本文来自微信公众号： AI资本观 ，制图：表｜IrisVale，作者：邵神
2026年一季度，百度AI业务第一次超过一般性业务收入的一半；三个月后，它仍然占据50%，却没有再跨出同样明显的新台阶。
本文所说的“半个百度”，是它十年来押注AI一直期待的画面，但支撑起的并不是一台同步运转的新机器，而是云、应用、搜索、昆仑芯和Apollo五条走在不同时间里的路线：有的已经开始改善利润率，有的仍在寻找新入口，有的正在进入全球竞争和独立资本市场。
五条路线，五个时钟。真正值得看的，已经不是AI收入占比短期还能提高多少，而是这五个时钟能不能最终彼此接上，并回到一个主命题：
为什么十五年的技术投入已经改写收入结构，却还没有同样彻底地改写百度的增长、现金流和估值？
制图/表｜Iris Vale
为“讲透腾讯AI”，本文正文约1.38万字，建议收藏后再度，或使用公众号页面的听书功能（长篇研究不易，欢迎多转发扩散）。本文基于公开资料进行研究与表达，不构成投资建议。
2026年8月18日晚，百度第二季度财报电话会进入问答环节。
第一位提问者来自摩根大通。他没有先问那条最醒目的数字——AI业务已经连续第二个季度占到百度一般性业务收入的一半——而是文心大模型：在基础模型几个月就可能换一次领先者的2026年，文心究竟处在什么位置？
李彦宏（Robin）自己回答了这个问题。他说，竞争格局远没有结束，模型领先仍在不断轮换；能够穿越周期的，是持续的技术投入、应用驱动和耐心。随后，百度管理层承认，文心一路走来有过尝试，也有失误；公司已经调整模型组织、引入新一代AI人才，希望让它“重新回到基础大模型第一梯队”。
三个月前，百度AI业务收入136亿元，同比增长49%，第一次占到百度一般性业务收入的52%。从2010年前后开始研究和投入AI，到今天，AI终于不只是战略、研发和资本开支，而是半个百度的收入。
第二季度，这项收入仍占50%，却从136亿元降到125亿元；其中AI云基础设施从88亿元降到73亿元，AI应用仍在25亿元左右，AI原生营销从23亿元升到26亿元。
第一次过半，像一个里程碑。
第二次仍然过半，却没有带来同样明显的跃升感。
几个小时后，百度美股收在90.87美元，单日下跌12.75%。股价当然不是在给“AI过半”单独投票：这份财报同时低于市场收入和利润预期，传统广告继续承压。
但同一天出现的两件事，还是形成了一个很好的观察窗口：
这就是本文的核心判断：
百度半数收入已经来自AI，为什么资本市场仍没有表现出“一个新百度正在快速成形”的兴奋？
所谓“半个百度”，更像一张剖面图：十五年押下的几条AI路线终于同时浮到公司表面，却分别处在完全不同的时间里。
云已经进入收入、利润率和资源利用率的考场；AI应用拥有越来越多用户，却还在寻找新的付费方式和用户入口；搜索一边被AI重写，一边背着旧广告系统向前走；昆仑芯正从百度内部走向外部客户和独立资本市场；Apollo的技术与运营已经进入全球头部，商业账却仍要一座城市一座城市地算。
这是五个时钟。
它们的起点不同、速度不同，兑现价值的方式也不同。要理解今天的百度为什么同时显得很早、很重、很复杂，甚至有些矛盾，需要先回到这些时钟被启动的时刻。
全文目录
一、百度最早押中的，不是ChatGPT
二、“半个百度”，其实是五个时钟
三、最先兑现的，是最重的AI底座
四、百度还在寻找下一只搜索框
五、Apollo走上全球牌桌
六、AI已经过半，百度为什么还没有获得新的定价
▎第一部分｜百度最早押中的，不是ChatGPT
01押注AI十几年，且都压对了
百度做AI已经很多年了。
这几乎是中文互联网对它最没有争议的一项认知：深度学习、语音、自动驾驶、芯片、预训练模型，很多重要技术节点上，百度都很早出现。但到了大模型和消费AI真正成为大众产品的今天，它至少没有在基础模型和C端入口上持续表现出与投入年限同等强烈的领先感。
所以，回看百度AI的第一道题是：
百度当年究竟押中了什么？为什么早到，没有自然变成此后每一轮的领先？
2026年初，《时代》记者走进百度北京总部。
入口大厅的墙上，挂着一块不起眼的小木牌，上面只有四个金色数字：1417。
它来自北京大学对面的一间酒店客房。2000年，Robin在那里开始创业，后来把这块门牌留了下来。再往前九年，他刚到美国读研究生，曾告诉教授自己对人工智能感兴趣，对方劝他不要学——以后可能找不到工作。
《时代》的采访里，Robin还特意纠正了一种很容易被后来者浪漫化的百度历史：2000年创业时，他看到的是中国互联网和搜索，并没有把搜索与AI联系起来。
真正的变化发生在十年以后。
