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今天 — 2025年12月3日产品

AI业务增长超50%,百度用“双轮驱动”重塑模型引擎

在人工智能竞争浪潮席卷全球的2025年末,一些公司正通过积极推动组织变革拥抱变化。近日,百度通过内部公告宣布对AI核心组织架构进行重大调整,新设立基础模型研发部和应用模型研发部两大核心部门,直接向CEO汇报。有行业人士认为,此次调整实际代表了百度正在从“用AI优化业务”向“为AI时代重构组织”深度转型。

从技术驱动到组织驱动 “双轮”构筑AI闭环生态

AI作为百度近年来的核心方向,此次组织架构调整远非简单的业务优化,而是百度为迎接全面AI时代所作的系统性、根本性变革。新成立两大专注于不同维度的大模型研发部门,这也体现了百度对AI产业发展规律的深刻洞察。有行业人士认为,在AI技术日益成熟的当下,单一的技术优势已不足以构建持续竞争力,而组织的适配性成为决定AI战略成败的关键因素。此次调整是百度为迎接AI时代到来,进行的系统性、根本性变革。”

事实上,此次变革也有着坚实的业绩支撑。就在调整前夕公布的2025年第三季度财报显示,百度AI相关业务收入首次完整披露,达到100亿元,同比增长超过50%。这一数据充分证明AI业务已成为百度名符其实的增长新引擎,也为组织重构提供了充分的合理性。近期,多家投资机构的三季度美股持仓报告(13F)已陆续披露,高瓴、花旗、Appaloosa均重仓百度。据披露,三季度高瓴新建仓百度,买入164万股,持仓市值超过2.1亿美元,直接跻身第六大重仓;花旗集团持有35万股百度,持仓股数和持仓市值分别环比增长6.75%、64%。市场分析认为,机构的增持行动或与百度核心业务的强劲表现及AI商业化加速有关。

据悉,新成立的基础模型研发部将专注于研发高智能、可扩展的通用人工智能大模型,这也是百度在AI基础理论研究上的长期主义体验。该部门将致力于突破大模型的技术瓶颈,在模型架构、训练方法、推理效率等关键领域实现创新。

上述行业人士认为,基础模型研发部未来将为整个百度生态系统提供强大且足够专注的技术支撑。提升大模型的通用性和适应性,使其能够处理更复杂的任务;优化模型的训练和推理效率,降低计算成本;确保模型的安全性和可靠性,为商业化应用奠定坚实基础。这种组织安排打破了传统互联网公司过于侧重短期业务变现的惯性,彰显了百度在AI基础研究领域持续深耕的决心。

而与基础研发形成战略呼应的是应用模型研发部,或将更专注于业务应用场景的模型调优和探索。同时形成更加明确的“双轮效应”。通过将基础模型的能力高效转化为实际的业务价值,这一过程需要深刻理解各垂直行业的痛点,并针对特定场景进行精细化模型优化。推进模型的专业化调优,使通用大模型能够适应金融、医疗、教育等不同领域的特殊需求;降低模型使用门槛,通过工具链和平台的完善,让业务部门能够便捷地调用AI能力;建立科学的効果评估体系,确保AI应用能够产生可衡量的商业价值。

“起大早赶大集”的战略聚焦

上述人士认为,公司将更多资源和精力投入到AI核心战场,这一方面提升了组织效率,另一方面确保了战略资源的精准投放。在领导架构设计上,百度采取了确保技术战略连续性与稳定性的安排。基础模型和应用模型部门直接向CEO汇报,既保证了战略决策的高效执行,又避免了多层汇报导致的信息损耗和决策延迟。这种扁平化的管理结构特别适合AI这种需要快速迭代的技术领域,确保了组织能够及时响应技术发展和市场变化。

资源重配不仅体现在资金投入上,更重要的是人才资源的战略性倾斜。两大新部门的成立意味着大量优秀技术人才将集中到AI研发领域,形成强大的人才集聚效应。同时,直接向CEO汇报的架构也提升了岗位吸引力,为百度在激烈的AI人才竞争中增加了重要筹码。

