百度（紀要）：全棧 AI 的優勢在成本效率和部署穩定

以下為海豚君整理的$百度(BIDU.US) FQ1 2026 的財報電話會紀要，財報解讀請移步《百度：其他沒指望，全靠崑崙芯》

一、財報核心信息回顧

1. 股東回報：上季度已宣佈新股票回購計劃並推出首個分紅政策，管理層重申將持續平衡長期 AI 投資與股東回報，承諾為股東創造可持續價值。

2. AI 核心業務收入首次超過總營收 50%：2026 年 Q1 百度 AI 核心業務收入逾 136 億元人民幣，同比增長 49%，佔百度通用業務營收比例首次超過 50%（達 52%），標誌 AI 業務正式成為公司主要營收來源。

3. 盈利與利潤率：Non-GAAP 運營利潤 38 億元，Non-GAAP 運營利潤率 12%；Non-GAAP 淨利潤 43 億元，Non-GAAP 淨利潤率 14%，Non-GAAP 稀釋每 ADS 收益 12.06 元人民幣（超市場預期 11.43 元，超預期幅度 5.5%）。百度通用業務 Non-GAAP 運營利潤環比增長 39% 至 40 億元人民幣。經營現金流 27 億元人民幣，連續第三個季度保持正值。

4. 資本支出策略：維持戰略投資強度的同時保持財務紀律，通過運營租賃、融資租賃及低成本銀行借款等多元化融資渠道支持 AI 投資；總現金及投資規模達 2793 億元人民幣，現金儲備充裕。

5. 香港雙重主要上市：管理層持續評估包括資本市場舉措在內的多種方式以釋放公司價值，綜合考慮市場條件、監管要求及股東利益，有實質性進展時將及時與市場溝通。

二、財報電話會詳細內容

2.1 高管陳述核心信息

1. AI 雲基礎設施（AI Cloud Infra）

a. AI 雲基礎設施整體收入同比增長 79%，GPU 雲收入同比增長 184%（較上季度 143% 進一步加速），GPU 雲已成為 AI 雲基礎設施總營收的重要貢獻來源，業務質量持續提升。

b. 核心競爭力在於全棧 AI 能力：百度在從底層芯片到上層應用的每個層級均擁有自研組件，能夠確保算力供應的穩定可靠，同時跨整個技術棧進行端到端優化，持續提升性能、降低成本，為客户提供極具競爭力的性價比。這一優勢隨 AI 應用持續擴張而日益凸顯。

c. 客户結構持續擴大：百度 AI 雲已成為互聯網、遊戲、具身 AI、自動駕駛、智能手機、金融服務等多個行業領先企業的基礎設施合作伙伴；本季度新增多家知名客户，包括多家領先模型公司；現有頭部客户（包括 Unity、榮耀、Opel、vivo 等）持續深化合作、擴大使用規模。

d. MaaS 平台加速佈局：快速擴充模型庫，除文心（ERNIE）外已支持 DeepSeek、Gemini、MiniMax 等多家主流模型；2026 年 3 月外部客户日均 token 消費量達一年前的近 7 倍，MaaS 營收快速規模化；隨着 Agent 和 AI 應用生態持續演進，MaaS 平台仍有大量未開發潛力。

2. 崑崙芯（Kunlunxin）

a. 已成為國內首批在單個 AI 計算集羣中實現超過 30,000 塊加速器大規模商業部署的 AI 芯片之一，具備業界領先的集羣性能與穩定性，並擁有涵蓋不同模型和框架的完整軟件棧，可在企業環境中實現強大的兼容性與易用性。

b. 推理支持持續擴展：已針對文心（ERNIE）各最新版本及主流基礎模型完成優化驗證，推理支持新擴展至 DeepSeek V4、GLM 5.1 和 MiniMax M2.7。

c. 市場認可度提升：跨互聯網、遊戲、具身 AI、自動駕駛等多個行業的客户羣體持續擴大，體現了市場對崑崙芯穩定性、效率、兼容性和多功能性的認可。

3. 基礎模型（ERNIE）

a. 最新發布 ERNIE 5.1，在文本能力、推理能力方面較前代提升，模型規模更緊湊；在 LM Arena 文本排行榜中文模型中排名第一，在搜索排行榜中全球排名第四，是唯一上榜的中文模型，在代碼生成、Agent 能力和深度搜索等關鍵領域取得新進展。

