AI中場，谷歌和百度的爆發式加速

AI大戰第三年，中美兩大“AI全棧玩家”展現出了最旺盛的生命力。

一場年度開發者大會，被谷歌秀成了密集的AI軍火展示，Gemini的多模態能力從追趕、反超到一騎絕塵，搜索沒有被Perplexity們沖垮，反而是Gemini加持的谷歌全家桶變身通用Agent，一再跳票的Google Glass也以Gemini硬件終端的身份返場亮相。

高潮迭起的發布，帶出一片“谷歌重返巔峰”的驚呼。

另一家猛加速的玩家是百度。一手是40天連發四款新模型，推理模型從對標DeepSeek的一半定價又下降到1/4，一手是云+AI應用連續出擊，繼數字人、通用Agent心響、自研三萬卡集群亮相后，智能云交出了一季度42%的驚人增速，印證了兩年前對“AI+云”是Game Changer的預判。

生成式AI爆發以來，作為最早布局AI的兩家企業，谷歌和百度常常以“被比較的好學生”姿態出現，比較的對象從OpenAI到Deepseek，不變的是大眾對“好學生”一貫的高標準要求。

資本眼里，谷歌和百度在AI產業鏈上的大包大攬和居高不下的資本開支，一度顯得不夠輕盈，穩重但不夠性感。

然而當產業過了最初的狂熱期，當后起之秀的新模型們持續跳票，單Chatbot模式后繼乏力，大包大攬的全棧模式卻展現了其業務結構的超強彈性和商業模式的靈活性。AI的敘事，于是又回到了“全棧玩家”的節奏里。

打敗不確定性

年初的第12屆世界政府峰會（WGS 2025），阿聯酋人工智能部長問了李彥宏一個問題：Deepseek的火爆是否在意料之中？是否對其成就感到驚訝？

李彥宏想了想，給出了一個聽起來有點模糊的回答：創新是無法計劃的[1]?！叭藗儫o法確切知道創新何時何地會出現，所能做的就是營造一個有利于創新的環境?！?/p>

阿聯酋人工智能部長和李彥宏，圖源：環球網

并非顧左右而言他，這其實是基于對產業長久的冷峻凝視，對當前AI創業普遍困境的準確捕捉，即“不確定性”。

一方面，AI產業鏈條冗長復雜，從芯片算力到數據中心，從模型到行業應用、終端負載，大環節中嵌套著諸多小環節，并且仍在不斷延展、擴充，導致創新發生環節的不確定性。

從最早爆發的AI應用市場，到后來的百模、千模大戰，從算力芯片的多方角力，到以AI手機為代表的硬件齊發，“風口”層出不窮的同時快速切換轉移，入局的速度趕不上“風口”變化的速度。

與此對應的是AI公司的誕生和消失，速度和規模都是前所未有的。

2024年上半年，僅在中國就有超過23.7萬家AI公司注冊，同時有8萬家AI公司瀕臨倒閉[2]，其中不乏瀾碼科技等被資本寄予厚望的明星公司。

另一方面，AI產業各個環節看似獨立其實連帶效應顯著，商業模式的打通往往需要多個環節合力共振，而單一環節的技術創新，很可能帶動的是另一個環節的商業落地。

例如Deepseek-V3/R1的誕生，對其所在的大模型環節的影響更類似于鯰魚，但卻因為降低了推理成本打通了應用層商業變現的路徑，“救活”了一眾受困于成本墻的下游AI應用公司。

“風口”切換的不可預測性和環節的連帶效應，解釋了為何各家巨頭都開始走出“舒適區”，向上下游布局。

靠GPU壟斷最上游算力市場的英偉達，不僅推出基礎模型、數據仿真工具、訓練平臺等一系列模型訓練“工具箱”，還投資了包括機器人公司Figure AI在內的AI硬件標的；

