8月20日晚，百度發布了2025年第二季度財報，總營收327億元，核心凈利潤同比增長35%至74億元，但其中一組數字極具里程碑意義：AI新業務收入首次突破100億元，同比增長34%。

百億收入并非偶然的業績爆發，而是技術積累與產品的落地，更是一家公司在AI長跑中從布局到收獲的完整敘事，是深耕AI領域十余年的收成兌現。

拆解百度戰略與業務邏輯可以發現，這其中有兩個重要的關鍵詞，一是長期投入，二是全棧布局。

當外界還在討論AI商業化“落地難”時，百度已經憑借從算力、框架、模型到應用的全棧AI布局，在B端市場站穩腳跟，同時在C端市場掀起一場關于“智能體驗”的革新。

“獨特端到端的四層AI架構已經成為我們的核心競爭優勢，”百度創始人李彥宏表示，全棧AI能力正在推動智能云業務健康增長。

這種“B端有增長、C端敢創新”的雙輪驅動態勢，讓百億營收更像一個信號：百度的AI戰略，才剛剛進入收獲期。

蘿卜快跑：

全球化成果驗證“技術長期主義”

打開百度Q2財報中AI應用的章節，蘿卜快跑的表現堪稱“現象級”。

本季度，蘿卜快跑完成全球出行服務220萬次，同比增長148%，累計服務量突破1400萬次，位居全球第一。先后與Uber、Lyft達成合作，計劃在亞洲、中東、歐洲部署數千輛無人車。在香港，蘿卜快跑半年內完成三次擴區，測試路段從最初的機場島延伸至東涌，再到如今覆蓋商業與住宅區的南區，道路場景復雜度不斷提升。

蘿卜快跑的爆發，本質上是全球Robotaxi行業進入“規?；涞亍彪A段的縮影。隨著各國政策對自動駕駛的開放，以及用戶對智能出行接受度的提升，Robotaxi從“技術試驗”走向“商業服務”的窗口期已經打開。

而百度之所以能成為這場行業爆發中的“先行者”，關鍵在于其長達十余年的提前布局——早在2013年，百度就啟動了自動駕駛技術研發；2017年，Apollo平臺正式對外開放；2021年，蘿卜快跑開始商業化試點。這種“長期主義”的投入，讓百度在技術積累、數據沉淀、場景適配等方面形成了難以逾越的壁壘，當行業風口來臨時，能最先收獲紅利。

花旗銀行在研報中明確指出，百度與Uber、Lyft的合作，對蘿卜快跑進一步開拓具備商業化潛力的全新市場具有積極意義，彰顯了其在自動駕駛價值鏈中的核心能力。高盛也預測，隨著蘿卜快跑規模的進一步擴大和盈利能力的釋放，市場將重新評估這一業務的價值。畢竟，在全球范圍內，能實現千萬級出行服務、覆蓋16座城市的Robotaxi平臺，目前僅有百度一家。

全棧AI布局：

B端市場的“破局密鑰”

如果說蘿卜快跑是百度AI戰略的“前端標桿”，那么支撐其全面增長的，是百度從芯片到應用的全棧AI能力。這種布局并非一蹴而就，而是百度自2013年起，在自動駕駛、深度學習、芯片研發等領域持續投入的結果。如今，這套“芯片（昆侖芯）-框架（飛槳）-模型（文心大模型）-應用（智能云、蘿卜快跑等）”的全棧架構，已經成為百度在B端市場“跑通商業化”的核心競爭力。

在B端市場，百度智能云的表現顯示了說服力。財報顯示，百度智能云Q2營收同比增長27%，Non-GAAP經營利潤實現同比增長。IDC《中國AI公有云服務市場份額，2024》報告顯示，百度智能云連續六年排名第一；2025年上半年，百度智能云以48個中標項目、5.1億元中標金額，拿下大模型相關項目“中標數量及金額雙第一”；在金融領域，IDC報告顯示百度智能云以12.2%的市場份額穩居中國金融行業生成式AI平臺及應用解決方案廠商首位。

為什么百度智能云能在B端市場持續領跑？答案藏在“全棧能力”與“客戶需求”的匹配度里。

不同于C端用戶對單一功能的需求，B端客戶，尤其是金融、能源、制造等行業的大型企業，需要的是“系統化、安全可控、降本增效”的整體解決方案。以國家電網為例，其基于文心大模型打造的千億級多模態光明大模型，已落地六大領域、覆蓋100+場景；中國中車與百度智能云合作的高速動車組空氣動力學仿真大模型，將仿真時間從“天級”縮短至“10秒級”，平均誤差控制在8%左右，未來有望降至5%以下，大幅提升了高鐵研發效率。

這些案例背后，是百度全棧AI能力的協同效應：昆侖芯提供高性能算力支撐，三萬卡集群可同時承載多個千億參數大模型全量訓練；飛槳框架作為產業級深度學習平臺，已服務超4500家企業，在南京、武漢等地的賦能中心推動AI技術落地；文心大模型4.5系列開源后，通過千帆大模型平臺為企業提供從模型調用到應用開發的全流程服務。

這種“端到端”的能力，不僅能滿足客戶的個性化需求，還能通過技術迭代不斷降低成本——比如百度百舸AI異構計算平臺，在大規模分布式推理場景下可降低95%的推理成本，單卡吞吐性能超國內主流方案90%。

更重要的是，全棧布局讓百度在B端市場形成了“技術-商業”的正循環。技術迭代提升服務效率，吸引更多客戶合作；客戶的多樣化需求又反哺技術優化，推動框架、模型、芯片持續升級。