b. 堅持應用驅動的迭代路線：各代 ERNIE 均以真實產品需求和業務場景為指引，未來重點優化方向包括：提升 AI 搜索的用户意圖理解和內容質量評估能力；強化文本和多模態能力以支持數字人業務；提升代碼生成能力以支持 秒噠（vibe coding）；持續增強在複雜現實場景中識別最優解的能力以支持 “伐謀 agent”。

c. 進行了模型團隊的組織架構調整，並將持續演進結構以支持應用驅動的研發方向。

4. AI 應用

a. DuMate（全能助手）：面向日常辦公效率的通用型 AI Agent，可跨應用和文件自主執行復雜多步驟工作流，處理從開始到結束的長週期任務，在 PC 端和移動端均可使用，支持 24/7 後台運行，用户只需描述需求、待任務完成後查看結果。其核心差異化在於與百度自有能力（包括 AI 搜索等）的深度融合，隨生態持續擴展將能處理更廣泛的辦公場景。

b. 數字人：超寫實數字人技術持續迭代，性能提升、規模化部署就緒程度增強；過去兩個季度成本降低約 80%，顯著降低客户採用門檻。在國際化方面，在百度 Create 上推出海外數字人平台，支持 24 種語言（含西班牙語、法語、泰語），內嵌文化本地化，合作伙伴包括 TikTok 等，幫助商家實現全天候本地化風格的數字人直播帶貨，多家合作伙伴正在加深合作。

c.秒噠（vibe coding 平台）：2026 年 3 月 MAU 環比增長約 70%，國內付費用户率達年初的約 3 倍；在百度 Create 上發佈 秒噠 3.0，新增企業版和移動 App，現已支持生成獨立移動應用，進一步擴大了個人和企業的創作邊界。

d. 伐謀 agent：面向企業複雜運營挑戰的自演進 Agent；2.0 版本降低入門門檻，領域專家可直接通過自然語言與 Agent 交互，無需編程能力；已在青島港（全球領先港口之一）落地應用，在數千個相互依存變量的實時協調場景中，自主探索伯斯調度、設備分配和貨物優先級的最優決策，在已高度優化的基礎上持續挖掘增量效率提升。

e. AI 搜索：持續推進 AI 搜索改造，聚焦提升搜索結果的規劃性、結構化與生成質量，改善內容質量評估、擴大優質信息分發、減少低質內容；文心助手 2026 年 3 月日活用户同比近翻番，日均對話輪次同比增長超三倍，次日留存顯著提升，體現用户粘性增強。

5. 蘿蔔快跑（Apollo Go）

a. Q1 完成全無人駕駛出行訂單 320 萬次，同比保持三位數增長；截至 2026 年 4 月累計完成超 2200 萬次出行。安全記錄保持行業領先。

b. 國際化提速：歐洲——瑞士開放道路測試進展順利，倫敦首批車輛已就位，與 Uber、Lyft 的合作測試即將開始；中東——迪拜已在多個區域運行全無人駕駛服務，並正式推出 Apollo Go 獨立 App，成為當地首家也是唯一擁有獨立打車應用的自動駕駛出行服務。過往在香港積累的右舵駕駛市場經驗已支持了在倫敦的入局。

c. 探索傳統網約車之外的新商業場景：在海南（中國熱門旅遊目的地）與合作伙伴在機場落客區直接佈置全無人駕駛車輛提供旅遊租車服務，探索旅遊場景下的商業化落地。

d. 隨規模擴大，遭遇了更廣泛、更復雜的真實場景挑戰；管理層將聚焦探索蘿蔔快跑如何更自然地融入公共交通、城市運營和日常生活，目標是成為更便捷、更受信賴的出行服務。

2.2 Q&A 問答

Q：AI Cloud Infra 收入本季度顯著加速的關鍵驅動因素是什麼？算力供給是否充足以支撐未來增長？如何看待 GPU 雲相較於傳統 CPU 雲的利潤率及長期利潤率走勢？

A：企業對 AI 基礎設施的需求極為強勁，其中推理需求尤為旺盛——這是一個非常積極的信號，説明客户已不僅僅是在訓練模型，而是正在將 AI 加速部署到業務的更多環節。

與此密切相關，MaaS 平台也保持強勁增長勢頭。除文心之外，我們迅速擴充了模型庫，納入了 DeepSeek、Gemini、MiniMax 等需求最旺盛的模型，外部客户的 token 消費量持續增長。值得注意的是，快速支持新模型並非簡單的即插即用，它需要高吞吐量推理和高效的模型服務能力，才能以更少的算力可靠地大規模運行這些模型、響應更多的 token 需求。

