DAA时代来临：百度试图重写AI行业的价值坐标

每经编辑｜蒙锦涛    

当AI行业仍在争论“大模型究竟能不能赚钱”时，百度正在给出一份更偏向商业现实的答案。

5月18日晚，百度发布2026年第一季度财报，显示季度总营收321亿元，百度一般性业务收入260亿元，同比增长2%，超出市场预期。其中，AI业务收入136亿元，占百度一般性业务收入的52%，已连续多个季度增长。

百度创始人李彦宏表示，AI业务收入占比首次过半，标志着AI已成为百度的核心驱动力。一季度，在强劲的企业需求刺激下，AI云收入增长势头强劲，AI应用持续在企业和个人中扩大影响力，进一步验证了百度AI创新的商业潜力。

从2025年第三季度的39%，到第四季度的43%，再到2026年第一季度进一步增长，百度AI驱动收入占比已经连续多个季度提升。这个变化的重要性，不在于单纯的数字增长，而在于百度收入结构正在发生根本性切换：AI不再只是一个附属业务，而是开始成为公司增长的主引擎。

更重要的是，这一收入变化，并非建立在概念和预期之上，而是来自三条已经形成现金流的AI业务线：AI云、AI应用与AI营销，它们共同构成了百度当前AI商业化的核心支撑。

AI收入占比持续提升

百度进入结构切换期

在过去很长一段时间里，资本市场对AI公司的核心疑问始终没有变化：技术是否能够转化为稳定的商业回报？

行业现实并不轻松，OpenAI在高速增长的同时，也面临巨额亏损压力，单季度亏损规模一度超过120亿美元，让其即便完成了科技史上最大单轮融资，估值与商业壁垒之间仍存在争议。

这也是为什么百度AI收入占比的连续提升，会被市场视为是一个值得关注的信号。它意味着百度的AI业务已经不再停留在研发和投入阶段，而是开始反向影响公司整体收入结构。

从业务逻辑上看，这种变化并非突然出现。

过去几年，百度一直在构建一条完整的AI商业链条，从昆仑芯、AI云基础设施，到文心大模型，再到智能体、数字人、AI开发平台与行业Agent应用，百度将其总结为“芯、云、模、体”四层能力。其中，芯对应昆仑芯，解决算力自主可控问题；云对应百度智能云，承担AI原生基础设施；模对应文心大模型；体则对应智能体、数字人、秒哒等应用层产品。

这一体系的意义在于，百度并非只做模型，而是试图打通AI商业化的完整闭环。

从财报数据来看，百度智能云已经成为这套体系中最先兑现收入的一环。2026年第一季度，百度智能云在国内云厂商中标市场中位居项目数量和中标金额榜首，中标金额达到12.48亿元，是第二名的5倍以上。

而随着AI需求增长，百度也在进一步强化自己的算力与基础设施能力。昆仑芯P800已完成规模化验证，并交付多个万卡集群；百度点亮了国内首个全自研3万卡级集群；天池256卡超节点也已经点亮，计划于6月正式上市。

此外，百度还提出“Token Factory词元工厂”概念，通过Agent-first架构降低Token重复计算成本，推理生成速度较市场水平提升约25%，长链路Agent推理性能较主流开源引擎提升3倍。这也意味着，百度试图竞争的不只是模型能力，而是整个AI时代的基础设施效率。

在全球AI基础设施支出快速增长的背景下，这一方向也正在被市场重新定价。Synergy数据显示，2026年第一季度全球企业在云基础设施服务上的支出达到1290亿美元，再创历史新高；IDC则预测，到2029年全球AI基础设施市场规模将超过1万亿美元。

对于百度而言，AI基础设施能力已经不只是研发资产，而是开始具备产业级收入价值。

三条AI业务线开始形成真实现金流

相比模型参数、Token规模这些偏技术指标，资本市场更关心的问题其实更直接，即谁在付钱？百度当前AI业务最核心的变化，是三条业务线都已经出现明确的商业化场景。

首先是AI云，这也是百度目前最明显的收入增长来源。

第一季度，百度AI云收入88亿元，同比高速增长79%；GPU云收入同比增长184%。

目前，百度智能云的客户范围已经覆盖金融、汽车、具身智能、AI硬件、能源、电力等多个行业。在金融领域，百度智能云已服务100%系统重要性银行；在汽车领域，百度智能云支持超过2000万辆L2级辅助驾驶新车交付；在具身智能领域，百度智能云服务超过30家重点企业，市场份额超过第二、第三名总和。

