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百度后手出牌，如何应对被重构的大模型格局
新一**I卡位战中，人们对百度的质疑多集中于百度是不是懈怠跑不动了，从目前的事实进展来看，百度的每一个动作里，仍然藏着野心和激情
文｜吴俊宇
编辑｜谢丽容
2025年初，DeepSeek-*1搅乱了中国的大模型竞争格局。
过去三年行业里有一个基本共识——*I大模型只是科技大厂的游戏，创业公司很难出头。一位中国科技公司大模型领头人认为，此前的状态是几个大厂不紧不慢地赛跑。“现在赛道上突然横**一匹黑马，格局完全乱了。DeepSeek在倒逼大厂重拾紧迫感。”（文章详见）
DeepSeek不仅打破了大厂垄断大模型的共识，还引发了其他连锁反应：
其一，大模型的竞争焦点从训练走向推理，低*本、高性能的模型变得更重要。
其二，*I应用正在爆发，固化多年的互联网应用格局可能会出现新的生机。
对大厂来说，现在比两年前大模型爆发初期的机会更多了，但竞争难度在变大。前两年，它们只需准备万卡算力、训出千亿参数的模型，然后看别人“卷”应用。现在，它们得买十万卡的算力，训又好又便宜的模型，还要自己下场在T* B（面向企业级）、T* *（面向消费者）两个方向同时探索*I应用。
DeepSeek大火之后，阿里、字节跳动不仅迅速推出了对标DeepSeek的新模型，*I（人工智能）战略也在悄然调整，全面拥抱*I大模型应用落地。
百度2023年初在中国大模型市场一度是领跑者，它在中国率先发布了面向普通消费者的大语言模型。2025年DeepSeek爆发后，百度的应对看起来没有那么快速直接。
但是，市场始终关心这些问题：
百度不仅发布了文心大模型4.5 T**b*和文心大模型X1 T**b*两款新模型，还发布了高说服力数字人（也就是更逼近真人的数字人）、多智能体协作应用“心响”等一系列新款*I应用。截止午间，百度集团(9***.HK)股价涨幅超5%。
（*彦宏发布文心大模型4.5 T**b*和文心大模型X1 T**b*）
百度创始人兼*E*（首席执行官）*彦宏在这次大会的演讲中提到了几个重要判断：
其一，当前开发者做*I应用的一大阻碍，就是大模型*本高、用不起。*本降低后，开发者和创业者们才可以放心大胆地做开发，企业才能够低*本地部署大模型，最终推动各行各业应用的爆发。
其二，没有应用，芯片、模型都没有价值。模型会有很多，但未来真正统治这个世界的是应用，应用才是王者。
其三，*I应用井喷的时代就在眼前，它可能是智能体、小程序、*pp（移动应用）等各种*I应用形态。
卷模型，对百度来说，这件事情依旧是确定的。因为基础模型能力的竞争始终没有结束。
虽然“S**ling L*w”（规模定律，模型性能由算力、模型、数据规模决定）近一年在放缓，但没有任何一家大公司因此放弃训练基础模型。因为，模型能力始终是决定客户规模的核心因素。
一位科技公司算*负责人今年1月曾对我们表示，大模型是长跑，模型每3个-6个月就会有一*重大升级。长期迭代并保持性能领先很重要。一旦模型能力落后，就会被竞争对手抢走客户。
2025年，大模型的另一个方向是，降低算力*本。一位中国头部云厂商大模型业务负责人今年3月对我们表示，2025年中国大模型的发展主脉络之一仍然是提升模型精度并降低算力*本。
因此，百度此次发布了文心大模型4.5 T**b*和文心大模型X1 T**b*。这是3月16日发布的文心大模型4.5、文心大模型X1的升级版。它们主打三大特性：
为什么要不断把大模型的*本降下来？*彦宏解释，开发者做*I应用的一个很大阻碍就是*本高，用不起。而创新的本质往往就是*本下降。
ID*数据显示，2024年12月中国大模型日均调用量9522亿次，2024年6月这个数据只有963亿次。也就是说，2024年6月-12月中国大模型日均调用量增长了近10倍。