需求覆蓋面廣泛，橫跨 AI 原生應用、自動駕駛、具身 AI、遊戲、先進製造等多個垂直行業。不只是現有客户加大投入，我們也在持續贏得新客户，包括歷史上不使用 AI 和雲計算的零售、IP 消費品牌等傳統行業，可尋址市場仍在持續擴大。在需求強勁而供給相對偏緊的背景下，我們正在積極擴充產能並提升資源利用效率，以更好地滿足客户增長需求。

在利潤率方面，關鍵驅動因素是業務結構。GPU 雲相較於傳統 CPU 雲通常具有更好的利潤率結構，原因有幾點：第一，GPU 雲技術複雜度更高，准入門檻顯著更高，百度是中國最早實現 GPU 雲大規模構建的雲服務商之一，目前仍處於前沿；第二，需求旺盛而高質量供給相對稀缺，客户更看重穩定性和可用性，而非單純比拼價格；第三，我們自有的崑崙芯和全棧能力為我們提供了更多的成本優化空間，客户結構的持續改善也進一步支撐了利潤率擴張。隨着 GPU 雲在雲基礎設施總營收中佔比持續提升，我們認為雲業務的綜合利潤率將實現結構性改善，這是一個持久的長期趨勢，我們對雲業務的長期盈利軌跡充滿信心。

Q：在競爭日益激烈的模型格局下，百度如何看待文心（ERNIE）模型的定位？未來的投資計劃和模型迭代方向是什麼？

A：模型格局正在快速演進，中國和全球都有活躍的玩家在持續發佈新模型。我們相信模型能力將持續快速進步，強大的內部基礎模型能力依然不可或缺，因此我們會堅定地持續投資文心。與此同時，我們始終相信模型最終通過應用來實現價值——這正是我們一以貫之地採用應用驅動方式的原因。

文心的每一次迭代都以真實的產品需求和業務場景為指引。最近發佈的 ERNIE 5.1 在 LM Arena 的文本和搜索排行榜上取得領先成績，驗證了文心在文本能力、推理和搜索方面的持續進步。

展望未來，我們將繼續圍繞核心應用場景的需求迭代文心，具體包括：AI 搜索、數字人、秒噠 和 伐謀 agent。這些是我們認為價值最高的應用方向。對於 AI 搜索，我們將持續提升文心理解用户意圖和評估內容質量的能力，使 AI 搜索能夠提供更準確、更高質量、更智能的結果；對於數字人，我們將強化文心的文本和多模態能力，使數字人更加生動逼真，在電商直播帶貨中更有效地吸引用户和驅動銷售；對於 vibe coding，我們將提升代碼生成能力，讓用户能夠通過自然語言構建應用；對於 伐謀 agent，我們將持續增強文心在複雜現實場景中識別最優解的能力，幫助各行業企業實現更大的效率提升。

除文心外，我們也擁有一系列更小、更快、更高效的模型，以及針對特定場景優化的模型組合。不同場景對能力、成本、延遲和部署效率有不同要求，我們的目標始終是為每個應用場景交付最佳結果。從長遠來看，我們相信 AI 的前沿潛力距離真正實現還相去甚遠，隨着更多 AI 應用場景湧現，應用驅動方式的價值將愈發清晰，文心也將變得更強大、更有價值。

Q：在 AI 雲基礎設施高速增長、AI 業務首次超過總營收 50% 的背景下，如何展望百度的長期運營利潤率及其核心驅動因素？

A：如你所見，百度 AI 核心業務（主要包括傳統在線營銷之外的業務）首次超過總營收的 50%，這是一個重要里程碑，既體現了 AI 的日益增長的貢獻，也反映了更多元化的營收結構。這些高速增長的業務仍在規模化過程中，隨着它們在營收結構中佔比進一步提升，我們預計它們不僅貢獻收入增長，還將帶來利潤率擴張，為我們提供多元的可持續利潤改善驅動力。

具體來看各業務線：第一，AI 雲基礎設施——GPU 雲在結構上具有高於傳統 CPU 雲的利潤率，由更強的需求、更緊的供給、更高的技術壁壘和更強的定價權驅動；隨着 GPU 雲在營收結構中佔比提升，將成為利潤率改善和擴張的重要引擎。第二，AI 應用——天然的高利潤率業務，以粘性高的訂閲制模式為驅動，並具備隨規模擴大的運營槓桿效應。第三，蘿蔔快跑——自武漢城市實現 UE 盈虧平衡以來，單位經濟性持續改善，目前仍處於投入期，但隨着規模化推進，盈利路徑日益清晰。

