百度为何率先打开 AI 增长空间？
作者 | 刘亮
编辑 | 趣解商业 TMT 组
百度迎来价值重估。
5 月 8 日，百度（9888.HK）港股盘中再度走强，单日涨幅达到 5.75%。而如果把时间线进一步拉长，会发现过去一年，百度港股累计涨幅已经超过 70%，成为港股及中概科技板块中表现最强势的 AI 公司之一。
这样的走势，反映的是市场对于百度 AI 能力与产业价值的重新认知。
一方面，随着昆仑芯启动上市辅导、AI 收入占比持续提升，以及 Create 2026 大会临近，百度的 AI 资产价值开始被重新审视；另一方面，整个 AI 行业也正在从早期卷参数、卷模型的技术竞争，逐渐转向拼应用、拼落地、拼产业闭环的新阶段。
而在这一过程中，越来越多人开始重新意识到，百度早已不是一家单纯的搜索公司，而是一家覆盖芯片、云、模型、智能体与应用生态的全栈 AI 公司。
而真正值得思考的问题也随之浮现：当很多公司仍停留在模型竞争、应用竞争阶段时，为什么百度能够率先进入 AI 价值兑现周期？百度创始人李彦宏一直坚持的长期主义与 " 卷应用 " 逻辑，又为何开始被资本市场重新看见？
01.
昆仑芯价值释放，
李彦宏的判断已被验证
如果说这一轮百度价值重估中，市场最先重新聚焦的核心变量是什么，那么答案很可能是昆仑芯。
近期，昆仑芯已正式进入科创板上市辅导阶段，而在此之前，其也曾以保密形式递表港交所，A+H 双线并进的资本化路径，引发市场对于其独立价值的重新关注。
而昆仑芯，恰恰是百度 " 起大早、赶大集 " 的典型代表。今天回看，AI 芯片已经成为全球科技行业竞争最激烈的方向之一，但在十多年前，这其实还是一个并不被主流市场重视的领域。彼时，深度学习尚未真正进入产业爆发期，国内 AI 产业链也远未成熟，大多数公司对于 AI 的理解，仍停留在算法研究或应用探索阶段。
但百度却很早就开始押注 AI 底层能力。早在 2011 年，百度便开始基于自身搜索与 AI 业务需求布局 AI 芯片。对于当时的百度而言，这并不是一个能够快速带来商业回报的方向，反而意味着持续、高强度且周期极长的研发投入。
如今，随着 AI 产业真正进入规模化落地阶段，这种长期投入的价值也开始被快速放大。作为百度自 2011 年便开始布局的 AI 芯片业务，昆仑芯目前已经完成三代产品迭代，并实现数万卡规模部署，成为百度 AI 推理与训练的重要算力底座。
除了支撑百度内部绝大多数大模型任务之外，昆仑芯也已经广泛服务金融、能源、运营商、汽车等行业客户，包括招商银行、国家电网、中国钢研、吉利汽车以及大量头部互联网企业与运营商。
与此同时，AI 应用的持续爆发，也正在让整个行业对于算力的需求快速攀升。无论是大模型训练、多模态生成，还是智能体与推理场景，都对高性能 AI 算力提出了更高要求。而在供给端，全球 GPU 资源长期处于紧张状态，自主可控算力的重要性也因此被进一步放大。
在这样的行业背景下，昆仑芯已经不只是百度技术体系中的一部分，更有望成为国内 AI 基础设施中的关键变量，其价值空间也正在被重新定价。
近期，摩根大通给予昆仑芯 400 亿至 490 亿美元估值，海通国际则给出 487 亿美元估值；Benchmark 更明确指出，昆仑芯是推动百度 SOTP（分部加总估值）重估的重要催化剂。
这背后反映出的，其实是资本市场对于 AI 行业认知的变化。过去，市场更多关注的是模型参数规模与短期应用热度；但如今，越来越多人开始意识到，AI 时代真正稀缺的，并不只是模型能力，而是自主可控的 AI 基础设施体系。
而从全球产业趋势来看，这其实也是科技巨头们正在共同强化的方向。从谷歌 TPU、亚马逊 Trainium，到微软自研 AI 加速器，再到 Meta 持续强化 AI 基础设施能力，全球科技公司都在重新争夺 AI 时代的底层控制权。
对此，互联网观察家丁道师认为，" 百度这一轮股价上涨，核心还是 AI 的发展。一方面，百度的 AI 已经赋能到很多行业和企业，另一方面，昆仑芯作为 AI 时代底层支撑，也取得了重大突破。后面百度股价还有没有继续上涨空间，关键还是看它的 AI 能否持续创造价值，昆仑芯能否继续突破，以及大模型在几家头部公司的竞争中占据高点。"
02.