大约2010年前后，机器学习开始明显影响搜索排序；到了2012年，图像识别等领域的突破让百度判断，深度学习会成为下一阶段的重要技术，公司才开始更系统地增加投入。
那时的AI，和今天普通人理解的AI还不是同一个产品世界。
没有ChatGPT，没有Agent，也没有一款大模型应用占领手机桌面。百度要解决的是一些更具体的问题：一段语音到底说了什么，一张照片里有什么，一个用户输入几个字究竟想找什么，一条内容应该排在搜索结果的第几位。
2013年，百度成立深度学习研究院。
2014年，它把吴恩达请到百度担任首席科学家，统领北京与硅谷的研究团队。吴恩达此前创建并领导Google的深度学习团队；同一时期，Google又收购了后来更知名的DeepMind。
那是现代AI技术树快速生长的几年。
之后，Transformer、大规模预训练、强化学习和推理训练沿着不同方向继续生长，最终汇入今天的大模型体系。百度2012年前后押下的，并不是十年后的ChatGPT产品形态，也不是后来每一种具体训练方法，而是更底层的一次技术换轨：大量依赖工程师手写规则和设计特征的智能系统，会越来越多地转向从大规模数据中学习表示的神经网络。
这个变化先进入搜索、语音、图像和推荐，后来又延伸到自动驾驶。
问题是：
母技术押对了，并不等于此后每一根技术分支、每一种产品形态、每一个用户入口都会继续领先。
02移动互联网时代，搜索入口沉降
吴恩达加入百度时，这家公司仍处在中国互联网最中心的位置之一。几年以后，它遇到了一个更现实的问题。
2017年，WIRED记者来到北京采访百度。
她看到的是一家很“未来”的公司：员工门禁已经用人脸识别替代工卡；在自动售货机前看一眼摄像头，就可以完成付款。
但写完这些细节，报道马上转向了另一幅画面：2017年，做一家中国搜索公司已经越来越难。
移动互联网没有让百度消失。
百度App、地图和搜索仍拥有庞大用户，移动收入也很快成为公司主体。真正失去的，是PC互联网时代那种天然的入口中心：过去大量信息和需求要经过搜索，后来越来越多内容与交易沉进微信、淘宝、美团和一个个超级App内部。
2016年的医疗广告风波，又让搜索广告与公司声誉承受了巨大压力。
就在这个时点，Robin做了百度历史上一次很少见的人事选择。
他请来陆奇。
陆奇不是实验室负责人，而是集团总裁兼COO，产品、技术、销售、营销和运营都向他汇报。
如果说吴恩达的任务是把百度AI研究推向世界前沿，陆奇面对的已经是另一道题：AI能不能从一项技术能力，变成整家公司的组织方式。
百度开始收缩此前铺得很开的部分业务，比如曾经表示要砸下200亿的O2O，把资源重新聚焦到搜索和AI。AI Cloud、DuerOS、自动驾驶被摆进同一张未来版图。
Apollo也在这个阶段从几个分散的汽车项目，真正成为公司级战略。WIRED记录，陆奇一度把大约40%的工作时间放在Apollo上，希望它像Android之于智能手机那样，成为自动驾驶产业的开放底座。
一年后，陆奇离开百度日常管理岗位。
市场最自然的担心是：一个依赖关键人物强力推动的AI战略，会不会跟着改变。
百度给出的答案是王海峰。
他2010年加入百度，从搜索和自然语言处理一路负责到语音、机器学习、计算机视觉和知识图谱。与吴恩达、陆奇相比，他很少成为大众报道里的明星人物；他代表的是另一种能力：明星人物会来去，技术系统得留下。
飞桨继续发展，ERNIE从2019年开始迭代，Apollo继续投入，内部AI芯片后来变成昆仑芯。
03新AI时代
一切的改变，是从2022年11月30日，ChatGPT的出现开始。
过去十年，百度大量AI能力藏在搜索排序、推荐、语音识别和企业系统后台。ChatGPT第一次让所有大公司看见：模型本身也可以成为产品，甚至成为入口。
2023年3月16日，Robin站上北京的发布台，推出文心一言。
这是ChatGPT出现后三个多月。百度是中国第一批真正把大语言模型推向公众的大公司，却没有在现场完成一场足够有说服力的实时演示。市场先失望，随后又在机构和用户实际测试后修复部分判断。
这个小插曲后来越来越像百度AI历史的缩影。
这个变化先进入搜索、语音、图像和推荐，后来又延伸到自动驾驶。
技术积累是真的，先发也是真的；但进入一个新的产品时代以后，研究积累却不会自动替你完成产品定义、用户心智和商业化。。
这就很难。
Robin过去十五年最稳定的一面，是对长期技术投入异常有耐心；这段历史更矛盾的一面也在这里：一些关键判断很早就做了，真正让这些判断成为新的公司增长，往往要等很久。
到了2026年，这种“等待”第一次大规模进入收入。
▎第二部分｜“半个百度”，其实是五个时钟
01五个时钟
AI对百度的改变，后来甚至进入了财报的分类方式。