百度的文心大模型2024年的日均调用量也在快速增长，它的增速跑赢了市场大盘。2024年12月，百度文心大模型日均*PI（应用程序接口）调用次数是16.5亿次，相比2023年12月的0.5亿次增长了33倍。不过，百度没有披露日均T*ken调用量。
一位大模型技术人士分析，日均T*ken调用量这个数据很重要。它可以直接估算模型厂商的收入情况。近一年大模型调用的上下文长度一直在增长。理论上看，百度的日均T*ken调用量会超过33倍。
百度的云业务过去一年受益于大模型的发展，业绩也在快速增长。百度智能云2024年营收21*亿元，同比增长17%。尤其是在2024年四季度，营收71亿元，同比增长26%。这个高增速，目前在国内云厂商之中是少见的。
百度过去选择闭源的逻辑是，开源模型约等于免费，它没有商业模式。但闭源模型商业模式简单清晰，理论上选择闭源才健康可持续。从商业逻辑来看，这个判断是正确的。
现实情况是，2024年中国市场开启了大模型**战，闭源模型短期内很难盈利。免费的开源模型反而容易获取市场声量。
某科技公司的一位战略规划人士透露，2024年中国各个模型厂商的模型调用收入普遍只有千万元、数亿元。这部分收入寥寥无几。但模型调用带来的算力消耗、公共云四大件（计算、存储、网络、数据库）收入增长，反而更可观。因此，阿里云等厂商宁愿用免费开源的方式，刺激市场需求。
尤其是在DeepSeek-V3/*1这两款开源模型走红后更是如此——任何人都能下载、部署、使用，因此几乎所有云厂商都接入了它们，并且在短期内获得了算力消耗和收入增长。DeepSeek-V3/*1这类开源模型借此获得了更大的市场声量。这种情况下，市场对闭源模型的误解容易加深。
今年2月，*彦宏在2024年财报发布后的投资者**会中提到，
一位百度人士对我们表示，
随着推理算力*本不断下降，2025年*I应用爆发的趋势已经非常明显。
钉钉、飞书、WPS、美图秀秀、百度文库、百度网盘这些*应用近半年在加快叠加新的*I能力，M*n*s这类原生*I应用也在迅速爆发。以百度文库为例，*I付费*能用户已超过4000万人，*I月活用户达到9700万。
与此同时，一批月活跃用户过亿、过千万的*I原生应用正在诞生。它们分布在*I聊天、视频生*、写作、搜索等各个领域。
为应对*I原生应用爆发的态势，百度正在三个方向发力。
M*P是一套全***行的智能体开发标准。它最早在2024年11月被亚马逊投资的明星*I创业公司*nth**pi*提出并开源。目的是形*一套开放、标准的规范。它让大模型能接入各种外部数据和工具（如业务软件、数据库、代码库等），大模型能够可以“即插即用”调用这些模块的数据。
简单理解，它就像是**、电脑的*SB-*传输接口。这套标准后来很快被微软、谷歌、*I创业公司*pen*I，以及国内的百度、阿里、**、字节跳动等公司接受了。它逐渐*为事实上的标准。
因此，百度智能云千帆*ppB*ilde*目前兼容了M*P协议，开发者可以快速调用M*P生态中的工具。它不仅可以简化应用开发的流程，还意味着应用还能被其他工具兼容。
一种观点是，现在基于M*P开发应用，就像2010年开发移动*pp。尤其是目前大量企业内部沉淀数据尚未被充分利用。基于M*P开发的应用，可以直接访问和分析这些数据，充分挖掘商业价值。
尤其是多智能体协作，它被认为是下一个高价值的*I应用方向。*彦宏认为，未来的*I应用将从回答问题走向任务交付，而任何一个复杂任务的交付，都需要多智能体的协作来解析需求、分拆任务、调度资源、规划执行，最终交付结果。
事实上，这个判断已经是事实。一位中国互联网创业公司高管今年3月曾对我们表示，在这一*M*n*s出圈之前，硅谷的智能体就已经很热了。一批创业公司正在卷智能体，甚至是把多个智能体结合在一起完*复杂任务。它的好处是，多智能体应用可以自动规划并完*工作。
面对*I应用井喷的状态，百度搜索开放平台发布了“*I开放计划”，通过各类内容和服务分发机制，为智能体、小程序、***pp等*I应用开发者提供流量和收益。
