AI提速，百度“换挡”

文/螳螂财经

作者/陈淼

非广告业务的持续稳增态势基本奠定了百度在下一个技术创新红利时代崛起的势头。

5月18日晚，百度发布了2020Q1财报。据数据显示，在第一季度，百度实现营收281亿元，同比增长25%，创两年以来最高增速。归属百度的净利润（非美国通用会计准则）43亿元，同比增长39%，再超市场预期。

值得注意的是，非广告业务收入同比增长70%，其中作为非广告业务重要板块的百度智能云实现营收28亿元，同比增长55%，成为本次财报最为瞩目的焦点。

这意味着百度长期以来的AI投入终于迎来了更加长远稳健的市场回馈，在AI商业化的强势拉动下，百度的收入结构得到更加良性的优化。简单来说，即AI提速，百度“换挡”，已成大势。

AI商业化提速，

百度完成“换挡”

百度对于AI的投入与布局长达十年之久，而伴随着AI技术的深化以及百度逐渐站稳AI创新与应用的制高点，市场对于百度换挡AI，拉升收入能力的期望也愈发强烈。

当我们把百度的营收周期拉长，对比近三个季度的数据，不难发现非广告业务展现出来的连续且强劲的增长趋势，将是证实百度完成AI“换挡”的有力背书。

据数据显示，从2020Q3-2021Q1百度非广告收入同比增速分别为14%、52%、70%，连续三个季度保持提速增长，以百度智能云为代表的AI创新业务成为拉动百度核心营收增长的重要支点。

在财报电话会议上，百度预计智能云增长速度仍将进一步加快。而这一切主要来源于百度智能云在两大基本面的奠定，一是云智一体化的领先优势下百度智能云的产品基本面已经落实；二是得益于互联网/媒体、金融服务、智能交通以及其他行业的应用开拓，百度智能云的市场基本面也逐步成熟。两者相辅相成共同推动百度智能云快速增长。

事实上，作为百度AI能力的输出平台，百度智能云的定位与价值就赋予了其强大的增长动能。在各个应用场景，百度智能云已经被打造成为提供底层技术支持的使能平台。譬如，在传媒领域，与央视网的合作中，百度智能云便为视频剪辑自动化制作、视频标签等多项应用提供了基础AI能力，协助其打造AI中台。

在这样的定位下，百度换挡AI提速商业化便有了一个坚实的基础。具体来看，在金融云、智能驾驶、智能交通、小度智能语音助手等场景上，依托百度智能云的底层支持与市场反馈，百度实现了多业务持续爆发，继续拉开与同行的市场竞争差距。

据全球知名市场研究机构IDC公布的《中国金融云市场（2020下半年）跟踪》报告显示，在金融公有云基础设施市场中，百度智能云排名第三；在金融云解决方案市场中，百度智能云成为唯一一家平台和应用均排前五的厂商。2020年全年，百度智能云在金融云解决方案市场中位列第三。

同时，IDC数据也表明，百度 EasyDL 平台市场份额位列机器学习平台市场份额第一，并连续两年保持市场第一。2021年3月，百度飞桨深度学习平台已升级到2.0版本。按累计拉取请求的使用量计，飞桨是全球排名前三的深度学习框架。

财报数据、产品定位以及市场反馈等一系列信息的背后，AI商业化全面提速，基于AI、云计算等前沿技术，百度智能云正在打造一个强力驱动未来发展的技术引擎。

三层运动演化，

百度技术引擎再强化

客观来说，换挡只是提速的前提，而真正驱动百度非广告业务增长，实现营收结构优化的关键还在于其背后强大的技术引擎支持。

如今，这一技术引擎在百度增长强势、商业化进程持续提速的节点上，也将迎来二次强化的契机，以适应未来的增长需求。具体来看，这将是三条不断运动的演化轨迹。

1. 上下拓展：应用场景+底层技术并发

向上开拓应用场景，向下延伸底层技术是百度强化AI技术引擎的第一条运动演化轨迹。

百度CTO王海峰在博鳌论坛上提出“融合创新”的观点，其认为一方面，越来越多的技术走向“融合创新”，人工智能现在进入了算力、算法以及数据的综合作用；另一方面，技术与产业也在进行越来越深度的融合。

这一观点基本奠定了百度在强化AI技术引擎上的第一层逻辑，其关键就在于应用场景的开拓和底层技术的延伸，即面向应用层与基础层的上下拓展。

一方面，在百度AI新基建版图上，百度不断强化场景打法，以场景作为切入点来强化技术引擎的服务能力，进而推动产业智能化升级。落实到具体场景，比如智能制造领域，百度智能云便发布了工业互联网品牌“开物”，集成百度强大的互联网基础和领先的全栈人工智能技术来为制造、能源、电力等工业企业、产业链和区域产业发展提供AI+工业互联网和智能制造整体解决方案。

