8月20日晚，百度发布了2025年第二季度财报，总营收327亿元，核心净利润同比增长35%至74亿元，但其中一组数字极具里程碑意义：AI新业务收入首次突破100亿元，同比增长34%。

百亿收入并非偶然的业绩爆发，而是技术积累与产品的落地，更是一家公司在AI长跑中从布局到收获的完整叙事，是深耕AI领域十余年的收成兑现。

拆解百度战略与业务逻辑可以发现，这其中有两个重要的关键词，一是长期投入，二是全栈布局。

当外界还在讨论AI商业化“落地难”时，百度已经凭借从算力、框架、模型到应用的全栈AI布局，在B端市场站稳脚跟，同时在C端市场掀起一场关于“智能体验”的革新。

“独特端到端的四层AI架构已经成为我们的核心竞争优势，”百度创始人李彦宏表示，全栈AI能力正在推动智能云业务健康增长。

这种“B端有增长、C端敢创新”的双轮驱动态势，让百亿营收更像一个信号：百度的AI战略，才刚刚进入收获期。

萝卜快跑：

全球化成果验证“技术长期主义”

打开百度Q2财报中AI应用的章节，萝卜快跑的表现堪称“现象级”。

本季度，萝卜快跑完成全球出行服务220万次，同比增长148%，累计服务量突破1400万次，位居全球第一。先后与Uber、Lyft达成合作，计划在亚洲、中东、欧洲部署数千辆无人车。在香港，萝卜快跑半年内完成三次扩区，测试路段从最初的机场岛延伸至东涌，再到如今覆盖商业与住宅区的南区，道路场景复杂度不断提升。

萝卜快跑的爆发，本质上是全球Robotaxi行业进入“规模化落地”阶段的缩影。随着各国政策对自动驾驶的开放，以及用户对智能出行接受度的提升，Robotaxi从“技术试验”走向“商业服务”的窗口期已经打开。

而百度之所以能成为这场行业爆发中的“先行者”，关键在于其长达十余年的提前布局——早在2013年，百度就启动了自动驾驶技术研发；2017年，Apollo平台正式对外开放；2021年，萝卜快跑开始商业化试点。这种“长期主义”的投入，让百度在技术积累、数据沉淀、场景适配等方面形成了难以逾越的壁垒，当行业风口来临时，能最先收获红利。

花旗银行在研报中明确指出，百度与Uber、Lyft的合作，对萝卜快跑进一步开拓具备商业化潜力的全新市场具有积极意义，彰显了其在自动驾驶价值链中的核心能力。高盛也预测，随着萝卜快跑规模的进一步扩大和盈利能力的释放，市场将重新评估这一业务的价值。毕竟，在全球范围内，能实现千万级出行服务、覆盖16座城市的Robotaxi平台，目前仅有百度一家。

全栈AI布局：

B端市场的“破局密钥”

如果说萝卜快跑是百度AI战略的“前端标杆”，那么支撑其全面增长的，是百度从芯片到应用的全栈AI能力。这种布局并非一蹴而就，而是百度自2013年起，在自动驾驶、深度学习、芯片研发等领域持续投入的结果。如今，这套“芯片（昆仑芯）-框架（飞桨）-模型（文心大模型）-应用（智能云、萝卜快跑等）”的全栈架构，已经成为百度在B端市场“跑通商业化”的核心竞争力。

在B端市场，百度智能云的表现显示了说服力。财报显示，百度智能云Q2营收同比增长27%，Non-GAAP经营利润实现同比增长。IDC《中国AI公有云服务市场份额，2024》报告显示，百度智能云连续六年排名第一；2025年上半年，百度智能云以48个中标项目、5.1亿元中标金额，拿下大模型相关项目“中标数量及金额双第一”；在金融领域，IDC报告显示百度智能云以12.2%的市场份额稳居中国金融行业生成式AI平台及应用解决方案厂商首位。

为什么百度智能云能在B端市场持续领跑？答案藏在“全栈能力”与“客户需求”的匹配度里。

不同于C端用户对单一功能的需求，B端客户，尤其是金融、能源、制造等行业的大型企业，需要的是“系统化、安全可控、降本增效”的整体解决方案。以国家电网为例，其基于文心大模型打造的千亿级多模态光明大模型，已落地六大领域、覆盖100+场景；中国中车与百度智能云合作的高速动车组空气动力学仿真大模型，将仿真时间从“天级”缩短至“10秒级”，平均误差控制在8%左右，未来有望降至5%以下，大幅提升了高铁研发效率。

这些案例背后，是百度全栈AI能力的协同效应：昆仑芯提供高性能算力支撑，三万卡集群可同时承载多个千亿参数大模型全量训练；飞桨框架作为产业级深度学习平台，已服务超4500家企业，在南京、武汉等地的赋能中心推动AI技术落地；文心大模型4.5系列开源后，通过千帆大模型平台为企业提供从模型调用到应用开发的全流程服务。

这种“端到端”的能力，不仅能满足客户的个性化需求，还能通过技术迭代不断降低成本——比如百度百舸AI异构计算平台，在大规模分布式推理场景下可降低95%的推理成本，单卡吞吐性能超国内主流方案90%。

更重要的是，全栈布局让百度在B端市场形成了“技术-商业”的正循环。技术迭代提升服务效率，吸引更多客户合作；客户的多样化需求又反哺技术优化，推动框架、模型、芯片持续升级。