這種循環，讓百度在B端市場的優勢不斷鞏固。目前已有65%的央企選擇與百度智能云開展深度合作，共同探索AI創新。

BC兩端通吃：

C端創新的“激進探索”

在B端市場穩步增長的同時，百度并未放慢C端創新的腳步。相反，借助全棧AI能力的支撐，百度在搜索、數字人、智能體等C端領域展開了一場“激進的體驗革新”。

畢竟，AI的終極價值，不僅是提升企業效率，更是改變普通人的生活方式。

百度搜索的“十年最大改版”，是這場革新的一個激進側面，也折射了百度的戰略決心。

7月，百度在AIDay上宣布，搜索框升級為“智能框”，支持超千字文本輸入、拍照/語音/視頻等多模態交互，還能直接調取AI寫作、AI作圖工具；“百看”功能接入智能體、真人服務，實現圖文、音視頻混合輸出；AI助手新增視頻通話、一句話生圖、免費修圖等能力。

改革結果顯示，AI生成內容在移動搜索結果頁的占比，從4月的35%飆升至7月的64%，傳統的超鏈接式結果正在被結構化、智能化的AI回答取代。

這種變革的背后，是百度對“搜索本質”的重新定義。從“信息獲取”到“任務交付”。比如，用戶現在搜索“如何制作三分鐘創意視頻”，無需跳轉多個網頁，百度搜索可直接生成分鏡腳本，并支持自定義畫面內容；搜索“整理會議紀要”，AI助手能自動提取語音中的關鍵信息，生成結構化文檔。

數字人業務的爆發，則是百度C端創新的另一個亮點。Q2，百度數字人業務收入環比增長55%，約為5億元。其中，羅永浩數字人直播間的表現尤為驚艷，一場直播創下5500萬GMV，直播里，AI生成的劇本式產品講解達9.7萬字，數字人動作超8300個。羅永浩本人在體驗后坦言：“這數字人效果把自己都嚇一跳，我和蕭木的兩個數字人在那兒眉來眼去，講著跟我一樣風格的段子，有點恍惚……百度慧播星的數字人直播技術是行業領先的。”

除了直播帶貨，數字人技術還在向教育、健康、法律服務等領域滲透。知識博主艾彌兒的數字人憑借萬億級知識庫，將用戶停留時長提升101%；蒙牛悠瑞的數字人通過全時段服務與動態策略，使轉化率提高33%。

百度慧播星新一代數字人技術實現了三大突破。文心大模型4.5驅動的劇本生成、實時數據決策的AI大腦、10分鐘真人樣本復刻，讓數字人從“形象模仿”走向“能力復刻”，普通商家也能借助這一技術獲得媲美頭部達人的服務能力。

此外，百度在C端還持續探索AI應用的新形態。文庫網盤發布的全球首個全端通用智能體GenFlow2.0，支持同時調用超100個專家智能體，3分鐘并行完成5項復雜任務；無代碼開發平臺“秒噠”上線至今，用戶生成的應用數已超20萬個，讓非程序員也能快速構建智能表單、H5邀請函等工具。

這些探索或許目前營收占比不高，但它們正在構建百度AI生態的“毛細血管”，為未來的C端爆發積累勢能。

百億之后：

AI戰略的“長期戰事”

當百度AI新業務收入突破百億，外界很容易將其視為“階段性勝利”，但從百度的全棧布局和BC兩端的動作來看，這更像是一場“長期戰事”的起點。

畢竟，AI行業的競爭不是“短跑沖刺”，而是“馬拉松”。技術迭代的速度、商業化落地的深度、生態構建的廣度，才是決定最終勝負的關鍵。

從技術層面看，百度的全棧布局仍在持續升級：文心大模型4.5系列開源后，實現了框架層、模型層“雙層開源”，降低了企業和開發者的使用門檻；飛槳PaddleOCR3.1版本支持37種語言，識別精度提升超30%；昆侖芯三萬卡集群的落地，為大模型訓練提供了更強的算力支撐。這些技術迭代，不僅能鞏固百度在AI領域的領先地位，還能通過開源生態吸引更多合作伙伴，形成“技術共享、價值共創”的格局。

從商業化層面看，B端市場的“行業深耕”和C端市場的“體驗革新”正在形成協同效應。比如，百度智能云在金融領域的解決方案，可通過搜索生態觸達更多中小金融機構；數字人技術在B端的教育、醫療場景落地后，又能反哺C端用戶的認知與接受度。這種“BC聯動”，讓百度的AI商業化路徑更加立體，也更具抗風險能力。

百度的優勢在于“AI驅動的差異化競爭力”。隨著AI技術在各行各業的滲透加速，百度的全棧能力有望在更多場景中落地，比如工業制造的智能質檢、農業的精準種植、城市的智慧交通等，這些領域的市場規模，遠非當前的百億營收可比。

李彥宏曾說：“百度始終聚焦于那些最具長期價值創造潛力的AI新領域?！睆?013年布局AI至今，百度用十余年的時間證明，AI不是“風口上的概念”，而是需要長期投入、耐心打磨的核心技術。

如今，AI新業務破百億只是一個開始，全棧布局的紅利在BC兩端持續釋放，百度或許會重新定義“AI時代的科技公司”不是靠單一產品取勝，而是靠技術生態構建壁壘，靠商業化能力實現價值，靠長期主義贏得未來。

本文內容僅供參考，不作為任何投資建議。