近日，斯坦福大学人工智能研究所（HAI）在其年度权威报告《AI Index Report》中，为全球 AI 产业勾勒出一幅清晰的技术图景，将其核心实力解构为应用、基础模型、云基础设施与硬件加速器四个层面，这一框架，成为衡量科技巨头 AI 战略完整性的行业参考。
若以此框架为标尺审视国内的 AI 玩家，便会发现，百度的战略布局呈现出罕见的完整性与系统性。
11 月 13 日，百度世界大会 2025 正展示了这种特殊性，会中展示了其贯穿四层技术栈的产业化成果。从应用层的 AI 搜索、数字人与自动驾驶，到基础模型层的文心 5.0，再到支撑这一切的昆仑芯 M 系列芯片与百舸 AI 计算平台，百度已成为全球少数在全部四个维度均有深度布局并取得明确成果的企业。
李彦宏讲道：" 当 AI 被内化为一种原生能力，智能就不再是成本，而是生产力。" 这一论断直指当前 AI 产业的核心命题：当模型参数竞赛趋于平缓，行业应如何将巨大的技术潜力，真正转化为可度量的产业生产力？
百度世界大会 2025 所展示的，是当全栈技术从竞争壁垒转变为产业的公共基础设施时，AI 的 " 智能红利 " 才能最终转化为普惠的 " 社会红利 "。
应用从 " 流量逻辑 " 到 " 价值创造 "
当斯坦福《AI Index Report》将 " 应用层 " 置于技术栈顶端时，其信号已然明确：唯有当 AI 真正融入用户触点与业务流程，技术的势能方能转化为经济的动能。对此，李彦宏在演讲中给出了一个更为直白的价值判断：" 芯片厂商不管赚多少钱，芯片之上的模型要产生 10 倍的价值，而基于模型开发的应用则要创造 100 倍的价值。这，才是一个健康的产业生态。"
百度搜索的 AI 化改造，是对互联网时代产品逻辑的一次重构。 李彦宏披露的数据显示，当前绝大部分搜索结果由 AI 直接生成，首条结果的富媒体化覆盖率已达 70%。" 你现在搜索 10 个问题，7 个答案都是富媒体的，不是一条条文字链接，而是一个图片、一个视频、一个直播，甚至是一个数字人。"
这标志着搜索已从 " 链接分发 " 进化为 " 内容生成 "。基于过往所有形式的内容积累 , 百度将搜索从一个以文字内容和链接为主的互联网应用 , 转化为一个以图片视频等富媒体内容为主的 AI 应用。更关键的是 , 通过将搜索与推荐深度结合 , 百度正在彻底重构搜索的底层逻辑——不再是被动响应用户输入的关键词 , 而是主动理解用户意图并生成最优内容。
更具深远意义的是其开放策略：百度将积累 25 年的搜索能力模块化、接口化，通过 AI API 的方式向所有 AI 应用开发者开放调用。这一从 " 流量入口 " 到 " 能力中枢 " 的转型，正在重新定义搜索的生态位：它不再仅仅是获取用户的终端，更致力于成为驱动万千 AI 应用的基础设施。
如果说搜索重构了大众用户的 C 端交互，那么慧播星数字人则展示了 AI 如何深入改写 B 端的商业模式。 在双 11 期间，罗永浩数字人在 " 交个朋友 " 直播间的表现，验证了一个关键判断：数字人已从 " 拟真工具 " 进化为 " 用户交互的新入口 "。
数据显示，数字人主播的每分钟订单生成能力（OPM）在海外平台已超越真人，转化率提升 31%，而开播成本则大幅降低 80%。这种效率跃迁的背后，是剧本模式、动作生成、智能问答等六大能力的系统性升级。当数字人不再是机械播报脚本，而是能理解商品、识别意图、并实时调整话术时，其价值便从单纯的 " 降本 " 延伸至显著的 " 增效 "。
但百度的应用版图并未止步于交互层。真正触及企业 " 决策内核 " 的，是最新发布的伐谋智能体。 与改变 " 交互界面 " 的搜索和数字人不同，这个能够 " 自我演化以寻找全局最优解 " 的智能体，瞄准的是企业的核心运营。
在金融风控领域，针对银行风控 " 人才短缺 " 和 " 数据工程水平限制 " 的痛点，伐谋入职中信百信银行 ，实现了 " 特征挖掘效率提升 100%"，并使风控模型的 " 风险区分度提升 2.41%"，让银行 " 看 " 得更准 。