这种循环，让百度在B端市场的优势不断巩固。目前已有65%的央企选择与百度智能云开展深度合作，共同探索AI创新。

BC两端通吃：

C端创新的“激进探索”

在B端市场稳步增长的同时，百度并未放慢C端创新的脚步。相反，借助全栈AI能力的支撑，百度在搜索、数字人、智能体等C端领域展开了一场“激进的体验革新”。

毕竟，AI的终极价值，不仅是提升企业效率，更是改变普通人的生活方式。

百度搜索的“十年最大改版”，是这场革新的一个激进侧面，也折射了百度的战略决心。

7月，百度在AIDay上宣布，搜索框升级为“智能框”，支持超千字文本输入、拍照/语音/视频等多模态交互，还能直接调取AI写作、AI作图工具；“百看”功能接入智能体、真人服务，实现图文、音视频混合输出；AI助手新增视频通话、一句话生图、免费修图等能力。

改革结果显示，AI生成内容在移动搜索结果页的占比，从4月的35%飙升至7月的64%，传统的超链接式结果正在被结构化、智能化的AI回答取代。

这种变革的背后，是百度对“搜索本质”的重新定义。从“信息获取”到“任务交付”。比如，用户现在搜索“如何制作三分钟创意视频”，无需跳转多个网页，百度搜索可直接生成分镜脚本，并支持自定义画面内容；搜索“整理会议纪要”，AI助手能自动提取语音中的关键信息，生成结构化文档。

数字人业务的爆发，则是百度C端创新的另一个亮点。Q2，百度数字人业务收入环比增长55%，约为5亿元。其中，罗永浩数字人直播间的表现尤为惊艳，一场直播创下5500万GMV，直播里，AI生成的剧本式产品讲解达9.7万字，数字人动作超8300个。罗永浩本人在体验后坦言：“这数字人效果把自己都吓一跳，我和萧木的两个数字人在那儿眉来眼去，讲着跟我一样风格的段子，有点恍惚……百度慧播星的数字人直播技术是行业领先的。”

除了直播带货，数字人技术还在向教育、健康、法律服务等领域渗透。知识博主艾弥儿的数字人凭借万亿级知识库，将用户停留时长提升101%；蒙牛悠瑞的数字人通过全时段服务与动态策略，使转化率提高33%。

百度慧播星新一代数字人技术实现了三大突破。文心大模型4.5驱动的剧本生成、实时数据决策的AI大脑、10分钟真人样本复刻，让数字人从“形象模仿”走向“能力复刻”，普通商家也能借助这一技术获得媲美头部达人的服务能力。

此外，百度在C端还持续探索AI应用的新形态。文库网盘发布的全球首个全端通用智能体GenFlow2.0，支持同时调用超100个专家智能体，3分钟并行完成5项复杂任务；无代码开发平台“秒哒”上线至今，用户生成的应用数已超20万个，让非程序员也能快速构建智能表单、H5邀请函等工具。

这些探索或许目前营收占比不高，但它们正在构建百度AI生态的“毛细血管”，为未来的C端爆发积累势能。

百亿之后：

AI战略的“长期战事”

当百度AI新业务收入突破百亿，外界很容易将其视为“阶段性胜利”，但从百度的全栈布局和BC两端的动作来看，这更像是一场“长期战事”的起点。

毕竟，AI行业的竞争不是“短跑冲刺”，而是“马拉松”。技术迭代的速度、商业化落地的深度、生态构建的广度，才是决定最终胜负的关键。

从技术层面看，百度的全栈布局仍在持续升级：文心大模型4.5系列开源后，实现了框架层、模型层“双层开源”，降低了企业和开发者的使用门槛；飞桨PaddleOCR3.1版本支持37种语言，识别精度提升超30%；昆仑芯三万卡集群的落地，为大模型训练提供了更强的算力支撑。这些技术迭代，不仅能巩固百度在AI领域的领先地位，还能通过开源生态吸引更多合作伙伴，形成“技术共享、价值共创”的格局。

从商业化层面看，B端市场的“行业深耕”和C端市场的“体验革新”正在形成协同效应。比如，百度智能云在金融领域的解决方案，可通过搜索生态触达更多中小金融机构；数字人技术在B端的教育、医疗场景落地后，又能反哺C端用户的认知与接受度。这种“BC联动”，让百度的AI商业化路径更加立体，也更具抗风险能力。

百度的优势在于“AI驱动的差异化竞争力”。随着AI技术在各行各业的渗透加速，百度的全栈能力有望在更多场景中落地，比如工业制造的智能质检、农业的精准种植、城市的智慧交通等，这些领域的市场规模，远非当前的百亿营收可比。

李彦宏曾说：“百度始终聚焦于那些最具长期价值创造潜力的AI新领域。”从2013年布局AI至今，百度用十余年的时间证明，AI不是“风口上的概念”，而是需要长期投入、耐心打磨的核心技术。

如今，AI新业务破百亿只是一个开始，全栈布局的红利在BC两端持续释放，百度或许会重新定义“AI时代的科技公司”不是靠单一产品取胜，而是靠技术生态构建壁垒，靠商业化能力实现价值，靠长期主义赢得未来。

本文内容仅供参考，不作为任何投资建议。