很长一段时间里，云、搜索、文库、网盘、数字人和各种AI产品，都散落在百度原有的业务架构中。
到了2025年第三季度，百度第一次换了一种方式向投资者解释自己。公司在财报里写得很直接：这次调整是“基于投资者反馈”。
百度跨过原来的业务群，把AI收入重新整理成AI Cloud Infra、AI Applications和AI-native Marketing三个类别，希望市场更清楚地看到公司内部的AI资产和估值驱动因素。
这项改变本身很有意思。
以前，是在百度各项业务里找AI；现在，百度需要反过来告诉投资者，到底还有多少业务不属于AI。
2026年一季度，这套新口径第一次越过一半。二季度，125亿元AI业务仍占百度一般性业务收入的50%。
其中，AI云基础设施收入73亿元，同比增长50%；AI应用25亿元，同比增长3%；AI原生营销26亿元，同比基本持平。
这里还需要解释两个容易混淆的口径。
“百度一般性业务”不是整个百度集团，它不包括单独并表的爱奇艺；Legacy Business，也就是百度新口径里的传统业务，主要由搜索、信息流等产品中的传统广告服务构成。后文直接称“传统业务”。
再把昆仑芯和Apollo放回来，所谓“半个百度”的结构会更清楚：
A它不是一个统一的新部门，更像五个同时启动、却走在不同时区的时钟。
云的时钟最快。客户租GPU、买模型服务、签企业合同，收入、利润率和资源利用率都可以按季度观察。
AI应用慢一些。文库、网盘、秒哒、DuMate、数字人已经有用户、有使用，也开始有收入；从使用到订阅、从订阅到健康毛利，还需要继续走。
搜索带着旧业务一起计时。AI既可能把它重新做大，也会先改变原来成熟的“搜索—点击—广告”链路。
昆仑芯按工业周期运行。研发、流片、量产、软件适配、客户验证，一代产品往往跨越数年；它能不能真正走出百度，要由外部客户和独立财务表现来回答。
Apollo最慢。算法要经过道路验证，车辆要持续运营，监管要一座城一座城通过，最后才能计算单车收入、车辆成本和城市盈亏。
所谓“半个百度”，更像一张剖面图：十五年押下的几条AI路线终于同时浮到公司表面，却分别处在完全不同的时间里。
Q2给出的画面也没有五条线一起向上那么整齐。
2025年二季度，百度AI业务约100亿元，传统业务为136亿元。一年后，AI业务增至125亿元，多了25亿元；传统业务降至104亿元，少了32亿元。百度一般性业务整体仍同比下降4%。
这意味着：
AI已经接管了收入结构的一半，还没有完全接住另一半的下降。
所以“半个百度”不是一个已经闭环的新百度，而是五条时间线第一次被同一个口径拉到一张观察图上。
其中，走在最前面的并不是最贴近普通用户的产品，而是整套体系里最重、最需要提前花钱的一层。
▎第三部分｜最先兑现的，是最重的AI底座
01智能云：
二季度电话会上，负责百度智能云的沈抖列出了一串正在增加算力需求的行业：互联网、游戏、智能手机、金融服务、自动驾驶，以及最近最热的具身智能。
百度说，新客户正在进入，原有大客户也在提高使用量和支出；其中，具身智能相关云收入同比增长约六倍。
这些客户购买的不是一个抽象的“AI故事”，而是一段GPU使用时间、一套推理集群、一次Token调用，或者一套企业部署平台。
云因此成为百度AI里最容易从技术翻译成账单的一层。
二季度，AI Cloud Infra收入73亿元，同比增长50%；其中GPU Cloud增长283%，连续第四个季度保持三位数增速，比一季度184%的增幅还快。
环比看，云收入又从88亿元降到73亿元，下降17%。管理层重点解释了需求、客户扩张和下半年展望，却没有单独拆出这15亿元季度波动究竟来自交付、收入确认、供给还是客户节奏。
这正是企业云业务常见的现实。它不像消费互联网用户数那样平滑，大合同、项目交付和资源上线，都会让季度数字产生波动。
电话会补上了过去最缺的一块信息——利润。
沈抖表示，二季度AI云的利润和利润率都同比提升；GPU云的利润率高于传统CPU云，随着业务占比扩大、资源利用率和运营效率改善，公司预计整体云利润率还有上升空间。
千帆MaaS平台来自外部客户Token调用的收入同比增长超过九倍，但管理层同时提醒，MaaS目前仍只占AI云收入的一小部分。
这里的MaaS，即Model as a Service，可以简单理解为“模型即服务”：企业不必自己从头训练和维护大模型，而是通过云平台调用模型、管理推理、搭建Agent，再接入自己的业务系统。
这让百度云出现了两层不同的生意。
眼下真正大的，仍是GPU云——重资产、需求旺、资本投入也大；如果模型调用和Agent平台持续增长，MaaS可能成为上面更轻的软件与服务层。
