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成立模型委員會,百度也坐不住了

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大刀闊斧的組織改革,百度意在將模型層面的聲量贏回來。

百度近日宣布成立百度模型委員會(Baidu Model Committee,簡稱BMC),由對大模型具有深刻理解的年輕研究員組成,此前設立的基礎模型研發部(BMU)和應用模型研發部(AMU)將向其匯報。

要讀懂百度的用意,需要把這個消息放進一條更長的時間線里來看。在國內大模型和AI應用市場,百度是那個“起了大早、趕了晚集”的玩家。這種落差在C端尤為明顯,當2023年3月,百度率先推出文心一言,曾是國內大模型應用領域的領頭羊;然而三年過去,格局已經悄然改寫,豆包、DeepSeek、千問輪番出圈,百度后勁不足,QuestMobile數據顯示,其文心一言月活從近1500萬的高峰滑落至500萬左右。

模型層面的壓力同樣不輕,百度也出現過不夠堅定的戰略搖擺。以開源和閉源為例,在市場開拓的關鍵窗口期,DeepSeek、通義千問紛紛開源爭奪用戶時,百度的文心大模型反應滯后,最后禁不住市場的呼聲,開源姍姍來遲,有接近百度人士表示,百度高層并不徹底支持文心的開源策略。

更深層的問題在于技術代際的節奏,來自開發者反饋,相較于行業早期國外頂尖模型的水平,現在百度模型與海外的差距變得更大了,在國內方面,與DeepSeek以極低成本實現頂尖性能,通義千問以密集的開源迭代構建開發者生態等相比,百度的文心系列在策略和技術上均顯滯后。

多重滯后,構成了百度此輪密集組織重構最真實的動力背景。????????????????按照知情人士的說法,BMC將全面統籌大模型從路徑探索、技術規劃到模型訓練、業務落地的全鏈路工作,實現模型從技術到應用的一體化管理。

這是百度在大模型組織架構上的又一次密集調整,而且是在過去半年里最具穿透力的一次。

2025年11月,百度宣布新設基礎模型研發部(由吳甜負責)和應用模型研發部(由賈磊負責),兩個部門均直接向CEO李彥宏匯報,由此拉開了大模型組織重構的序幕。彼時,百度給出的官方解釋是“分進合擊”,意在強化基礎研發與應用落地之間的分工協同。時隔不到半年,BMC橫空出世,在BMU和AMU之上再加一層統籌機構,這意味著“分進合擊”的邏輯已經被重新審視,分開之后,如何合?誰來合?BMC提供的是一個明確答案。

表面上看,這是一次縱向的治理升級,它折射出的是百度在大模型賽道上的真實處境。過去三年,百度文心大模型的技術口碑經歷了一段起伏。

2023年3月文心一言率先出圈,在國內率先跑通了大模型的公開測試,占據了先發優勢。但隨著DeepSeek、通義千問等競爭者相繼以更快的迭代節奏入場,百度的領先窗口迅速收窄。

百度CTO王海峰曾是百度AI技術體系的核心締造者,飛槳深度學習平臺、文心知識增強大模型、百度大腦、百度知識圖譜,這些構成百度AI底座的核心技術平臺,都與他的名字深度綁定。

然而,隨著國內大模型格局的排位更新越來越頻繁,文心系列在榜單上的位置也幾經變化,對于一家把All in AI寫進戰略基因的公司而言,這種排位的波動不僅僅是技術問題,更是市場信心的問題。

2026年1月,百度發布文心大模型5.0正式版,基礎模型研發部負責人吳甜與應用模型研發部負責人賈磊亮相演講,代表了百度技術側的最新架構調整,以及管理層年輕化的趨勢。

這兩位“新面孔”出現在發布臺上,某種程度上是一次對外釋放信號的儀式,百度要把大模型的擔子交給其他人去扛。而此次BMC的組建,延續的正是這條人事邏輯,強調對大模型有“深刻理解”。

這背后有一個行業背景值得注意,當前大模型競爭中,工程執行力已經和算法能力同等重要,甚至更為關鍵。這種能力往往集中在那些真正“在一線”的年輕技術人員身上,而非沉淀在傳統AI人才的經驗判斷里,百度希望把決策層移得更靠近技術本身,這是BMC設立的核心邏輯。

與此同時,外部關于百度引進多位業內知名大模型研發人才的消息也在流傳,BMC的成員構成中據稱將有不少新近加盟的頂級人才,這為委員會注入了更多變量,也意味著百度在主動打破原有的人才生態慣性。

就在BMC成立消息傳出的前兩天,李彥宏在Create 2026百度AI開發者大會上明確指出,“AI的發展正從模型階段走向應用階段,第一次,AI的主角不是模型,而是應用。”這與BMC的設立方向形成了清晰呼應,既然主角已經轉向應用,那么模型本身的研發和迭代,就必須以應用為導向來組織,從路徑探索到業務落地的全鏈路,必須在同一個委員會的統籌下運轉,而不是分散在互相平行的部門中各自為政。

從更大的視野來看,科技巨頭圍繞AI進行組織重構已成為2026年的主旋律:阿里成立了由CEO吳泳銘親自掛帥的Alibaba Token Hub事業群,整合通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部等核心AI業務;Meta則一邊裁撤非核心業務,一邊豪賭AI基礎設施,計劃到2028年在這一方向投入數千億美元。

在這場全球范圍內的AI組織競賽中,百度選擇的方式更像是“精英委員會制”,用最小的決策單元,覆蓋最完整的模型鏈路。這種方式是否奏效,目前尚難論斷。

就在大會召開前一段時間,百度正式發布了新一代基礎大模型文心5.1,該模型采用“多維彈性預訓練”技術,以業界同規模模型約6%的預訓練成本達到基礎效果領先水平,登上LMArena搜索榜國內第一。

這個數據提供了一個技術方向上的佐證,百度正在試圖用更高的工程效率來彌補規模投入上的不足,而不是一味堆算力、堆參數。BMC的成立,也要在組織層面為這種效率優先的策略提供支撐,讓最懂技術方向的人,更快速地做出路徑選擇,減少信息在層級之間流轉時的損耗。

大模型的競爭已經進入深水區,取而代之的是更長周期的工程積累和組織能力的比拼。百度成立BMC這件事,無論最終成效如何,至少傳遞出一個清晰的信號,組織的加速重構,本質上是一種焦慮的外顯,也是一種清醒的應對。(本文作者 | 張帥,編輯 | 楊林)????????????????

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