摘要：昨天我去了百度世界大会，现场东西是真能用的，而且明显开始有人会用。展区里人多得有点挤，跟去年比，感觉不像以前那种“堆概念”的展会，更多是把工具能干的事儿做成样子让你看得到、摸得到。走完一圈，我脑子里一直回荡一个词：全栈。不是随口说的炫词，而是把台上看到的模块摆
百度 2025 年第二季度，AI 相关的新业务收入首次突破了 100 亿元，同比增长超过 30%。这是财报里能看得见的结果，不是现场的表演，也不是噱头。
昨天我去了百度世界大会，现场东西是真能用的，而且明显开始有人会用。展区里人多得有点挤，跟去年比，感觉不像以前那种“堆概念”的展会，更多是把工具能干的事儿做成样子让你看得到、摸得到。走完一圈，我脑子里一直回荡一个词：全栈。不是随口说的炫词，而是把台上看到的模块摆成一张图，居然能自洽地工作起来——入口、工具、系统、内容、执行一条线连起来了。
先讲几件现场能直观感受到的事儿。AI 搜索的演示很直接：工作人员给出任务，系统不是只回一句话，而是给出能直接用的成果。文库和网盘在 GenFlow 3.0 里变成了会拆任务、会判断、会交付的助理。Office Agent 是最能看出差别的地方——你一句“把这两张表按逻辑合并、清洗下数据、做个透视表”，它不仅能理解，还能打开文件、建字段、写公式、做条件格式，最后给你一个能看的报表。体验过的人会觉得省了不少事儿，这和去年的版本差别不小。
再看底层能力。GenX 的变化让我觉得不再是把文字、图片、视频、音频各自堆着展示，而是让这些理解能力在同一个流程里协作。数字人也不再是念台词的样子，能接梗、能实时互动，跟人交流的感觉更自然。蒸汽机那块，以前像是玩具只能生成短片段，现在变成了能边看边改、能持续生成长视频的工作台。我给它一张图、一段提示词，它先跑出一段，觉得不对就打断改词，后面的画面会跟着变，像在写一条可以无限接续的时间线。
还有那些“小东西”也挺有看头。秒哒 2.0 的生态里长出很多低代码应用：现场有人用低代码在几分钟内搭了个“AI 香水”小程序，输入偏好就能输出香调、背景故事、宣传文案。几个人现场一会儿就做出行业工具，这说明底层能力被统一了，门槛在降。萝卜快跑这一块也在往外跑，迪拜、阿布扎比、香港、瑞士这些地方已经开始出现它的影子。有媒体统计说，全球已有十几到二十多座城市接入了萝卜快跑服务。更夸张的是，它在对接像 Uber、Lyft 这种全球出行网络，未来你在海外叫到的一辆无人车，后台有可能就是百度的系统在运行。
把眼前这些模块放一块儿看，会发现一个五层结构在同时亮相：搜索和文心助手是入口；文库、网盘配合 GenFlow 是工具层；Office Agent、GenX 是任务链能力；百看、智能框是新的交互入口；小度、车 OS 是端侧；蒸汽机是视频生成底座；萝卜快跑是现实世界的执行端。看上去像是零散的东西，但它们在同一年内同时成熟，这说明不是偶然，是系统在开始连通。
这些前台的表现背后，是一大堆工程化的投入。百度智能云在国内市场占有率常年在 20%–25% 左右，这给了它做大规模训练和推理的底气。文心 5.x 的训练集群用到了大约 3 万张自研昆仑 P800 芯片；昆仑芯现在已经到第三代，推理性能提升了两到三倍，并且在推理链路上规模化运行。飞桨做为训练流水线的底层框架，生态里有 600 多个模型库、约 800 万开发者，这样模型和工具链才能快速复用。大会上还披露了下一代昆仑芯的路线（M100、M300），能看出算力在持续更新。这些东西连在一起——芯片、框架、万卡集群、云平台——不是零散堆砌，而是一组能跑起来的底座。