百度智能云在中国市场的位置，也需要用不止一套坐标理解。
IDC统计的2024年中国AI公有云服务市场里，百度与阿里处于第一集团，百度长期在这一细分口径中排名靠前。
换到Omdia的2025年上半年“中国AI云市场”，阿里云占35.8%，火山引擎14.8%，华为云13.1%，腾讯云7%，百度云6.1%。
再换成更宽的综合云基础设施市场，阿里、华为和腾讯的整体份额优势又更加明显。
这些报告不是简单地一真一假。“AI公有云服务”“AI云市场”和“综合云基础设施”采用的产品边界、收入认定和样本不同，排名自然会变化。把它们叠在一起，反而能给百度一个更准确的位置：
百度不是中国最大的综合云厂商，但它长期在AI专用云服务里拥有高于自身综合云地位的存在感。
这种位置来自一套早年并不容易单独变现的积累。
GPU下面，百度还有一层普通用户很少接触的飞桨。它是一套深度学习框架，承担模型开发、训练和部署的底层软件工作。
在全球研究和开发生态里，PyTorch拥有更强的影响力；飞桨的意义不在于简单复制一个“中国版PyTorch”，而在于让百度能够从芯片适配、框架、模型训练一路做到云平台和应用部署。
再往下一层，是一颗百度自己造了十多年的芯片：
昆仑芯。
02昆仑芯：走出百度，独立上市更有前景？
如今昆仑芯最早不是一家创业公司。
它从百度内部的搜索、推荐、语音和后来大模型的算力需求里长出来。类似Google开发TPU，大型互联网公司自研芯片的第一目的，通常是服务自己的巨大工作负载，降低对外部供应商的依赖，并在软件和硬件之间做更深的优化。
对昆仑芯来说，真正改变资产性质的是第二步：百度以外的客户是否愿意买。
IDC经Reuters披露的2025年中国AI加速卡数据提供了一个坐标。国产厂商合计拿到约41%的市场份额；其中华为出货约81.2万张，阿里平头哥约26.5万张，昆仑芯与寒武纪各约11.6万张。
这个统计不能回答单卡性能、售价和利润率，却说明昆仑芯已经进入国产AI加速器的头部牌桌，同时与华为这样的绝对领先者仍有显著规模差距。
更关键的是收入结构。
Reuters看到的融资材料显示，昆仑芯2024年收入约20亿元、净亏损约2亿元；2025年收入预计超过35亿元，并争取实现盈亏平衡。超过一半收入预计来自百度以外的客户。
这让“走出百度”不再只是战略口号。
内部需求证明它能在真实负载上运行；外部收入则开始证明，它可能成为面向整个市场的供应商。Reuters还报道称，腾讯已是客户，字节也曾讨论采购。
大型公司采购AI芯片时，最终看的仍是性能、软件生态、供货能力、价格和长期支持。百度控股身份可能影响部分客户对供应关系和商业边界的判断，但它只是众多因素之一，远不足以概括昆仑芯全部的市场难题。
昆仑芯推进独立上市，核心也不只在“中立性”。
AI芯片研发需要持续资本，独立的治理与融资平台也有利于人才激励、产品节奏、财务透明和外部客户拓展。百度在分拆公告里列出的理由，包括独立展示昆仑芯价值、吸引专注AI芯片的投资者、拓宽融资渠道，并让管理责任和经营表现更紧密地绑定；上市以后，百度仍计划保持控制。
这使昆仑芯成为百度全栈AI里很特别的一块：它从集团内部获得了十多年技术、订单和资本支持，现在又需要在更开放的市场里证明性能、生态和交付能力。
云与昆仑芯由此构成百度目前最完整的一条AI经济链：市场对推理算力的需求进入云收入，GPU云改善收入结构，框架和自研芯片提供端到端优化，再由利润和现金支持下一轮扩张。
这条链也最吃资本。
二季度百度经营现金流34亿元，资本开支113.9亿元，自由现金流为负79.5亿元。财报没有说114亿元全部用于AI，不能直接写成“AI烧钱”，但资本开支远高于当季经营现金创造，是确定事实。
云已经开始回答“AI能不能成为生意”。接下来，它还要回答：。
这是不是一门足够好的生意。
▎第四部分｜下一只搜索框
01“一个模型很难永久在所有能力上保持领先”
2023年3月16日，Robin在北京发布文心一言。
这是ChatGPT出现后三个多月。百度是中国第一批真正把大语言模型推向公众的大公司，却没有在现场完成一场足够有说服力的实时演示。市场先失望，随后又在机构和用户实际测试后修复部分判断。
三年后，文心面对的问题已经改变。
二季度电话会上，管理层不再只强调模型参数或榜单，而是承认一路有过尝试和失误，调整团队、引入人才，希望让它重新回到第一梯队；同时又把下一阶段路线落到几个具体应用上：AI搜索、数字人、秒哒、伐谋和DuMate。
搜索里的用户意图、内容质量和结果反馈，再回到模型训练，构成百度所说的“应用驱动”闭环。
百度选择这条路线，并不意外。大模型战局要复杂的得多。