对比来看，这种面向具体场景的强化导向非常明确，市场需要什么，百度AI引擎就集成相应的能力与技术进行输出，直接服务于市场需求，推动商业化进程提速发展。

另一方面，百度向更深层次领域延伸的布局也十分明确。在飞桨分布式训练框架上，AI芯片等硬件部署已经成为百度向“软硬一体”强化技术引擎的重要组成部分。目前，百度推出了云端通用的百度昆仑芯片，其中昆仑1量产已超过2万片，并实现了应用部署。昆仑2将采用7nm先进工艺，预计在2021年上半年量产。作为百度自主研发的AI芯片，昆仑芯片不仅完成了与众多国产CPU、国产操作系统的适配，同时更是原生支持深度学习平台飞桨，在AI商业化发展与国产自主可控方面都具有明显的应用优势。

可见，在AI技术不断走向融合创新的趋势下，面向应用层与基础层的上下拓展无疑为百度强化AI技术引擎确立了最核心的发展路径，为AI商业化提速奠定了基础。

2. 内外流动：自研+开源理念共生

向内夯实自研能力，向外打造开源生态是百度强化AI技术引擎的第二条运动演化轨迹。

在技术建设路径上，自研+开源的结合是目前技术巨头拉开市场竞争差距的重要途径。一方面，厂商要有自研能力，才具备掌握核心技术，打造核心竞争力的根本条件；另一方面，厂商也要有开源的理念，AI的竞争逐步演化成为生态的比拼，对外开源打造自家生态是面对未来市场竞争的必要路径。

作为AI行业的领军者，百度在提升生态竞争力方面必然离不开自研+开源理念的结合。首先，在自研方面，百度智能云重点发力云原生，强化AI-Native理念架构，以百度大脑6.0为核心推出了自主研发的深度学习平台飞桨、AI芯片昆仑、云基础架构太行、数据库GaiaDB产品族等等。

可以说，自研必将促使百度的AI技术引擎上升到一个新高度，国产厂商全面掌握AI底层核心技术对于国内AI行业的独立发展具有十分重要的战略意义。同时，开源也将进一步深化这种战略意义，使得自研成果继续推动行业整体进步。

百度作为人工智能领域开源开放的积极参与者和推动者，其AI技术引擎正在全面拉升国内AI的应用水平。目前，百度打造了深度学习平台飞桨、Apollo开放平台等多个开源平台，有效降低了AI开发与应用的门槛，避免企业“重复造轮子”，对于推动产业智能化以及AI商业化发挥着巨大的作用。

不得不说，自研+开源的理念结合不仅是对于百度强化AI技术引擎，更是深刻地影响着AI行业的发展与进步，两者一起支撑着人工智能技术的高速发展与应用。

3. 左右兼容：云+中台模式闭环

伴随商业化进程的加速，面对越来越多产业需求扩展，云+中台模式的结合成为了百度智能云迅速抢占市场，兼容输出AI能力的第三条运动演化轨迹。以云智一体化为战略打造领先优势，这也是一条独属于百度智能云的强化路径。

在2020年，百度智能云便确立了“以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道”的全新战略。自此，明确“云”在百度AI体系下的定位与价值，对于强化技术引擎具有重要意义。目前，百度智能云正在构建全栈的AI原生云框架，面向AI应用场景进行深度的软硬一体协同优化，确保AI能力能在云上更好的跑起来。

基于云服务的支持，百度进而开始全面采用中台模式即云中台，构建AI服务框架为各行各业的智能化变革提供AI能力输出。譬如，面向媒体行业，百度的智慧媒体解决方案就设立了媒体AI中台和媒体知识中台，借助中台实现能力与资源的集成化输出。而面向其他行业，中台的模式依旧存在，但集成的能力与资源又将根据行业需求或客户需求不同而有所改变，如此在横向范围内实现对各行各业智能化变革的兼容。

可以说，这样的路径进一步强化了百度AI技术引擎的商业化服务能力，使得百度智能云不管是面对什么样的行业需求都能在第一时间理清产业变革逻辑，打造完整的产业闭环。

在时代铺就的快车道上，百度手握优势，脚踩油门

如今，时代正在进入全面数智化建设阶段，越来越多的国家与地区把智能化与数字化作为推动传统产业转型升级的重要途径，积极推动AI、云计算等前沿技术与传统产业深度融合，不断刺激市场与产业向新发展。

在我国，新基建、十四五规划等政策接连释放出利好价值，越来越多的社会资源与市场需求出现明显偏转。据数据显示，2020年我国AI产业规模约为434亿美元(约合人民币2820亿元)，占全球比重达到近28%。AI核心产业规模预计2025年超过4000亿元，2030年超过1万亿元。诸多信号都已表明，我国正在踏上一条由时代造就的技术快车道。

这个机会更是属于所有技术型企业的，技术创新的红利持续释放，谁能把握住谁就能踏上通往未来的道路。百度董事长兼CEO李彦宏在Q1财报电话会上表示：未来3年，百度核心非广告收入占比将超过广告收入。

如今来看，这样的目标或许并不难。技术创新的红利在释放，百度AI商业化提速显著，已然完成了从广告公司向AI领先企业“换挡”的任务，伴随着其AI技术引擎在正确的逻辑指导下继续完成强化，也将进一步驱动百度实现更全面的超越。

*本文图片均来源于网络

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