主攻下游電動車終端的特斯拉更早實現芯片和算法一把抓，率先更新“端對端”算法后，顧不上新車、電池產能爬坡，就創造了122天建造10萬卡數據中心的美國制造奇跡。

特斯拉的數據中心

巨頭的思路是一致的，解決不確定性的最直接辦法就是覆蓋更多的環節，掌握跨領域的核心技術，實現業務之間的協同、支撐，同時確保在創新發生的時候能夠立刻投入其中，找到身位，充分且及時地利用創新，并將其融入自己的體系。

AI產業正在導向一種“全優生”式的勝利，要求企業不僅有強大的財力支撐、足夠的技術彈藥，還要有長期主義的耐心。而這正是谷歌和百度的最大優勢。

全棧式的勝利

論AI“武器庫”的豐富程度，谷歌和百度產業內恐怕很難有敵手。

以百度為例，算力層包括包括自研的“昆侖芯”以及百舸AI異構計算平臺，在不久前還點亮了昆侖芯的三萬卡集群；框架層有國內首個開源產業級深度學習框架“飛槳”；模型層有文心大模型，應用層有百度文庫、百度網盤，還有最新推出的通用Agent心響、無代碼開發平臺秒噠等等。

從百度財報看，最大驚喜來自智能云和蘿卜快跑，其對應的云服務和自動駕駛出租車（robotaxi）賽道被公認為產業最難啃的兩塊骨頭，百度跑贏行業，正有賴于其持續壯大的“武器庫”。

智能云的增速一騎絕塵，42%的增長超過了全球幾家知名頭部云服務廠商的28%、20%和18%，且保持了超過10%的利潤率。大模型浪潮之初，李彥宏曾預判“AI+云”將成為Game Changer，幾年過去，市場變化正在印證著這一說法。

模型之外，智能云還涉及到兩個層面的競爭力，一是云服務器背后的算力基礎設施，決定了其部署模型的個數以及用戶的調用成本和訓練效率，二是“工具箱”的完整和易用程度。

對于前者，百度上月點亮了基于第三代昆侖芯的國內首個自研3萬卡集群，能夠同時承載多個千億參數大模型的全量訓練，支持1000個客戶同時做百億參數的大模型精調。

自研芯片的另一個好處是降低成本，百度千帆大模型平臺調用DeepSeek-R1/V3推理價格最低至DeepSeek官方定價的30%，而自家文心4.5 Turbo每百萬token輸入/輸出價格僅為DeepSeek-V3的40%。

搭配百舸AI異構計算平臺對算力的優化，有效訓練時間達到99.5%以上，兩種芯片混合訓練折損率被控制在了5%以內，將算力“用在了刀刃上”。

對于“工具箱”，百度的思路是針對高頻痛點做模型工具鏈開發，同時提高平臺兼容性、靈活性。這種思路的代表是近期首發的MCP（模型上下文協議）服務，使得大模型可以快速對接和調用外部應用，省去了大量代碼時間。

智能云是一個典型的“全優生”賽道，考察的是企業在各個環節的整體技術實力。而蘿卜快跑在此基礎上還疊加了工程能力的終極考驗。

投資人點評全球無人駕駛市場，圖源：海外社交媒體

robotaxi的落地困境之一是極為漫長的測試過程。解決完corner case的代碼屎山，從測試到商業化運營還得等1-2年的時間。超長周期拖垮了大批自動駕駛公司，Waymo時不時爆發財務危機，馬斯克的大餅從2020年畫到2025年。

“武器庫”的充實讓蘿卜快跑比友商更快地拿到了入場券。

一方面，文心大模型的接入提升了其自動駕駛方案復雜場景決策能力，并利用國產零部件結合算法升級降低單車成本（第六代20.46萬元，是waymo的1/7）；

另一方面，百度多年深耕自動駕駛積累了深厚的工程能力，使得蘿卜快跑的業務能夠在海內外快速鋪開，在這個過程中快速積累真實行車數據，加快算法迭代升級。

至2025年5月，蘿卜快跑在全球服務次數超過1100萬，超過Waymo的1000萬，更不論特斯拉的Robotaxi尚且為0。特斯拉的鐵桿“木頭姐”直言，Waymo、特斯拉和百度是三家落地robotaxi的公司中，百度是“估值最具吸引力的標的”[3]，其所在的方舟基金3月建倉至今，連續6次增持百度股票。

