文 | 江行咨询
2026 年 5 月 15 日，百度宣布成立 " 百度模型委员会 "（Baidu Model Committee，简称 BMC）。根据公开信息，这个新设机构将全面统筹百度大模型从路径探索、技术规划，到模型训练、业务落地的全部工作，此前分设的基础模型研发部（BMU）与应用模型研发部（AMU）将统一向其汇报，实现从底层技术研发到上层产品落地的全链路统一管理。
更引人注目的是 BMC 的人员构成。该委员会由一批对大模型技术有深刻理解的年轻研究员领衔，统管两大研发部门。与此同时，近期已有多位业内顶尖大模型研发人才加盟百度，这批专家预计将充实到 BMC 核心团队。
这种组织模式，让人不禁联想到近日在 AI 圈引发广泛讨论的一场访谈—— Google DeepMind 研究员姚顺宇在接受访谈时，系统阐述了他所信奉的 "Top-Down" 创新机制。在姚顺宇看来，最前沿的 AI 研发已不是 " 天才灵感 " 的比拼，而是一个需要顶层设计、系统拆解和强势统筹的系统工程。
百度似乎正在用同样的逻辑重构自己的 AI 部队：让最懂技术的人掌舵，从顶层打通研发与应用的壁垒。
这一动作，无疑是百度在 AI 大模型赛道上最激烈的组织变革信号。但当我们把目光拉回到整个故事的起点，却不能不心生感慨：这场自救，来得太晚了。
一、没落的先行者
在中文互联网世界里，百度曾经是 AI 大模型领域无可争议的 " 第一个吃螃蟹的人 "。
2023 年 3 月 16 日，百度在国内科技公司中率先发布知识增强大语言模型 " 文心一言 "，成为国内第一个对标 ChatGPT 的产品，比字节跳动的 " 豆包 " 早了一年多。
那个时候，百度是聚光灯下的主角。文心一言上线后数据一路攀升：截至 2023 年 11 月，用户数超过 7000 万，覆盖场景 4300 个；截至 2023 年 12 月底，用户规模正式突破 1 亿。到 2024 年 4 月，李彦宏在 Create2024 百度 AI 开发者大会上宣布，文心一言用户数已突破 2 亿，API 日均调用量超过 2 亿，服务客户数达到 8.5 万。
彼时的百度意气风发。文心一言不仅是国内大模型的标杆，更被寄予 " 重构百度全部产品线 " 的厚望——从搜索到网盘，从地图到文库，一切皆可 " 用 AI 重做一遍 "。
然而，这个势头并没有保持住。
根据 QuestMobile 数据显示，到 2025 年底，文心独立 App 月活从年初的 996 万一路跌至 517 万，近乎腰斩。在《每日经济新闻》公布的 2025 年第三季度 AI 应用价值榜中，百度的文小言月活仅为 516 万。
与此同时，后来者如潮水般涌来。2025 年 1 月，DeepSeek 发布 R1 模型后仅 7 天，新增用户即达 1 亿，日活跃用户很快突破 3000 万大关，成为史上最快达成这一里程碑的 AI 应用。字节跳动的豆包更是如入无人之境，到 2026 年第一季度，其月活用户达到 3.45 亿，远超第二名千问（1.66 亿）和第三名 DeepSeek（1.27 亿），相当于第 2 至第 5 名的总和。
曾经第一个出发的选手，如今已经看不到第一梯队的尾灯。
文心一言被 Kimi、DeepSeek、元宝接连超越，掉出第一梯队。业内对百度的评价出奇一致：" 起了个大早，赶了个晚集。"
一个手握先发优势、技术积累深厚、人才储备充裕的巨头，为什么在短短两三年间就被后来者一一超越？
二、为何如此：不是缺流量入口，是困在 " 变现 " 思维里
人们常把百度 AI 的失败归结为 " 缺乏超级 App 生态 " ——没有像微信、抖音那样的流量蓄水池，技术再好也落不了地。
这个解释听起来合理，却经不起推敲。
DeepSeek 就是最好的反例。它没有背靠任何超级 App，不依赖任何生态导流，仅靠模型能力本身，就以低成本开源策略引爆市场。2025 年 1 月 DeepSeek 发布 R1 模型后，仅 7 天就新增 1 亿用户，日活很快突破 3000 万。它证明了在 AI 大模型领域，技术代差本身就是最强大的流量入口。当你的模型足够好、成本足够低，生态会围绕你自动构建，而不是反过来。
