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文 | 段小草（自由撰稿人）

昨天，百度发布了2025年Q4及全年财报。全年营收同比微降3%，AI相关业务同比增长48%。

可以说，百度已经不再是一家单纯的互联网公司，而是一家披着互联网外衣的AI基础设施公司。资本市场对于百度价值的认知，正面临重估拐点。

尽管彭博社认为“百度无法兑现AI炒作”，但大摩、Benchmark等都给出了“增持评级”或上调目标价。这说明，市场情绪的波动，和百度当前业务的结构性变革之间，存在着认知鸿沟。

填平这个认知鸿沟的过程，就是百度价值重估的过程。要理解百度的2026，就必须抛弃搜索和广告的旧阵地，看懂它正在构建的AI新版图。

财报中的拐点信号：从“投入期”到“回报期”

读财报，不能只看总营收的同比增减，对百度这样的转型期公司，关键要看内部结构的消长。

今年的财报，最明显的一个信号便是：AI业务正从“成本中心”向“利润中心”过渡。

最关键的指标是经营性现金流。在经历了上半年的负值后，2025年下半年合计产生39亿元正向现金流。这意味着，在持续对AI进行高强度投入的同时，百度的“造血”能力已经恢复。AI新业务的增长，开始有效弥补传统业务的下滑，并足以支撑自身的再投入。

过去我们说，百度在用广告业务的利润和现金流，去“对冲”AI 业务的巨大投入。从 2025 年的数据看，趋势已经反转。全年 AI 相关业务收入达到 400 亿，同比增长 48%，而传统业务在宏观环境下承压。

现在更像是，AI 业务的强劲增长，在“反向对冲”传统业务的疲软。增长的动力源变了，公司的性质也就变了。

另一个信号是股东回报。百度宣布了高达50亿美元的股票回购计划，并引入股息政策，预计首笔股息在2026年底前派发。

这背后传递的信息是：管理层对未来的盈利能力和现金状况有信心，不仅能支撑 AI 的持续投入，还有余力回报股东。

“倒金字塔”理论：百度AI战略的顶层设计

要看懂百度的AI布局，必须要理解李彦宏提出的“倒金字塔”理论。

李彦宏认为，当前AI产业的价值分配是畸形且不可持续的：最底层的芯片拿走了绝大部分利润，中间的模型层价值不到十分之一，而最顶端的应用层价值又再下一个数量级。

这是一个头重脚轻的金字塔，价值的源头——应用，反而最不赚钱。百度的目标，就是把这个金字塔彻底倒过来：芯片是基座，模型层应该创造十倍于芯片的价值，而最终的应用层，则应该释放百倍于芯片的价值。

这个理论解释了百度过去几年所有看似分散的AI投入背后的统一逻辑。当外界还在争抢谁家模型跑分更高时，百度的核心思路已经非常明确：模型不是目的，应用才是。

因为一切技术投入，最终都要回归到为真实世界创造价值这个常识上来。

这种认知，让百度没有陷入无休止的“军备竞赛”，而是构建了一套从底层到顶层的完整价值链，旨在捕获“倒金字塔”顶端那百倍的价值。

从芯片到应用的全栈闭环

百度对AI的信心，来自于其在中国市场独一无二的全栈AI能力。

第一层，也是最硬核的一层：昆仑芯。

在AI时代，算力就是石油。当全球都在为GPU短缺而焦虑时，百度从2011年就开始布局自研AI芯片。这步棋在当时看来费力不讨好，但在今天却成了最坚固的护城河。

昆仑芯正在分拆并寻求在香港独立上市，不仅仅是资本运作，更是其技术成熟和商业价值被市场认可的标志。

昆仑芯的战略意义有三点。其一，保障算力自主可控和成本优势。自家的芯片配合自家的AI框架（飞桨）和云平台，可以实现极致的软硬协同优化，大幅降低模型训练和推理的成本，这直接转化为AI云业务的毛利率和定价优势。其二，构筑差异化卖点。百度可以对外提供“芯-云-模”一体化解决方案，这种端到端的性能保障是纯粹的云厂商或模型公司无法比拟的。其三，价值外显。

昆仑芯独立IPO，让这部分原本内化在百度成本和资产负债表里的价值，变成一个独立的、可被市场直接定价的“AI芯片纯正标的”，从而放大百度的整体估值。

第二层，AI基础设施：百度智能云。

财报显示，AI云基础设施全年收入近200亿，同比增长34%，其中基于AI加速器基础设施的订阅收入在第四季度同比猛增143%。这些枯燥的数字背后，是企业AI需求从“尝鲜”到“常用”的转变。

