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作者：林偕
【摘要】百度AI正經(jīng)歷戰(zhàn)略關(guān)鍵轉(zhuǎn)折。2025年3月，百度宣布文心大模型4.5及X1全面開源免費，標(biāo)志其十年閉源邏輯向開源生態(tài)的急轉(zhuǎn)。
這一妥協(xié)背后，是始終難逃的戰(zhàn)略搖擺質(zhì)疑。從IDL重心的偏移到“起大早趕晚集”的智駕布局，一個經(jīng)典的“重投入-低ROI-戰(zhàn)略曖昧”公式出現(xiàn)了。
當(dāng)然，百度這次似乎只要里子，畢竟，自研昆侖芯萬卡集群和最大的生態(tài)資源足夠讓其有充分的發(fā)揮空間。
百度不是機會主義者，AI也不是，因此耐心和里子最重要。
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以下為正文：
2013年初，AI還未成為全球熱點，李彥宏在年會上豪言：百度將建立初期專注于Deep Learning(深度學(xué)習(xí))的研究院，并命名為Institute of Deep Learning(以下簡稱IDL)，后者成為AI界乃至智駕界的黃埔軍校。
12年后，各家大模型當(dāng)?shù)馈eepSeek席卷全球之時，百度和李彥宏卻還在摸索一條讓百度重鑄榮光的生命線。
2025年3月16日，百度發(fā)布文心大模型4.5和文心大模型X1，并拋出一個重磅消息，所有用戶免費開放。除此之外，文心大模型4.5還是百度首個原生多模態(tài)大模型。
很難想象，一個在AI界深耕10年的巨頭公司，會在短短不到兩個月內(nèi)，經(jīng)歷了從"閉源才是未來"到“全面開源”、從內(nèi)部業(yè)務(wù)養(yǎng)模型到全面擁抱DeepSeek。
過去的深耕不一定失誤，眼下閃電般的轉(zhuǎn)變也尚需等待雷霆效果，唯一可以確定的事，百度似乎終于要“聽勸”了。
不過，百度向來都是一個邏輯自洽后愿意放手一搏的公司，在經(jīng)歷了數(shù)次“起早趕集”的命題后，大手筆、高速度并不能救百度，接下來的策略才是百度AI的中場核心。
從閉源到開源，李彥宏錯了嗎
國內(nèi)廠商中，百度是閉源派龍頭，李彥宏本人也多次公開表明立場。
去年7月的世界人工智能大會上，李彥宏表示開源大模型在學(xué)術(shù)研究、教學(xué)領(lǐng)域等特定場景下有存在的價值，但并不適用于大多數(shù)應(yīng)用場景。他認為，在同樣參數(shù)規(guī)模下，開源模型的能力不如閉源，“如果開源能力要追平閉源，它需要有更大的參數(shù)規(guī)模，這意味著推理成本更高、反應(yīng)速度更慢?！?/p>
而在今年2月的迪拜峰會上，李彥宏的口徑則來了個緊急轉(zhuǎn)彎，“開源有助于技術(shù)傳播和創(chuàng)新孵化”，此時距離DeepSeek發(fā)布大模型R1僅僅過去半個月。
業(yè)內(nèi)盛傳，是DeepSeek擊穿了百度的閉源邏輯，恐怕并不全面。如此大幅的轉(zhuǎn)變是李彥宏和百度一次徹底的決策失誤嗎？恐怕也很難下定論。
通俗來講，百度此前閉源邏輯聲稱的“更有效率”是從綜合成本來看的。
按照此前李彥宏本人的說法，閉環(huán)的商業(yè)化是無數(shù)個用戶在共享同樣的資源，在分?jǐn)傃邪l(fā)成本、分?jǐn)偼评碛玫臋C器資源和GPU。而資源集中在一家、付費使用是能讓有限的推理卡發(fā)揮出最大的價值。
DeepSeek是開源的，成本也幾乎已經(jīng)降到了業(yè)內(nèi)最低，但用戶和開發(fā)者自己部署、部署之后GPU的使用率都要被算進成本模型里面，在各大公司尚且在囤卡的時節(jié)，一個普通用戶自行部署是相對更沒有效率的。
從實際效果上看，一個頗具代表性的現(xiàn)象是，盡管不少組織甚至高校第一時間宣稱適配的DeepSeek模型，但喧囂過后真正能夠?qū)崿F(xiàn)滿血版的寥寥無幾，一個72B的模型顯然不能擊潰閉環(huán)的優(yōu)勢。
而李彥宏的“開源有助于技術(shù)傳播和創(chuàng)新孵化”則頗有深意，其背后大概率代表百度意識到一個重要問題：大模型普及得先讓用戶用起來，有了接受度才有后續(xù)的一切故事。這個邏輯和比亞迪做智駕普惠是一個道理。
越來越多的廠商也紛紛尊重了這一鐵律。
曾經(jīng)的閉源王者OpenAI透露“免費加開源”消息，阿里通義千問、騰訊混元早一步布局開源，智譜公司也于今年3月宣布全系列大模型開源。