那么，百度到底错过了什么？
答案不在于 " 没做什么 "，而在于 " 做了什么 "。
当百度凭借文心一言的先发优势聚集起上亿用户时，它面临着一个关键的十字路口：是继续投入、开放生态，用免费和开源把市场做大，还是尽快将流量变现，让技术为既有的商业模式服务？
百度选择了后者。
彼时，当 DeepSeek 全力优化模型效率并以开源引爆全球开发者社区、豆包背靠抖音疯狂获取用户心智时，百度却在做另一件事——将文心一言与自家搜索广告系统深度绑定，试图让 AI 成为新的 " 流量漏斗 "。
这不是一个孤立的技术或产品决策，而是一种思维方式的必然结果。百度过去二十年的商业模式，一言以蔽之，就是 " 流量变现 "。搜索引擎像一个巨大的 " 流量总闸门 "，百度通过竞价排名将用户的搜索意图精准出售给广告主。这套机制运转了近二十年，已深入百度的组织骨髓——它看待一切新技术的第一反应，永远是：" 这东西怎么变现？"
这种思维在 AI 时代成了一道致命的枷锁。
当文心一言聚集起最初的一批用户时，百度想的不是如何扩大生态、引爆开发者社区、让模型在更广泛的场景中自我进化，而是急于变现：不开源，筑壁垒；不与生态共享，而是绑定自家产品线；不追求用户规模最大化，而是尽快收取 API 费用。
与之形成鲜明对比的是 DeepSeek 的战略选择。它采用 " 基础模型开源→垂直领域微调工具开源→行业解决方案开源 " 的三阶段策略，以近乎免费的方式向开发者提供 API 接口。这种 " 先把蛋糕做大 " 的思维，在本质上是一种" 占领逻辑 "：我先成为行业的水和电，未来的商业回报是水到渠成的结果。
而百度的逻辑，是典型的" 收割逻辑 "：我有好东西，你们来用，但得付费，或者进入我的生态。
在行业尚处爆发前夜的阶段，这种急于收割的姿态，产生了三重负面影响：其一，不开源的策略限制了开发者生态的成长；其二，过早的商业化捆绑让产品体验为广告逻辑让路，降低了产品迭代速度和用户口碑；其三，这种急功近利的文化，也让那些怀抱技术理想的顶尖人才开始寻找新的出口——百度逐渐沦为行业公认的 "AI 黄埔军校 "，为他人作嫁衣。
这不是个别产品和个别决策者的失败，而是一种组织基因的必然。
三、绝非孤例：一种深入骨髓的 " 变现文化 "
百度在 AI 赛道上的困局，在它此前的历史上反复上演过许多次。
信息流：最早做，最早放弃投入。 早在 2016 年，手机百度 App 就开始加入智能信息流推荐，试图从 " 人找信息 " 进化到 " 信息找人 "。李彦宏当年对信息流的战略判断不可谓不清晰——他看到了推荐算法对搜索引擎的替代性威胁，也看到了内容分发的巨大价值。但在具体执行上，当百度发现信息流短期内无法像搜索广告那样高效变现时，投入力度便打了折扣，动作远不如后来者决绝。最终，今日头条和抖音用一套纯粹的 " 推荐算法 + 短视频 " 组合，拿走了整个市场。
搜索广告：过度收割，透支信任。 在搜索广告这一最核心的 " 现金牛 " 业务上，百度也从未克制过自己的收割力度。到 2025 年第三季度，百度整体在线营销收入同比下滑 18%，若剔除 AI 部分，隐含传统广告部分同比下滑高达 27%。其搜索结果中长期混杂各类广告链接，甚至百度地图等产品也被用户诟病弹窗广告泛滥、关闭按钮隐蔽。
一面是传统搜索广告业务在宏观环境和 AI 替代的双重冲击下艰难守成，一面是 AI 新业务不计成本的巨额押注，百度正经历着一场史无前例的 " 撕裂式 " 转型。2025 年全年营收 1291 亿元，同比下滑 4%，而归母净利润从上一年的 237.6 亿元骤降至 55.9 亿元。
纵观这些历史教训，一条共同的逻辑贯穿其中：百度总是能凭借技术嗅觉率先发现新大陆，但一旦需要持续投入、忍受亏损、做大生态，它就会习惯性地退回到 " 尽快变现 " 的老路上。