从 " 芯 " 到 " 模 "，
百度全栈 AI 体系商业闭环
随着昆仑芯的价值释放，让市场开始重新关注百度在 AI 基础设施层的能力，但真正推动百度进入价值兑现阶段的，则是其正在逐渐形成的 " 芯—云—模—体 " 全栈商业闭环。
过去几年，AI 行业经历了从 " 拼模型 " 到 " 拼系统能力 " 的变化。尤其是在大模型能力逐渐趋同之后，市场越来越意识到，真正决定 AI 公司长期竞争力的，已经不只是某一个模型参数规模或某个应用，而是谁能够构建从底层算力、云平台、模型到应用生态的完整协同体系。
而百度，恰恰是全球少数具备这一能力的公司之一。目前，百度已经构建起从昆仑芯、百度智能云、文心大模型、以及智能体等 AI 应用的完整全栈 AI 体系。这种端到端能力的意义，并不只是技术更全，而在于不同层级之间能够形成深度协同。
例如，昆仑芯可以针对文心大模型、AI 云的训练与推理需求持续优化；智能云为上层应用提供 AI 云基础设施，模型为应用提供 " 智慧大脑 "，智能体等应用生态，又反过来持续为模型提供真实产业场景与数据反馈。
这种 " 芯—云—模—体 " 的协同结构，使百度的 AI 体系开始具备类似生产系统一样的自我迭代能力。根据百度披露的数据，2025 年，百度 AI 业务收入已经达到 400 亿元，AI 收入占比持续提升。与此同时，百度智能云连续两年实现大模型相关中标项目数与中标金额 " 双第一 "，并连续六年位列中国 AI 云服务市场份额第一。
目前，包括国家电网、金融机构、车企以及大量央企客户，都已经将百度智能云作为 AI 能力的重要基础设施。其中，国家电网与百度智能云的合作，已经从最早的智能客服，逐渐延伸至千亿级电力大模型、输电巡检智能体等核心生产场景。而在金融、能源、汽车等行业，百度智能云也正在逐渐从云服务提供商，转向 AI 生产力平台。
从更深层来看，这其实也是李彦宏 " 长期主义 " 逻辑的一次集中体现。过去几年，整个 AI 行业长期沉浸于参数竞争与模型军备竞赛之中，市场更关注谁的模型更大、谁的融资更多、谁的流量更强。但李彦宏却始终强调，真正创造价值的，并不是模型本身，而是应用与产业落地能力。
也正因如此，百度并没有单纯停留在 " 卷模型 " 阶段，而是很早就开始关注应用落地，持续推动 AI 云、行业智能体以及大模型应用进入真实产业场景。而这也成为资本市场重新评估百度的重要原因。
" 百度现在最大的变化，就是它不是只做单一技术或者服务，而是从底层芯片、模型，到面向企业和消费者需求的产品服务，上中下游全覆盖。它是一站式、全链条地在做 AI，这本身就在增强它的竞争力。另外，百度过去从搜索、竞价到百度云，已经积累了大量企业用户，所以现在可以更快地把 AI 产品和服务变现，这也是它的优势所在。" 丁道师总结说道。
03.
从模型走向智能体，
" 卷应用 " 逻辑进入兑现阶段
从今年开始，一个越来越明显的变化正在出现：AI 产业的重心，正在从模型本身，转向智能体与应用生态。
这恰恰也是李彦宏过去几年反复强调的方向。无论是在世界人工智能大会、百度世界大会，还是 Create 开发者大会上，李彦宏都曾多次提出 " 卷应用 " 的价值，并向行业提出卷应用的指引。
大模型本身并不是最终目标，真正重要的是，谁能够率先让 AI 进入真实生产系统，并形成规模化应用能力。换句话说，AI 竞争的核心，正在从能力展示，转向生产力重构。
而相比很多公司仍停留在模型能力展示阶段，百度已经开始全面押注智能体与 AI 应用生态。
过去一年，百度围绕智能体方向的布局明显提速。从 DuMate（百度搭子）、秒哒、GenFlow4.0，到数字人平台、伐谋 Agent，百度正在形成一个覆盖通用智能体、代码智能体、演化智能体、数字人智能体为代表的的庞大智能体矩阵。
更重要的是，这些产品已经不再只是简单的聊天工具，而是开始真正进入 " 执行型 AI" 阶段。
例如，DuMate（百度搭子）已经能够完成跨应用、跨文件的复杂任务处理，并基于长期记忆能力持续学习用户习惯；其不仅登顶智能体评测基准 PinchBench 榜首，还在 DeepResearch 榜单中位列第一。
而 GenFlow4.0，则进一步推动 AI 从 " 内容生成 " 走向 " 工作流协同 "；其已经拥有 1 亿月活用户，并能够通过一句指令，同时调用 PPT、Excel、Word 等多个 Agent 完成复杂办公任务。
与此同时，百度在数字人方向上的推进，也正在进入规模化商业落地阶段。比如百度此前发布的 " 实时互动型数字人 "，已经将罗永浩数字人等能力向行业开放，并推动数字人从直播、电商进一步延伸至教育、医疗、营销等多个场景。
某种意义上，这背后其实体现的是百度对于 AI 产业趋势的一种判断：未来真正重要的，不只是模型，而是围绕模型形成的新生产系统与新交互入口。
这也是几天后的 "Create 2026 大会 " 最值得关注的地方。作为百度 AI 产品阶段性成果的重要展示窗口，Create 大会过去几年一直承担着对外释放技术路线与产业方向的重要作用，也成为行业发展方向的风向标。今年，随着 AI 产业进一步进入应用落地阶段，" 芯云模体 " 全栈体系很可能会被进一步强化。
从目前来看，百度很有希望成为这一轮变化中的核心引领者。也正因如此，百度这一轮股价上涨，或许并不是故事的终点，而更像是一轮价值重估的开始。