李彦宏介绍，伐谋的理念借鉴自进化算法，相当于模拟生物界几亿年的进化过程并压缩至几天甚至几小时，从而发现 " 过去人类从未发现过的全局最优解 "。他表示，百度伐谋能模拟、甚至超越顶尖的算法专家，抽象复杂问题、建好模型，更能根据条件变化自动迭代，给出最优的动态方案。
纵观百度在应用层的布局，其底层逻辑已从 " 产品创新 " 升维至 " 生态构建 "。 无论是搜索 API 的开放、数字人技术的共享，还是伐谋智能体在千行百业的场景适配，都清晰地指向同一战略意图：将 AI 应用从封闭的竞争优势，转化为开放的产业基础设施。这一战略选择的背后，是对李彦宏 " 倒金字塔 " 理论的深刻认同：应用层价值的最大化释放，不依赖于技术垄断，而取决于生态的共同繁荣。
基础设施自主化：从芯片到模型的全栈协同
在斯坦福框架的四层架构中，基础模型与云基础设施、硬件加速器三层构成了 AI 技术栈的底座。百度的独特性在于：它是全球少数实现从芯片、框架、模型到应用全栈自研的企业。这种垂直整合能力，不仅是技术实力的展现，更是产业化落地的关键保障。
大会中，百度发布了文心大模型 5.0，与业界多数采用后期融合方式的多模态模型不同，文心 5.0 自训练伊始便融合语言、图像、视频、音频等多模态数据，实现统一的原生多模态理解与生成。这种 " 原生全模态建模 " 的技术路径，攻克了多模态理解与生成难以统一建模的难题：通过精细建模多模语义特征，实现理解与生成相互增强。
支撑这一能力的是超大规模混合专家模型（MoE）架构。文心 5.0 总参数规模 2.4 万亿，达到业界已公开参数的模型之最。但关键突破在于 " 超稀疏激活 "：激活参数比低于 3%，这意味着在保持模型强大能力的同时，大幅降低了计算与推理成本。
11 月 8 日，文心 5.0 Preview 登上 LMArena 大模型竞技场文本排行榜全球并列第二、中国第一，在创意写作、复杂长问题理解、指令遵循等方面超过多款国内外主流模型。
如果说模型是 "AI 大脑 "，那么算力与云平台则是支撑大脑运转的 " 神经系统 " 与 " 循环系统 "。百度智能云的价值，不仅在于提供计算资源，更在于实现 " 云智一体 " 的深度协同。
在全栈布局中，昆仑芯是最具战略意义的一环。此次发布的新一代产品采用差异化策略：M100 聚焦大规模推理场景的性价比优化，2026 年上市；M300 则瞄准超大规模多模态模型的极致性能需求，2027 年推向市场。配套发布的天池超节点同样体现了算力供给的梯度设计：天池 256 与天池 512 将于明年上市，后者单节点即可支撑万亿参数模型的完整训练周期。
百度宣布的 " 五年五芯 " 计划，意味着芯片迭代将从 " 项目制 " 转向 " 产品化 "：未来五年按年推出新款，持续打造 " 最硬 AI 云 "。这种承诺的底气来自现实验证：昆仑芯已完成数万卡规模部署，支撑起百度自身 AI 体系的算力需求。更重要的价值外溢正在发生：百度智能云将昆仑芯与百舸平台组合输出，为企业提供高性能、可扩展的 AI 算力解决方案。市场数据印证了这种全栈能力的竞争力：百度智能云已连续六年位列中国 AI 云服务市场份额第一。
这种全栈能力正在从 " 百度的竞争优势 " 转化为 " 产业的公共基础设施 "。当文心 5.0 通过 API 对外开放，当百舸平台服务于千行百业的模型训练需求，当昆仑芯为更多企业提供算力支撑，百度实际是在构建一个开放生态：让基础设施层的技术积累，成为产业智能化的共享底座。
结尾：
百度世界 2025 传递的核心信号，不是技术领先本身，而是如何让 AI 从 " 展示品 " 转化为 " 生产力 "。从应用层的搜索、数字人、智能体，到基础设施层的文心 5.0、昆仑芯、百舸 AI 计算平台，百度构建的是一个完整的 AI 产业化闭环：底层技术自主可控，中层能力模块化开放，上层应用深入场景。