在公司層面，還有幾個額外的利潤率提升槓桿：持續推進全組織的成本優化和運營效率提升；廣泛部署 AI 提升內部生產力；在基礎設施層面持續提升服務器利用率，直接提升利潤率。

綜上，營收結構向更高利潤率、更快增長的業務旋轉，全棧 AI 能力帶來的成本效率優勢，以及全公司範圍內的生產力提升複合效應，使我們相信中長期利潤率軌跡具有較強的吸引力，且是可持續的。

Q：請分享海外蘿蔔快跑的運營規模更新及國內外營收結構展望；國內外利潤率對比如何；長期來看百度在蘿蔔快跑生態中的角色定位——運營商、技術提供商還是平台？

A：首先談規模。蘿蔔快跑仍是全球領先的自動駕駛出行服務，截至 2026 年 4 月已累計完成超 2200 萬次出行。中國是全球最開放的市場之一，因此當前國內規模顯著領先於海外。但我們也看到全球越來越多的市場正在向自動駕駛出行開放，監管環境持續向好。我們很欣慰，國內的運營經驗已經為國際擴張打下了堅實基礎。

我們僅用了幾個季度就在歐洲、中東和亞洲的關鍵市場紮下腳跟，這一速度體現了我們的技術和運營在不同市場環境下的可擴展性。在中國多年的真實場景全無人駕駛運營，使我們積累了豐富的複雜路況、運營挑戰處理經驗，以及只有在大規模運營後才會湧現的系統性複雜問題應對經驗——這些是無法一蹴而就的。這些經驗持續錘鍊了我們的算法和運營標準，使系統隨里程增長而愈發健壯。走向全球時，這些積累也隨之延伸，並幫助我們移動得更快。香港是我們一個重要的右舵駕駛市場，過去一年積累的經驗直接支持了我們進入倫敦這個右舵駕駛的重要市場。

在盈利方面，蘿蔔快跑已在國內最大運營城市實現 UE 盈虧平衡，儘管當地票價水平非常低。走向海外市場後，定價環境更具吸引力，我們相信海外業務隨着規模化推進，有潛力實現遠高於國內的盈利水平。中美之外的國際市場體量也大於中國國內市場。

關於長期在生態中的角色定位，目前還為時過早下定論。自動駕駛行業仍在演進，價值鏈和商業模式也仍在成形之中。我們當前的重心是持續擴大規模、深化技術和運營優勢、保持全球領先地位。有了這一基礎，隨着生態逐步成熟，我們將有足夠的戰略靈活性來定義自身角色，並相應地捕獲長期價值。

Q：如何看待 2026 年百度的資本支出水平？管理層如何在 AI 投資與股東回報之間做出資本配置優先選擇？

A：我們的整體方式是：在保持財務紀律的同時維持戰略性投資強度。AI 仍是百度最重要的長期機遇，我們將持續在基礎模型上投入以保持前沿競爭力，同時在更廣泛的全棧 AI 能力上持續投資。從財務角度看，我們有能力支撐這一投資力度。

正如你注意到的，百度的經營利潤和經營現金流保持健康，總現金規模同樣處於健康水平。Q1 百度經營現金流為 27 億元人民幣，自去年 Q3 轉正以來已連續第三個季度為正。與此同時，我們正綜合運用多元化融資渠道和工具，包括運營租賃、融資租賃及其他低成本銀行借款，為 AI 投資提供資金支持，同時保持穩健的現金頭寸、健康的資產負債表和長期融資結構。

在股東回報方面，上季度宣佈的新股票回購計劃和首個分紅政策依然有效，我們將繼續平衡長期 AI 投資與股東回報，並堅持為股東創造可持續價值的承諾。

Q：香港雙重主要上市的最新進展如何？

A：香港雙重主要上市方面，我們持續評估各類有助於為公司釋放長期價值的舉措，包括資本市場層面的行動。我們認為百度的內在價值相當可觀，將靈活主動地探索釋放價值的方式。我們會綜合考慮市場條件、監管要求和股東利益，並在有實質性進展時及時與市場溝通。