目前,百度对AI领域的持续聚焦已进入成果显现阶段。2025年第三季度,其AI相关业务收入突破百亿,同比增幅超50%的亮眼数据,证明百度在AI领域的长期投入开始进入收获期。这一增长态势不仅远超公司传统业务,也在整个互联网行业中表现突出。

从收入结构分析,百度AI业务已形成健康多元的发展态势。既有来自云服务的B端收入,也有来自AI搜索和一众智能体的C端收入,还有来自生态合作伙伴的平台收入。这种多元化的收入来源降低了业务风险,为持续增长提供了坚实保障。

此外,从产业竞争视角看,此次组织调整进一步巩固了百度在AI领域的领先地位。通过专业化分工和资源聚焦,百度在基础模型和应用模型两个层面都增强了竞争力。特别是在大模型研发方面,专业化部门的设立有望加速技术迭代,提升百度在国际AI格局中的位置。

在应用落地层面,专门的应用模型研发部门将显著提升百度AI技术的商业化效率。目前,百度AI技术已在搜索、云服务、无人驾驶、智能家居等多个业务场景中深度应用,未来随着应用模型的持续优化,这些业务的用户体验和商业价值将得到进一步提升。

业内观察人士指出,百度的此次变革为中国科技企业的转型升级提供了重要借鉴。当技术发展进入新阶段时,组织的适应性和进化能力成为决定成败的关键因素。百度通过自我革新的勇气,展示了传统互联网企业向AI原生企业转型的可能路径。

随着AI技术的不断成熟和应用场景的持续拓展,百度此次组织重构的长期价值将逐渐显现。这不仅关系到百度自身的未来发展,也将对整个中国AI产业的演进产生深远影响。在AI这个充满机遇和挑战的新战场上,组织进化正成为比技术创新更具决定性意义的关键变量。

通过这次“双轮驱动”的组织架构升级,百度不仅重构了自身的AI业务布局,更向业界展示了一种面向未来的组织形态。在AI技术加速发展的今天,这种勇于自我革新的精神,或许正是企业持续领跑的不二法门。

融资丨不筹量子完成数千万元天使轮融资,中科创星领投

近日,上海不筹量子科技有限公司(以下简称 “不筹量子”)完成数千万元人民币的天使轮融资,本轮融资由中科创星领投,复容投资、东方富海共同参与。所获资金将主要用于建设低噪声超净间、搭建软硬件工程化体系,并加速推进量子计算核心技术的研发与产业化。当前团队正聚焦于大规模原子量子计算系统的模块化、工程化与集成化,以打造面向容错量子计算、量子算法应用和量子算力平台的长时稳定底层技术体系。

不筹量子团队主要源自复旦大学中性原子量子计算实验室。创始团队在原子量子计算领域深耕多年,具备系统性的实验技术积累和持续的技术迭代能力,拥有在国内外量子计算赛道中极具竞争力的原创性优势。不筹量子的长期愿景是通过“软硬协同”打造具备实际应用价值的量子计算机。公司将重点发展异构原子体系的关键实验技术,实现高质量量子非破坏性测量,突破容错量子计算中的核心工程瓶颈,加速推动量子计算优势从理论走向真实应用。

在量子计算应用方向,团队已开展多项具有前瞻性的原理验证研究:

• NP问题量子求解器:团队提出并实现了面向 NP 计算问题的原子量子求解器,编码复杂度达到理论允许的最优线性规模(O(N)),为在中性原子平台上验证 NP 计算的量子加速提供了坚实的底层理论框架。

• 量子机器学习算法:开发了面向复杂时间序列预测的量子机器学习模型,预测精度显著优于经典对照方法,系统验证了量子纠缠在实现量子计算优势中的关键作用。

• 量子核函数展开与多体模拟:发明了求解有限温量子多体问题的量子核函数展开算法,并研发了应用于数字化量子模拟的高效编译技术,为量子化学、材料模拟和量子动力学研究提供了新的工具链。

面向未来,不筹量子将持续推进量子比特质量、系统规模化、算法落地等多维度突破,携手产业界、资本方和科研机构,共同构建面向未来算力革命的量子计算基础设施。

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