把百度放到更大的参照里和 Google 比较会更清楚。Google 这两年把 Gemini 嵌进 Search、Chrome、Android、Workspace，连 Pixel 硬件也往里贴，走的路线是把模型能力当工具，塞到各种入口和终端里，最后把 AI 做成能写进财报的业务。它把下游基建收在自己锅里，做 TPU、建训练流水线、搞超算，把生产线连成闭环。用这把尺子看百度，现在像是在第二阶段的前半段：系统影子已经有了，底座也基本到位，但还得把节奏推到能在更大规模、更复杂的场景下稳定跑通。财报上 AI 新业务收入破 100 亿元、同比 30%＋，说明市场已经开始验证这些能力。
接下来要看哪几件事？我从现场感受里提炼出三条比较关键的线索。第一，AI 搜索能不能在更大规模、更多复杂需求下保持稳定和一致性。现在的改动让一部分用户开始接受，但要让上亿用户自然而然依赖，得靠长期稳定。第二，文库、网盘、GenFlow 能不能从“组合拳”变成真正无缝的工作流，像个国内版的 Workspace，让用户不需要去想在用哪个工具，工具自己默契地衔接，这样才有订阅和持续收入的可能。第三，云、模型、行业场景、自动驾驶这些链路能否在现实世界里把每一环稳住——单点好看重要，把它们连成链条更关键。
大会上也有一些行业落地的现场案例。大企业开始把这套体系当成组织级能力来用，不只是点上的产品试验。像中国能源建设集团广东院、鄂尔多斯伊金霍洛旗这样的单位，已经在把百度的工具和服务放进日常运营里，规模化采用不再是实验性的演示。这类客户的上场，说明体系能力正在从小规模试点走向组织层面的推广。
技术细节还有很多值得注意：训练集群和推理链路的并行规模、昆仑芯的迭代频率、飞桨的生态规模、百度智能云把模型训练到推理再到产品化的流水线化实现，这些都不是花架子，而是支撑长期运转的工程投入。现场 Office Agent 那种“一句话搞定复杂表格”的演示，本质上是把模型当作理解入口，把办公系统当成执行单元：模型负责读懂需求，系统去实际操作，这种分工让体验更可预期。
生态层面的变化也在发酵。低代码工具的普及，让行业小应用能在几分钟内搭出来；秒哒 2.0 的小程序层出不穷，说明开发门槛在降；萝卜快跑的海外扩展和与全球出行网络的对接，把百度的系统能力往现实世界拉。别忘了，技术能落地，用户能用，服务能接入第三方网络，这才是真正的服务网络在形成。
现场的节奏让我印象深刻。很多组件不是刚做出来的原型，而是已经被客户拿去用了、在真实场景里跑起来的能力。不同展台、不同 demo 里反复出现的逻辑是一样的：模型不是孤立存在的属性，而是被系统串起来，场景能把它们用成产品。那些可以打断再改的视频生成、把几张表合并成报表的自动化、几分钟内用低代码造出的行业应用，这些零碎的细节凑在一起，就像把图纸上的架构拉到了线上产品里。
硬件方面也有清晰路线。大会上公开的昆仑系列芯片路线图，说明算力布局不是靠买外部货就能完全代替的。自研芯片、飞桨框架、万卡训练集群、智能云平台在同一轨道上推进，这种工业化的训练到推理再到产品化的流水线能力，决定了能不能把点上的爆发变成面上的持续增长。
那天在会场，我在一个展台前站了很久，旁边是一群项目组的人在讨论怎样把演示里的报表接入他们的工作流。台上演示的那份报表刚生成，台下的工程师盯着看了两遍，开始问能不能接 API，能不能按他们内部字段改名字。台上演示的人点头答复，现场就开始了几轮技术细节的沟通——这不是演练，是真人在对接真需求。
来源：勇往直前的清泉ECZMu31