Q：進入 AI Agent 時代，百度的 AI 應用和 Agent 戰略是什麼？管理層如何看待變現方式（token 計費、訂閲制還是項目制）？

A：正如我在上週百度 Create 大會上所説，過去三年最大的 AI 時刻是由模型突破驅動的，但今年不同——第一次是由一個 Agent、一個 AI 應用引發了全球關注。這一轉變印證了我們長期以來的判斷：在 AI 時代，價值最終在應用層實現。AI 應用一直是我們的戰略優先項，我們圍繞用户需求和業務場景構建了覆蓋 AI 原生產品和現有產品 AI 改造的多元組合，服務個人用户、企業和行業垂直場景。

這一組合中，我們認為幾個方向特別有價值：

第一，搜索——我們最大的消費者產品，也是我們持續以 AI 改造的核心業務，正在為數億用户帶來更智能、更結構化、更有實質幫助的搜索體驗；

第二，數字人——成本持續下降，正變得更易被商家規模化採用，在電商直播中表現日益出色，效果在很多情況下可與甚至超越真人主播；

第三，秒噠——隨着能力持續演進，支持更廣泛的應用場景，正在降低用户和企業通過自然語言構建 AI 應用的門檻；第四，伐謀 agent——聚焦企業複雜場景，在越來越多的行業處理越來越複雜的場景，持續自我優化，幫助企業實現有意義的效率提升。

在變現方面，搜索更清晰地走廣告模式，其他三個方向更多是訂閲制、使用量計費或 token 計費模式。對於搜索，行業共識認為它是 AI 原生應用的重要市場；秒噠 在國外也有可參照的競品。但對於數字人和 伐謀 agent，這並非行業共識，而是我們自己的判斷——我們認為它們各自代表巨大的市場潛力，但目前投入足夠資源和精力來做的公司並不多。

此外，我們也在探索新的 AI 原生產品形態，DuMate 就是一個近期案例。它是一款通用型 Agent，將 AI 帶入人們日常處理的工作和任務中，會記住關於用户的大量信息，因此我們認為它將是一款粘性很高的應用。

在變現層面，行業在全球範圍內都還處於非常早期的階段，變現模式仍在演進中。今天，token 計費更為普遍，本質上是在為基礎模型付費。但隨着時間推移，AI 應用和 Agent 將越來越有能力像人類一樣完成實質性任務，變現方式將變得更廣泛、更以結果為導向——用户為生產力提升、時間節省、更好的體驗和切實的結果付費。未來，人們支付的對象將是 Agent 或應用本身，這個市場的規模應遠大於 token 市場。

Q：中國國內 AI 芯片市場的增長前景及競爭格局如何？崑崙芯如何在其中定位，近期需求趨勢如何？

A：中國國產 AI 芯片市場仍處於早期，但發展迅速。AI 算力需求正在發生結構性轉變，從早期的訓練為主轉向訓練與推理的日益混合。隨着 Agentic 應用、行業專屬場景和新型應用形態持續湧現，推理正成為越來越重要的組成部分。開源模型生態是一個典型案例，驅動了一波高頻、實時、更多樣化的推理需求。在供給側，國產 AI 芯片在產能和供應鏈成熟度方面仍面臨近期挑戰，整體需求增速快於供給增速。

但從長遠來看，中國半導體行業在強大製造和供應鏈基礎的支撐下正在快速發展，國內供給能力將持續提升。屆時，競爭將越來越取決於芯片能否在多元化的真實工作負載中穩定高效地運行，而非僅僅是能否"交付"芯片。在某些前沿訓練場景中，國產芯片相較最先進的全球產品仍存在差距，但推理是國產芯片高度相關且具有競爭力的領域——隨着推理持續增長，這一優勢將愈發凸顯。

對於企業而言，芯片峯值性能並不是最關鍵的。真正重要的是：大規模集羣部署的穩定性、與主流模型和框架的兼容性、遷移成本和遷移摩擦、對大規模集羣部署的支持能力，以及最終的成本效率。我們認為市場將越來越向能夠在所有這些維度上全面兑現承諾的玩家集中。

崑崙芯在上述各維度上均具有良好定位。更重要的是，崑崙芯並非一款孤立的芯片產品，而是百度全棧 AI 能力的重要組成部分——從基礎設施到應用的全鏈路中，我們能夠持續跨層優化，提升模型效率、降低推理成本，打造更具成本效益、更穩定、更易部署的 AI 基礎設施。我們看到崑崙芯跨行業的客户需求強勁且持續增長，相信崑崙芯已做好準備捕獲前方的機遇。

本文的風險披露與聲明：海豚研究免責聲明及一般披露