大勢所趨之下，百度很難獨善其身，在禍不單行般經(jīng)歷數(shù)輪輿論風(fēng)波之后，開源也是個挽救聲量和產(chǎn)品使用率的重要辦法。
反復(fù)中的百度
對于百度而言，“堅持”是褒義還是貶義？
之所以這么問，是因為百度3月宣布開源的舉動，透露了一股熟悉的“妥協(xié)”氣息。
百度的轉(zhuǎn)變，往往伴隨著一套“重資本投入遠大目標(biāo)——ROI不佳——被后起之秀逼宮——對目標(biāo)曖昧不清”的經(jīng)典循環(huán)。
2013年就成立的眾星云集的IDL，很早就首次系統(tǒng)性地展示了深度學(xué)習(xí)的"冪律增長"，為后來的大語言模型發(fā)展奠定了重要的理論基礎(chǔ)，但當(dāng)時百度的重點在自動駕駛乃至造車。
ChatGPT爆火后，緊接著推出的文心一言夠快，但不夠先進。
汽車智駕轟轟烈烈的時候，百度曾瞄準(zhǔn)過乘用車輔助駕駛，多次宣稱不會放棄L2級別智能駕駛，但在量產(chǎn)上少有動作，并戰(zhàn)略性放棄了極越汽車。
正因如此，才有了業(yè)內(nèi)盛傳的“起大早趕晚集”。
亡羊補牢為時未晚是真理，咬定青山不放松也是真理，關(guān)鍵在于百度要選哪一個。因為從效果上看，這種無大功也無大過的打法似乎并沒有拿下足夠優(yōu)質(zhì)的市場聲量。
一個典型的例子是馬云和阿里云。2009年阿里云剛剛創(chuàng)辦時，云計算還是一門新技術(shù)，不被很多人看好，帶隊的前微軟亞洲研究院副院長王堅經(jīng)常一籌莫展。
而馬云則直接在2012年的阿里年會上放話：“我每年給阿里云投 10 個億，投個十年，做不出來再說。”
也正是有了馬云的支持和在內(nèi)部強化的信心，阿里云的研發(fā)后續(xù)一路高歌猛進，成就了一段沒有馬云就沒有阿里云的案例。
百度也并非沒有過成功的版塊，一直堅持下來的蘿卜快跑目前已經(jīng)打造了國內(nèi)第一批真正意義上的無人出租車，并成了推動L4路權(quán)放開的標(biāo)桿帶頭企業(yè)。
從這個角度看，無論用戶給不給百度耐心，百度首先得給自己耐心。
百度如何打下半場
日前發(fā)布的文心大模型4.5，是百度首個原生多模態(tài)大模型。
技術(shù)層面，市場應(yīng)該相信百度的理解，原生多模態(tài)大模型相較于普通的多模態(tài)大模型勝在以統(tǒng)一的架構(gòu)，去實現(xiàn)對復(fù)雜世界的統(tǒng)一理解。
推理成本上，文心 4.5 的推理成本是 GPT-4.5 的 1%，而 X1 的推理成本是 Deepseek R1 的一半左右。
能做到這一點，與其背后的昆侖芯也有關(guān)系。
須知，大模型難以降價和開源的其中一個原因是算力緊張導(dǎo)致大模型訓(xùn)練成本、推理成本，乃至使用成本居高不下。而要想降低大模型的算力成本，自研芯片成了一條困難但成效極好的路徑。
這一點上，百度智能云今年已經(jīng)官宣成功點亮了昆侖芯三代萬卡集群，這也是國內(nèi)首個正式點亮的自研萬卡集群，不僅解決了百度自身大模型發(fā)展的算力問題，也為國內(nèi)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了資源。
大規(guī)模GPU集群的構(gòu)建天然存在高成本、難運維兩大挑戰(zhàn)，也只有作為國內(nèi)大模型領(lǐng)域的頭部玩家，才能用重資本思考如何構(gòu)建管理和維護這樣龐大的GPU集群，這一點是百度的優(yōu)勢。
除此之外，相較于單打獨斗的廠商，百度的原生AI產(chǎn)品還是已經(jīng)建立了一部分受眾的，渠道也遠比中小廠商豐富。
對于百度來說，哪怕跟著跑，也絕對超過了大部分同類公司。
但在剛剛起跑時，思考這場跟跑的持續(xù)性和堅定性很重要。
按照李彥宏在百度2024年四季度及全年財報電話會上的解釋，百度希望通過開源推動文心大模型的性能升級與成本降低，提升市場對文心一言能力的認知，促進其在更多行業(yè)的廣泛應(yīng)用。
明顯的是，大模型到最小用戶單元普及的距離仍然很遠，此次的轉(zhuǎn)向能堅持多久是個戰(zhàn)略問題。
尾聲
不僅僅是從閉源到開源的急轉(zhuǎn)，百度此前的每一步都踩在AI的浪尖上，卻也深陷爭議漩渦中。
如今的轉(zhuǎn)變，是技術(shù)單點升級為生態(tài)全域廝殺的大勢所趨，好消息是百度的AI敘事從不缺硬核技術(shù)，但也仍然需要警惕曾經(jīng)多次的戰(zhàn)略反復(fù)。
百度不是機會主義者，AI也不是，因此耐心和里子最重要。
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