一个模型很难永久在所有能力上保持领先。
这是Robin在年初《时代》杂志采访和这次电话会里都反复表达的。百度更希望把文心训练得适合自己的高频场景，而不是把所有资源都押在一张综合榜单上。但这是主动选择还是被动无奈？很难说。
其中最重要的场景，仍然是搜索。
过去搜索结果页的基本单位是一条条链接。AI搜索把它改成了答案、对话和任务：系统先理解用户在问什么，汇总信息，允许追问，再调用工具完成更多步骤。
百度二季度把AI搜索与文心助手进一步打通。6月，文心助手日活同比增长83%，用户日均对话轮数超过此前三倍；公司还在加强工具调用、多步规划和复杂任务执行。
02两家搜索公司，再一次站在同一道题前
Google和百度有一段很难忽略的镜像关系。
它们都从搜索长大，都很早把机器学习和深度学习送进搜索，都做云，都有自研AI芯片，也都下注自动驾驶。
到了生成式AI时代，两家公司又遇到同一道题：当AI可以直接给答案，搜索还是什么？
过去，用户提出问题，搜索引擎负责把他送到另一个网页。生成式AI改变了这层关系：系统自己阅读、归纳、判断，再直接生成回答；继续向前，搜索还可以调用工具、跨服务执行任务。
Google也在进行同类重构。2026年二季度，Google Search&Other收入仍同比增长17%。这至少说明，在Google的全球市场和商业体系里，AI搜索与广告增长能够阶段性共存；它不证明搜索颠覆已经结束，也不能直接移植到中国。
百度交出的却是另一阶段的结果：二季度在线营销服务收入131亿元，同比下降19%。
房地产低迷、消费疲弱和广告主预算收缩都在影响需求；与此同时，负责百度移动生态的罗戎又明确告诉分析师，公司正在AI搜索中“主动克制商业化”，当前优先把产品和体验做好，并预计广告业务下半年仍有压力。
这不是纯粹的主动，也不是纯粹的被动。
在“主动克制”的表象之下，隐藏着一层更深的不确定性。
传统搜索广告的根基，建立在“竞价拍卖与流量跳转”的链条上：用户寻找信息，系统提供链接，广告主买下首屏与侧栏的高频曝光。而生成式AI搜索的逻辑恰恰相反——它试图在搜索框内部直接给出一个结构化的终点。
当AI答案越来越完整，用户对外部链接的点击自然减少。这不仅减少了传统广告位的曝光机会，更在无形中拉低了广告主的竞价密度。AI业务同比增加的25亿元，背后是更高昂的算力成本；而传统业务同比减少的32亿元，则是极高毛利的旧拍卖机制在被新的交互习惯慢慢分流。
百度没有披露19%的下降里，有多少直接来自这种新旧模式之间的自我蚕食。能够确认的是，宏观广告需求在变，用户获取信息的方式在变，而这场伴随着高毛利旧机制重构的转型，注定是一段难以绕过的阵痛期。
Google已经向资本市场展示出，AI搜索与广告增长至少可以阶段性共存。百度还没有。
这可能是整家公司最有宿命感的一场AI实验：
百度最早就是在搜索里学会AI的，十五年后，它又必须用AI重新发明搜索。
03新入口还没有一个名字
搜索之外，百度没有把所有希望押回一款产品，而是在不同任务里同时寻找用户的第一站。
其中一条线从用户已经拥有的内容出发。百度文库和网盘里，本来就沉淀着文档、PPT、图片和个人文件；GenFlow在这个基础上加入多Agent协同，让几个不同的智能体分工完成检索、整理、生成和制作，把原来一次次单独调用AI的过程连成工作流。
二季度，文库和网盘AI功能的日活渗透率同比提高27.4%。
另一条线开始把AI从“回答”推向“把事情做出来”。
秒哒面向没有专业开发能力的用户，用自然语言生成可以运行的应用。Miaoda 3.0已经可以生成独立的Android和iOS应用；6月月活比3月增长67%。
DuMate更接近一名通用任务Agent。它不只是给建议，而是希望跨文件、网页和工具完成一个多步骤任务；二季度，百度又推出企业版，把这套能力送进公司的内部工作流。
再往企业深处走，伐谋Agent处理的是复杂决策。它不是普通聊天工具，而是尝试在多个方案之间自主探索、比较和推演，辅助企业寻找更优解。
数字人则是商业化更早的一条线，已经进入直播、电商、视频和实时互动场景。
这些产品覆盖知识管理、办公、应用生成、通用任务、企业决策和内容商业化。它们扩大了百度AI能够触达的任务，也让“百度AI的入口到底在哪里”变得更加分散。
这其实不是百度第一次经历类似的入口想象。
2017年前后，DuerOS和后来独立融资的小度，一度承载“语音成为下一代人机界面”的期待。2021年，小度B轮融资后的估值达到51亿美元，百度仍保持超级多数股权。
智能音箱最终没有取代手机，小度也没有消失。它更像百度上一轮AI入口实验留下的一块地层：语音交互、智能屏、家庭硬件和设备生态继续运行，只是时代的焦点后来被大模型和Agent覆盖。