百度智能云的定位，已经不是传统的IaaS或PaaS，而是“AI原生”的云。它为企业提供的是一整套从算力调度、数据处理、模型训练、到应用部署的AI工厂。

国际权威机构Forrester的报告将百度智能云列为中国AI平台领导者象限，并在“产品能力”维度给予最高分，这印证了其在技术实用性上的领先地位。

当企业客户决定将核心业务迁移到AI原生架构时，一个能提供全栈能力、经过大规模内部验证（百度自身就是昆仑芯和AI云的最大客户）且成本可控的平台，其吸引力是不言而喻的。

第三层，文心大模型。

李彦宏反复强调“应用驱动”的模型开发理念。百度近期对模型团队的组织架构调整，是一个极其重要的信号。他们将团队一分为二：一支继续追求前沿技术，保持文心基础模型的能力领先；另一支则紧贴业务，专注于为具体应用场景“裁剪”出成本更低、速度更快、效率更高的专用模型。

百度认为“没有一个模型能包打天下”，与其追求一个无所不能但成本高昂的“巨无霸”，不如构建一个“基础模型 + 多个优化模型”的矩阵。这不仅能让AI应用获得最佳的性价比，还能通过海量真实应用场景的反馈数据，持续反哺基础模型的迭代。文心一言在去年12月月活用户数达到2.02亿，这就是应用反哺模型的最佳例证。

第四层，应用层：价值兑现的终极战场。

这是“倒金字塔”的顶端，也是百度所有技术投入的最终出口。这里的布局分为三层：

第一，To B（面向企业）的Agent与行业解决方案。 百度将“智能体基础设施”作为AI云的核心组成部分，通过千帆大模型平台，让企业可以方便地将自有数据和业务流程封装成一个个专业的Agent。“伐谋”平台代表了AI解决复杂决策问题的更高阶能力，它不再是替代重复劳动，而是成为寻找“全局最优解”的决策引擎。

第二，To C（面向个人）的重构交互入口。 百度正在用AI重构其最核心的搜索业务。超过70%的首条搜索结果已经由AI生成，搜索正在从“信息检索工具”向“任务完成平台”进化。同时，“秒哒”这样的无代码开发平台，让普通人“一句话创建一个应用”成为可能。当应用创造的门槛降至零，应用层的创新才会迎来真正的井喷。

第三，物理世界里的“萝卜快跑”。 这是百度AI应用中最具想象空间的一张牌。第四季度完成340万次全无人驾驶订单，累计订单突破2000万，运营范围扩展到全球26个城市。这些数字背后，是全球领先的运营规模和数据积累。更关键的是成本优势，其专门打造的RT6车型成本不到3万美元，这使得萝卜快跑在全球范围内都具备极强的单位经济模型优势。随着法规的逐步放开，自动驾驶将从一个“烧钱”的研发项目，转变为一个拥有巨大潜力的商业服务。

这四层结构，从最底层的芯片到最顶层的应用，形成了一个强大的正向飞轮：昆仑芯降低了AI云的成本，AI云为大模型提供了高效的训练平台，大模型赋能了千行百业的应用，而海量应用又为模型迭代提供了数据和场景，同时驱动了对底层算力的更大需求。这是一个完整的、自洽的商业闭环。

结论：读懂百度的“现在时”与“将来时”

回到开篇的那个问题：为什么市场会对百度产生如此大的认知偏差？

因为市场习惯于过去业绩评估一家公司，广告业务疲软，所以公司增长乏力。但财报数据和全栈AI战略展示的，是已经发生的“现在时”和即将加速的“将来时”：AI业务已成为增长主引擎，其全栈能力正在构筑越来越高的壁垒。

2026年，百度AI的机会在于，它已经走过了最艰难的技术投入和商业模式探索阶段。AI云的规模效应、昆仑芯的成本优势、大模型驱动的应用创新，将共同推动其盈利能力的提升。

当AI业务收入占比在2026年大概率突破50%时，资本市场将不得不重新审视这家公司的定位，并给予其一个“AI平台公司”而非“搜索广告公司”的估值体系。

昆仑芯的独立上市，将是这场价值重估的催化剂。它会让市场第一次清晰地看到百度AI版图中最“硬”的那部分资产到底值多少钱。

从今年起，百度的故事将不再仅仅关于流量和广告，而是关于算力、模型、智能体和自动驾驶——这些定义下一个十年科技浪潮的核心要素。

对于百度而言，2026年的核心任务，就是用持续增长的AI业务收入和不断改善的盈利数据，让天平的指针，准确地指向它真正的重量。