对百度来说，无论是自己下场做*I应用，还是帮助开发者做好*I应用，都是不错的选择。
前者如果跑通，意味着可以跑出一批*I时代工具类产品。甚至是做出*I时代的超级*pp，抢到*I时代的“船票”，但这个概率比较小。后者则意味着，更多的开发者会使用百度的云服务、工具产品，百度智能云会因此做大——它的确定性相对更大。
*I应用爆发，意味着算力消耗将更多、更快——而且是100倍以上的增长。
英伟达创始人黄仁勋3月在GT*（Nvidi* GP*科技大会）2025预测称，随着未来推理算力效率不断提升，10倍增长的T*ken数量和10倍的增长计算速度，将让2025年的算力消耗增加100倍。我们了解到，阿里、字节跳动近1年日均T*ken调用量增长已经超过100倍。
然而，中国始终面临着算力断供的风险。由于出口管制，今年4月之后中国已经无*通过正常渠道获取英伟达的H20等芯片——算力瓶颈始终是中国算力产业的“达摩克利斯之剑”。事实上，DeepSeek给行业带来的重大启发就是，如何在算力受限的情况下，训练出性能不俗的模型，并且降低它的推理*本。
2025年以来，百度智能云连续**点亮自研昆仑芯三代P*00芯片的万卡集群、三万卡集群。目前百度拥有万卡集群**和部署能力，可以进一步降低模型训练、推理*本。理论上，自研芯片采购量足够大，*本足够低时，可以摊薄研发*本，进而得到更有性价比的算力。
模型训练通常由千卡、万卡集群完*。单卡故障会影响集群运作。集群越大、芯片越多，故障率就越高。2024年9月，百度的一位资深**架构师对我们分析
根据百度方面的说*，百度的百舸计算平台等调度工具可以解决这个问题。目前，百度在万卡集群上实现了99.5%以上的有效训练时长，两种芯片*合训练大模型的效率折损控制在5%以内。
百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在百度开发者大会解释，为降低模型推理*本。百舸采用了通过PD分离（模型输入和输出分离）架构、大规模M*E/EP（专家模型和专家并行）架构等方式，进一步提升推理性能、降低推理*本。
我们了解到，PD分离架构的好处是，可以在多*对话中降低重复计算，最终节省算力。M*E/EP架构的好处是，每次调用模型时只激活一小部分专家模型和参数，并且把每个专家模型部署在不同*I芯片上并行计算，进而减少单卡压力，提高资源利用率。
过去，传统的*I服务器通常只会搭载八枚*I芯片。它带来的问题是，服务器间的互联性能损耗很大。但“超节点”的做*是，把数十枚，甚至是数百枚*I芯片集*在一个机柜中。再通过在芯片间构建高带宽、低时延的互连网络，降低多枚芯片并行计算的通信损耗，最终提升整体算力效率。
2025年以来，百度昆仑芯实现了64枚P*00芯片的超节点方案。按照百度方面的说*，64枚P*00芯片的超节点方案，可以把卡间互联带宽提升到原来的*倍，单卡的训练性能提升10倍，推理性能提升13倍。
事实上，“超节点”这种技术方案目前只有少数几家公司在探索。比如，华为系列近期实现了3*4枚昇腾910系列芯片的超节点方案。英伟达去年发布的GB200 NVL72，就是把36 枚G***e *P*和72枚Bl**kwell GP*集*在一起。
这种技术方案并非完美，它有一定的取舍。我们从部分芯片技术人士了解到，新的工程架构会让每个FL*P（每秒所执行的浮点运算次数）的*耗大幅增加。但对中国的电力资源充沛、算力资源受限，因此用电力换算力的做*可以在有限空间内，榨取更多算力。
一位算*工程师的观点是，在芯片采购受限的情况下，中国科技公司打破算力瓶颈的少数**之一，就是靠软硬件工程手段榨*每一枚芯片的性能。
新一**I卡位战中，人们对百度的质疑多集中于百度是不是懈怠跑不动了。从目前的事实进展来看，百度的每一个动作里，仍然藏着野心与激情。
责编 | 要琢