大模型时代，百度又开始找一次。
在独立AI原生应用市场里，豆包、千问和DeepSeek已经形成更醒目的消费端心智。百度拥有的则是另一组分散资产：数亿级搜索入口，文库和网盘里的内容与个人文件，企业云客户，以及一批快速迭代的Agent。
两种结构不能只用一个App月活机械比较，但用户心智的差异是真实存在的。
它可能让AI直接长进真实任务，而不是再造一个聊天窗口；它也可能因为入口过于分散，迟迟无法形成一个新的百度级产品。
至少到今天，用户下一次有一个AI任务时，还没有一个无须解释的百度产品，能够像PC时代的搜索框那样自然地成为第一选择。
百度一直在寻找下一个搜索框。
只是这一次，它未必真的长得像一个搜索框。
▎05｜Apollo走上全球牌桌
2017年夏天，Robin坐进一辆自动驾驶汽车。
汽车驶上北京道路，他从车里直接连线百度开发者大会。那场直播很快冲出科技圈：有人讨论Apollo，也有人讨论这辆没有传统驾驶员操作的车到底有没有违反当时的道路规定。
WIRED后来写，连Robin自己都没有预料到这场展示会引发那么大的反应。
那很像那个阶段的百度：喜欢用一个足够醒目的技术演示告诉外界，未来已经在路上了。
但2017年的Apollo，和今天的萝卜快跑并不是同一种业务。
当时百度最重视的是开放平台，把自动驾驶软件、地图、云和工具链开放给车企与开发者，希望形成类似Android的产业生态。
随后几年，百度又往前走了一步：自己运营Robotaxi。
从技术提供者变成真实交通服务运营商，问题会立刻具体起来：车辆在哪里上下客，远程安全怎样处理，地方监管是否允许完全无人，一辆车每天能跑多久，每一单能收多少钱。
九年以后，Apollo Go已经不是百度实验室里的无人车项目，而是一套真实运行的交通网络。
到2026年二季度，它覆盖28座城市，累计自动驾驶里程超过3.5亿公里，其中全无人里程超过2.4亿公里；迪拜启动全无人商业运营，香港拿到全无人测试许可，伦敦与Uber、Lyft进行开放道路测试，瑞士也开始上路。
这些数字背后，是Apollo经过多年积累才形成的几种能力。
最底层是一套L4自动驾驶系统：感知、定位、预测、规划和控制必须在复杂道路上连续协同，不是偶尔开对，而是要在真实运营中长期稳定。
再往上是道路数据和运营经验。超过3.5亿公里的累计里程，让系统不断遇到极端场景，也让百度逐渐学会车队调度、上下客点、远程协助和乘客运营。
更难的一层是城市级复制。
Robotaxi不是把同一套软件拷贝到另一座城市就能运行。道路、驾驶习惯、车辆、交通法规、监管要求都要重新适配。香港的左侧通行、迪拜的气候和伦敦的复杂道路，检验的都是这种跨市场工程能力。
放到全球Robotaxi行业里，最重要的参照仍然是Waymo。
2026年2月，Waymo完成160亿美元融资，投后估值1260亿美元；公司当时披露，每周服务量已经超过40万单。
Apollo的运营规模并没有隔几个数量级。2026年一季度，Apollo Go提供320万次全无人运营订单，3月周订单峰值超过35万次。
两组数字的市场、付费率和统计口径不同，不能直接横比。但它至少提供了一把尺子：
这可能是整家公司最有宿命感的一场AI实验：
从运营规模看，Apollo已经进入全球Robotaxi最头部的一组公司。
Waymo是一家拥有独立融资、治理和估值的公司；Apollo仍然属于百度集团，外部看不到一张完整的独立利润表。美国更高的出行客单价、不同的资本市场环境与商业化结构，也会影响定价。
这个对比最有价值的地方，不是回答“谁应该值多少钱”，而是暴露一种差异：技术与运营规模已经可以放到全球同一张桌子上比较，资本市场能够直接看到的价值却完全不同。
Q2还出现了一次值得正视的回撤。
一季度，Apollo Go提供320万次全无人运营订单；二季度降到约100万次。
百度解释，部分国内城市因监管考虑进行了运营调整，公司同时完成了一轮系统性安全和运营审查，受影响城市从8月开始恢复。
这组数字提醒人们，Robotaxi的规模不只取决于模型能力。监管、道路、安全流程和地方运营，任何一项变化都可能直接反映到订单。
百度给下半年的目标也已经更像一家交通运营公司，而不是AI实验室：提高安全和运营能力，扩大车队与订单，继续海外扩张，让更多城市实现单位经济性盈亏平衡。
所谓单位经济性，就是一辆车、一次出行乃至一座城市，在扣除直接运营成本以后，能否形成可持续的正回报。
如果车跑得越多，折旧、维修、保险、远程运营和当地团队成本也同步增加，规模不会自动创造价值；如果利用率提高、单车成本下降、更多城市跨过盈亏线，Apollo才会从一项全球领先的技术与运营资产，逐渐变成可以复制的商业网络。