不止chatbot

Chatbot幾乎是所有人對生成式AI的第一印象。

ChatGPT橫空出世時，一度讓谷歌灰頭土臉，甚至被詬病是“起了個大早，趕了個晚集”。兩年后，DeepSeek的亮相再次碾壓眾生，給從新星到巨頭的AI企業來了一通無差別暴擊。

聰明的、高度擬人的、情商滿分的AI Chatbot，為大眾展現了一副AI新景圖，成為大眾世界對AI的“刻板印象”。

但在AI行業內部，一時閃亮不是全部。Chatbot面臨的困境既有用戶粘性低、也有商業場景落地難，Chat聊得出驚喜，聊不出生產力。

一個典型的chatbot對話框

自2024年開始，以ChatGPT為代表chatbot用戶訪問量、MAU整體增速放緩。根據Semrush數據，chatgpt訪問量自去年10月到達巔峰的2210萬后，到今年1月急劇下滑至1490萬。

黑馬在一鳴驚人之后，逐漸顯現出了后勁的乏力。GPT-5連續跳票兩年，最早驚艷市場的多模態大模型Sora也落了下風。多模態大模型的代名詞日漸被Gemini取代，更何況谷歌在IO大會上祭出了Gemini接管的Google Glass。

獨立秀出模型的DeepSeek無法完美融入各種生產場景的需求，反而是擁有云服務的全棧玩家開始圍繞DeepSeek做開發工具、模型精調，涌向DeepSeek帶來的新增市場。

百度的云服務接入DS之后，給出全網最低價，吃滿增量紅利，把增速從上個季度的26%拉升到42%。2025年第二季度的第一個月，百度再次發布兩款Turbo版新模型，其中的深度思考模型 X1 Turbo明晃晃地對標著DeepSeek R1，價格僅為后者的1/4，據信通院最新測評，其推理能力反超至第一名。

在Chatbot玩家們捉襟見肘地在聊天界面上增加出一個個新功能，力圖用Agent、情感陪伴、圖片生成增加用戶粘性時；全棧玩家給出了進可攻、退可守的多種打法——

能在數據中心里做大集群、降低成本；能在云服務上接入全行業的主流模型，主打一個“賣工具”，拉出一條新的增長曲線。應用上，左手一個Chatbot，功能玩法一個不落，右手一套全家桶，用AI接管自己的搜索、網盤、文庫、直播，百度搞出來一個無代碼開發平臺“秒噠”，谷歌在終端上讓眼鏡再次性感。

百度無代碼工具——秒噠

Chatbot遠非AI的終極形態，而AI在真實生活中的無數中可能性，在全棧玩家們的左右互搏和飽和式發布中，逐漸顯露。

尾聲

當AI產業逐漸進入冷靜期，人們開始審視熱鬧背后AI技術是否真的能將福祉落地、是否能以更多的形態和方式來參與并改善人們的生產生活。

不被形態束縛的AI才能讓人們的生產生活受益，對AI產業參與者的考驗也因此轉向了系統集成能力。就像機器人，不僅需要一顆被大模型武裝的聰明大腦，還需要由驅動器、無框力矩電機等零部件構成的靈活關節，也要大容量的電池供能。

這注定了是一場馬拉松式的長跑，百度和谷歌正以領先的姿態進入下半程，充滿后勁。

參考資料

[1] 李彥宏在世界政府峰會上談創新：無法預知創新何時何地出現，環球網

[2] 第一批倒閉的AI明星公司，已經出現了，首席商業評論

[3] Cathie Wood buys $12 million of surging China tech stock，the Street

[3] Computing inside an AI，Will Whitney

作者：何律衡

編輯：李墨天

責任編輯：何律衡

封面圖片來自ShotDeck