不难看出，百度AI云的收入已经不再只是互联网行业内部循环，而是进入产业级市场。

第二条业务线则是AI应用，这是目前整个AI行业最难的一部分，也是最容易被质疑的一部分：用户究竟愿不愿意为AI生产力付费？

百度正在尝试通过智能体体系回答这一问题。在不久前的Create 2026上，百度重点展示了通用智能体DuMate、秒哒3.0、百度伐谋2.0、百度一镜以及文库网盘GenFlow4.0等产品。

其中，DuMate被定位为通用智能体入口，与传统AI助手不同，DuMate强调的是执行能力而非单纯问答能力，其可以自主完成跨应用、跨文件的复杂任务，实现从理解到执行的闭环交付。DuMate还采用多任务并行执行架构，并集成搜索、秒哒、伐谋、百科等百度内部能力。

秒哒则试图切入AI应用开发市场，目前，秒哒已经生成超过100万个具有商用价值的应用，服务用户超过1000万。其中，一个由4名没有代码基础的业务经理组成的小团队，仅用7天便通过秒哒搭建出智慧养老监管系统，并拿下千万级订单。这类案例的意义，并不只是AI会写代码，而是AI开始降低软件生产门槛。

AI营销是百度商业模式变化中一个容易被忽视、但非常关键的方向，百度AI原生营销服务一季度收入达23亿元，同比增长36%。

过去互联网广告本质上是流量收费，而AI营销则开始转向效果收费，例如，百度智能云推出的智能营销解决方案Hogee，可以自动完成营销任务规划、内容生成与执行。某头部茶饮品牌使用Hogee后，两个月累计发布650篇内容，最高单篇曝光达108万，同时运营成本下降50%。

百度一镜则进一步把AI营销推向内容工业化，百度一镜目前已服务10万余客户，覆盖30多个行业。其数字人直播场景中，直播间平均转化率提升29%，制作成本下降63.3%。

从收入结构角度看，这也是百度AI业务与很多仍停留在模型调用量阶段公司的最大区别：它已经开始形成可验证、可重复的现金流。

当AI价值衡量方式改变

百度的估值逻辑也在变化

如果说过去几年AI行业最流行的指标是Token，那么百度现在试图推动另一种评价体系。

在Create 2026大会上，李彦宏提出，AI时代的度量衡可能是DAA——Daily Active Agents（日活智能体数），在他看来，Token代表的是成本和投入，而不是结果。

这一观点并非孤例。

Gartner观点认为，Token消耗发生在AI价值链的早期阶段，并不能真正衡量业务成果或市场领导力。换句话说，AI行业正在从谁消耗更多算力，转向谁交付更多结果。

而DAA背后的核心逻辑，是智能体开始真正替代部分劳动与执行环节，这也是为什么，百度当前重点强调的不再只是模型参数，而是智能体执行能力、任务完成率、行业落地效率。

例如，DuMate强调长链任务执行；GenFlow4.0强调Office Agent协同；百度一镜强调多智能体内容生成；伐谋强调企业决策优化。

这些产品共同指向一个趋势：AI正在从会聊天，转向能干活，而一旦AI真正进入企业生产流程，其商业价值与估值逻辑也会发生变化。

目前，多家投行已经开始从传统广告逻辑转向AI资产逻辑重新评估百度。

浦银国际在研报中提到，随着AI驱动业务收入占比持续提升，市场焦点正在从传统广告复苏转向AI资产价值重估；花旗则预计，百度AI驱动收入在2026年第一季度占比可能已经超过50%。

在资本市场视角中，百度可能正在经历一次身份切换，从一家传统互联网平台公司，逐渐被重新定义为AI基础设施与AI应用公司。

这种估值逻辑是否能够被市场彻底接受仍需要时间，但至少从当前趋势来看，百度已经开始率先回答一个关键问题：AI不只是技术能力，也可以成为收入主体。

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编辑|蒙锦涛