Robin在Q2电话会上把Apollo和昆仑芯并列，称它们都是十多年持续投入形成的AI资产。
对他而言，这是长期技术投入最容易被看见的成果；对资本市场而言，同一件事还需要再多问一步：这些成果最后会怎样进入百度的利润、现金流和估值。
▎第六部分｜AI过半，百度为什么还没有获得新的定价
电话会接近尾声时，问题从模型、云和Robotaxi转向了股票。
分析师问CFO何海建：百度把香港上市地位转换成双重主要上市以后，什么时候有机会进入港股通？它能不能扩大投资者基础、提高流动性，最终改变市场对百度的认识？
百度希望年内完成转换，并为之后争取港股通做准备。管理层给出的理由很直接：让更多亚洲和中国内地投资者，更容易参与并理解一家“AI-first”的百度。
十五年前，百度AI最重要的问题是技术；后来变成产品和组织。到了今天，连“投资者怎样看见这些资产”，也已经成为公司主动管理的一部分。
01今天的估值是十五年AI故事的阶段性答案
8月18日，百度美股收在90.87美元，对应的公司市值大约在三百多亿美元。
同一份财报里，百度披露的total cash and investments达到2831亿元，约417.2亿美元。
这组反差非常醒目：一家拥有搜索、AI云、文心、昆仑芯、Apollo和大量投资资产的公司，整个股票市值，与它披露的广义现金和投资规模处在同一量级，甚至更低。
但417.2亿美元并不是“现金”。
其中包括现金及现金等价物、短期投资、长期定期存款、持有至到期投资和部分长期投资；百度同时还有贷款、票据和可转债等债务。
所以，“现金比市值还高，等于市场认为百度所有业务都是负价值”并不是一个严谨结论。
更有意义的是换一道题：
从今天三百多亿美元的总价倒推，市场究竟给搜索、AI云、文心、昆仑芯、Apollo以及其他经营资产留下了怎样的预期？
一种常用的分析方式是SOTP（Sum of the Parts，分部加总估值）估值法处理这种复杂公司：搜索广告、AI云、芯片和Robotaxi处在不同产业、不同资本周期，本来就不应该套同一个市盈率。
Reverse SOTP则把这件事反过来做：先接受今天的市场价格，再看这个价格隐含了怎样的业务判断。
它不一定能算出一个“正确的百度价格”，却很适合解释今天的矛盾。
百度已经证明自己拥有不少有价值的AI资产；资本市场还没有确认的是，这些资产放进同一家母公司以后，是否正在形成高于各自简单相加的回报。
麦肯锡近年讨论所谓集团折价时，也把问题拆成两层：
一层是performance discount——业务本身的增长、利润和资本回报弱于对应的纯业务公司；
另一层是transparency或communication discount——投资者看不清每项业务分别赚多少钱、占用多少资本，于是主动打折。
百度两种情况都存在。
传统广告仍在下降；AI应用收入增长较慢；Apollo已经进入全球头部，却还没有完整的城市经济账；昆仑芯正走向独立市场；云最先出现利润率改善，但外部仍没有一张可以单独建模的完整利润表。
Q2的资本开支和自由现金流，当然也会进入投资者的判断。我们也能看到：早年解释百度AI的是科学家和工程师，后来是公司操盘手；到了今天，CFO开始越来越多地进入这套叙事。
CFO何海建反复谈ROIC（投入资本回报率），本身就是一个信号。
十五年的技术资产，已经到了需要同时回答利润、现金流和股东回报的时候。
这也让Robin长期强调的“耐心”有了另一面：在技术史里，十年坚持可以证明远见；在资本账本里，同样的十年投入最终要回答回报周期。
02百度作为母公司，究竟创造了什么
昆仑芯不是百度第一次把内部业务推向外部资本市场。
2018年，爱奇艺独立上市，百度继续保持控制；同一年，百度把金融服务业务拆成度小满，引入外部资本，交易后保留约42%股份、不再控制；小度则在外部融资后仍由百度保持超级多数股权。
现在，昆仑芯计划独立上市，同时继续作为百度子公司。
四项业务，四种距离。
这比“百度舍不得放手”或者“百度总爱分拆”都更接近事实。百度一直在实验一个大型科技集团很经典的问题：一个内部孵化的新业务长大以后，究竟应该离母公司多远？
太近，可以共享品牌、技术、人才、客户和资金，也可能限制独立融资、管理激励和市场定价；太远，可以获得自己的资本市场和经营约束，母公司的技术、流量与产业协同又可能减弱。
小度尤其值得重新看一眼。
今天的大模型浪潮太强，很容易忘记，它曾经是百度AI商业化最明星的一项成果。智能音箱和智能屏一度承载“下一代人机入口”的想象，小度在2021年获得51亿美元融资估值。