这并不是某一个 CEO 或某一位高管的个人选择，而是百度作为一个以 " 卖广告 " 为底层基因的商业组织，在面临一切新技术、新市场时，本能地做出的 " 最优解 "。这个最优解在过去二十年曾让百度无比成功，但在需要长期主义和技术信仰的 AI 时代，它变成了最深的诅咒。
四、这次能行吗？
现在，让我们把目光拉回到 BMC。
5 月 13 日，就在 BMC 成立前两天，李彦宏在 Create 2026 百度 AI 开发者大会上首次提出了一个全新概念——"日活智能体数 "（Daily Active Agents，简称 DAA）。在他看来，Token 代表的是成本而非收益，衡量的是投入而非产出；而 DAA 衡量的是 " 每天有多少 AI 智能体在为人类干活并交付结果 "，它才是 AI 时代真正应该使用的度量衡。
李彦宏甚至预测：未来全球日活智能体数将很容易超过 100 亿。
这不仅仅是一个新指标的提出，更是一次话语权的争夺。李彦宏试图将行业竞争，从百度并不占绝对优势的 " 模型参数军备竞赛 "，重新定义到他寄予厚望的 "AI 应用落地 " 赛道。必须承认，这个战略方向本身是聪明的：既然在模型能力和用户规模上已被对手拉开身位，那就换一个对自己更有利的赛道来定义 " 什么是真正的价值 "。
但问题是——定义权到底是靠提出新概念获得的，还是靠打造出所有人都离不开的底层设施而自然赢得的？
这个追问，恰恰切中了百度最深的矛盾。
BMC 的成立、人才配置、" 技术 - 应用一体化 " 架构设计，在组织理论上都称得上思路清晰。用姚顺宇的框架来看，百度正在试图践行他所描述的那种 "Top-Down" 模式：让最懂技术的人掌舵，从顶层设计出发，强势打通研发和产品之间的壁垒，停止过去那种 " 分进合击 " 却各自为战的局面。
但姚顺宇在访谈中也明确指出，这种模式对组织有极高的要求。它需要核心决策者具备深厚的技术洞察力，需要团队拥有极强的系统工程能力，需要建立一种 " 刨根问底 " 而非 " 表面 KPI" 的文化，更需要将顶级人才从 " 个人英雄 " 转变为系统中 " 可信赖的组件 "。
这些要求，几乎每一项都与百度过去二十年的文化基因背道而驰。
百度真正的对手，不是 DeepSeek，也不是豆包，而是它自己——那个根深蒂固的、以 " 流量变现 " 为底层逻辑的旧时代操作系统。
BMC 的成立究竟是一次触及灵魂的改革，还是又一重权力组织壁垒的加高？那些被提拔到关键岗位的年轻研究员，能否拥有不被旧文化和旧利益格局掣肘的决策空间？当 BMC 的决策与百度的短期广告收入发生冲突时，最高层能否顶住压力，选择长期主义？
这些问题的答案，将直接决定 BMC 的最终命运。
值得注意的是，百度选择在 BMC 成立之初就大举吸纳外部顶尖人才，并让年轻研究员掌握实权——这些动作至少在姿态上，显示出一种打破旧有格局的决心。
与此同时，行业格局也在悄然变化：5 月 4 日，月活高达 3.45 亿的豆包宣布推出 68 元至 500 元 / 月不等的分层订阅付费服务，市场关于 AI 商业化的讨论骤然升温。当行业领头羊开始探索收费模式，客观上为追赶者打开了一定的窗口期。
回顾整个 AI 大模型赛道的演进，一个越来越清晰的规律浮出水面：在这个领域，真正持久的竞争力从来不来自于 " 先发优势 "，而来自于一种战略上的 " 耐心资本 " ——愿意忍受长期的投入和亏损，愿意把利益分享给生态，愿意把格局打开。
百度不缺技术，不缺人才，不缺资金，甚至不缺远见。它缺的，恰恰就是这种 " 不急于收割 " 的定力。
BMC 的成立，是百度做对了一道 " 组织题 "。它把一个系统性的问题，用一个系统性的架构来回应。但组织调整只是第一步。决定成败的，是接下来的产品，是用户手中的选择，是那些被寄予厚望的年轻研究员们，能否在新的架构下，摆脱旧基因的引力，真正走出一条不一样的路。
百度的 AI 还有机会逆风翻盘吗？
答案不在新组织的名称里，而在百度能否回答一个更根本的问题：这一次，它能忍住不急于变现吗？