它没有成为下一只搜索框，也没有从百度版图里消失。更像百度AI历史里的一层地层：曾经处在最上面，后来新的技术浪潮覆盖上来。
百度历史里有不少这样的资产。
它们证明公司确实能够持续产生新东西，也让另一个问题越来越难回避：为什么这么多成果，没有更稳定地叠加成母公司的价值和复利？
公司战略领域有一个很老、但放在百度身上很有用的概念：Parenting Advantage，可以译成“母公司增值优势”。
它问的不是一项业务好不好，而是：
更有意义的是换一道题：
为什么应该由你拥有它？
母公司能不能提供独立公司自己很难获得的技术、客户、资本和组织能力，让这项资产在集团内部变得更强？
昆仑芯几乎就是这道题的现实版本。
没有百度，它很难在早期获得大规模模型负载、数据中心、工程场景和第一批订单；继续留在百度体系里，它仍能与云、飞桨和文心做端到端优化。
独立上市则可能为它带来更清晰的融资、人才激励、财务透明度和行业客户拓展。
如果两组价值能够同时保留，百度找到的就不是简单的“拆”或者“不拆”，而是一种更合适的拥有方式。
Apollo也面对类似的问题。
十多年持续投入、地图、云、模型、资金和监管协作能力，都来自百度母体；但Waymo可以获得独立融资与公开估值，Apollo仍然必须穿过整个百度才能被市场看见。
所以百度今天的估值，并不只是“市场没看懂AI”。市场也在等待更清楚的证据：
更有意义的是换一道题：
这些业务单独值多少钱，放在百度内部以后，又多创造了什么？
其实，这里还有一种更悲观的解释：
更有意义的是换一道题：
AI会不会只是一笔大型互联网公司不得不缴纳的竞争税？
不投AI，搜索、云和产品会更快失去竞争力；持续投入以后，却未必获得新的定价权。
如果最后出现的是AI遍布所有业务、Token调用越来越多、资本开支越来越大，但整个公司的收入、利润和自由现金流没有形成新的长期增长，那么“AI占比50%”也可能只是旧业务缩小后形成的新结构，而不是新的复利。
Q2财报确实提供了一部分证据：AI业务增加，百度一般性业务整体仍下降4%，自由现金流仍然为负。
但另一部分变化也已经发生。GPU云高速增长并开始改善利润率；昆仑芯外部收入正在扩大；Apollo在真实道路上建立了全球规模。
至少有一部分AI投入，已经越过“防守成本”，开始变成新的外部收入和产业资产。
资本市场接下来真正需要区分的，是哪些投入会形成新的定价权，哪些投入只是维持百度留在牌桌上的资格。
现在可以重新回到开头那条数字：
50%。
三个月前，它第一次出现时，很像一个终点——十五年的AI投入以后，百度终于可以说，一半一般性业务收入已经来自AI。
三个月后，它第二次出现，反而更像起点。
真正值得看的已经不是这个比例还能再提高几个百分点，而是五个时钟能不能开始相互校准：云产生的利润能不能支撑下一轮技术，模型和应用能不能形成新的用户关系，昆仑芯与Apollo能不能把产业优势变成母公司的资本回报。
2026年初，《时代》记者看到的那块1417门牌，保存的是百度作为中国第一代互联网公司的起点。
二十六年前，李彦宏看到的是搜索。十五年前，他开始相信机器学习和深度学习会改变搜索，进而改变更多产业。
后来百度经历了移动互联网时代的失速，也经历了太多“看得早、收获得晚”的争议。
但它确实留下了很多东西：飞桨、文心、智能云、昆仑芯、Apollo、小度，以及一个仍拥有数亿用户的搜索入口。
如果它什么都没有做出来，这家公司反而很好解释。
恰恰因为它做出了足够多的东西，其中一些已经站到中国乃至全球AI产业的重要位置，人们才会不断追问，为什么它们没有更早、更稳定地叠加成一家公司的复利。
今天，百度已经站进了自己很早以前就相信的那个世界。
半个AI化的百度已经出现。
剩下的故事，是这五个运行在不同时间里的未来，能不能第一次真正彼此接上。
如果技术能变成产品，产品形成客户和收入，收入产生现金，现金再进入下一轮创新，百度拥有的就不再只是很多AI资产。
那会是一个新的百度。
参考材料
百度2026年第二季度业绩公告
百度2026年第二季度电话会文字稿｜Investing.com
TIME｜Robin Li Wants Baidu to Build AI That Works in the Real World
WIRED｜Inside Baidu's Bid to Lead the AI Revolution
Waymo｜2026年160亿美元融资公告
Reuters｜昆仑芯收入、融资与上市计划
Reuters｜中国AI加速卡市场
第一财经｜Omdia 2025年上半年中国AI云市场
HBR｜Corporate Strategy:The Quest for Parenting Advantage
