希鸥网AI产业观察 | 百度在大模型赛场上“起个大早，赶了晚集”

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11月12日，在百度世界2026大会上，百度创始人李彦宏表示，在AI组织变革过程中，百度也曾踩过一些坑。早期大模型兴起时，百度不少工程师热衷于基于开源模型进行SFT（监督微调），并将其应用于业务。但随着基础模型升级，此前训练的模型很快就会落后。对此，百度后来要求业务部门不能自行训练模型，模型训练统一由专门的模型部门负责，以避免资源和技术能力分散，提升工作效率。面对智能体应用的快速兴起，百度也曾出现各业务部门追逐不同热门方向、分散投入资源的情况。李彦宏称，百度后来通过每月开会不断要求业务聚焦，将努力方向从多变少，要求大家做更少的事情，以此提升效率和成功率。

希鸥网将此总结为百度在大模型赛场上“起个大早，赶了晚集”。

百度在大模型上的“起大早，赶晚集”，本质上是一场技术先发优势被组织内耗与战略摇摆逐步消解的漫长过程。 它并非因为错过窗口，而是在窗口打开后，反复把资源投向了彼此冲突的方向。

百度在大模型上的起跑，比外界感知的要早得多。2019年3月，文心ERNIE 1.0已经发布，在中文NLP任务上效果超过BERT；2020年，文心技术已经开始在百度搜索中应用，深度介入相关性、深度问答和内容理解；2021年，百度搜索进一步将大模型作为整个系统的核心引擎，从“检索”转向“检索生成双模”。到2021年底，ERNIE 3.0 Titan已经是全球首个知识增强千亿大模型。2023年3月文心一言启动邀测时，国内大厂中还没有第二个能与ChatGPT正面对标的产品。

百度之所以能起这么早，根子上与它的内容基因有关。搜索业务长期沉淀下来的百度百科、百度知道、百度贴吧、百度文库，构成了一个中文世界独有的结构化与非结构化内容池。2013年上线的“百度知心”知识图谱，正是以这些自有内容生态为数据基座，覆盖人物、企业、地点、商品、医疗等核心实体，十年后成为文心大模型RAG（检索增强生成）的知识底座。李彦宏本人也多次强调，5500亿知识图谱叠加检索增强，是百度做生成式AI的独特优势——用知识图谱里的事实去校验模型生成的内容是否吻合，这是纯粹靠爬取公开语料很难复制的。

换句话说，百度手里一开始就攥着两张牌：最早的中文预训练模型技术积累，加上最成体系的中文知识语料资产。 这在“大模型需要知识增强”的共识尚未普及时，是一个相当扎实的起点。

李彦宏在百度世界2026大会上的反思，恰好解释了先手为什么没有转化成胜势。他谈到的第一个坑，是工程师热衷于用开源模型做SFT，业务部门各自训练、各自应用。单点上看，这种做法见效快、灵活；但在基础模型以月为单位迭代的节奏下，每一个业务部门基于旧版本微调出来的模型，都会在下一轮基础模型升级时集体过时。这是一种典型的局部理性、全局非理性：每个团队都在“做有用的事”，但合在一起，组织的技术能力被切成了无数个很快就会归零的碎片。

百度后来的应对是收权：业务部门不再自行训练模型，统一由专门的模型部门负责，以避免“熵增”。这个纠偏方向是对的，但它本身也意味着，在相当长一段时间里，百度在大模型上的组织形态是分散的、重复的、内耗的。而同期字节的豆包、阿里的千问，是以一个统一的产品意志在迭代。

第二个坑出现在智能体热潮中。各业务部门“什么火就想做什么”，资源铺得很开，但每个方向投入的厚度都被摊薄了。李彦宏的解法是每月开会要求聚焦，“把努力方向从多变少，要求大家做更少的事情”。这句话反过来读，就是此前百度在大模型应用上的发力点太多、太散，没有一个方向积累起足够的压强。在需要集中资源打穿一个场景的AI应用竞争中，分散本身就是一种结构性劣势。

如果说组织分散是“晚集”的操作层原因，那么AI搜索与搜索广告之间的左右互搏，则是更底层的战略困境。

百度最核心的内容优势附着在搜索上，而搜索最核心的商业模式是竞价排名广告。AI搜索的逻辑恰恰是直接给出答案，不依赖用户点击链接。这意味着，AI搜索做得越“好”、越彻底，传统广告的点击漏斗就越短，现金牛业务受到的侵蚀就越直接。36氪和多家分析都指出，百度在改造AI搜索时陷入了“左右手互搏”的致命误区——改得畏手畏脚，答案里塞百家号，链接里塞AI总结，两头都想占，两头都没能讨好。

这种困境在数据上已经开始显形。2026年第一季度，百度在线营销收入126亿元，同比下滑22%，占一般性业务的比例首次跌破一半。与此同时，AI业务收入首次超过广告，成为第一增长曲线——结构转型的方向是对的，但代价是利润承压，而归母净利润同比降幅超过55%。内容优势给了百度做知识增强的底气和语料，却没有自动给出一个在商业上不伤害自己的产品形态。 当豆包以“娱乐+互动”另辟入口、不必背负广告收入包袱时，百度却要在旧现金牛和新入口之间反复权衡，这种战略上的负重，本身就是一种“晚集”。

衡量“早晚”最诚实的尺子是用户规模。2025年9月，豆包月活1.72亿，文心助手531万，位列第九。到2026年3月，AI原生App前三已经变成豆包（3.45亿）、千问（1.66亿）、DeepSeek（1.27亿），文心App跌出前十。李彦宏在2026年二季度财报电话会上说要“让文心重新回到基础大模型第一梯队”，这句话本身就承认了“已经不在第一梯队”的事实。

而拉开差距的，恰恰不是模型参数本身。豆包的胜出被普遍归结为“情绪价值”——允许用户设定AI性格，从辅导作业、搭配穿搭到深夜倾听，把AI从一个“办事工具”变成了一个有黏性的交互对象。百度在内容上的积累是知识性的、结构化的、可溯源的，但C端用户在大模型产品上最先买单的，往往不是“答案有多准确”，而是“用起来有没有意思、愿不愿意再来”。内容优势是百度做RAG和知识增强的底座，但它不等于产品优势，更不等于用户留存优势。 这是百度“起大早”与“赶晚集”之间最令人惋惜的一道裂缝。

回过头看，李彦宏在2026年世界大会上讲的“做更少的事情”，既是对组织熵增的纠偏，也可以读作对过去几年百度大模型轨迹的一句总结：起得早，不等于走得集中；手里有内容，不等于产品能赢。 百度的问题从来不是没有牌，而是在很长一段时间里，每一张牌都在按自己的逻辑出，却没有被组织成一个统一的、敢于在关键方向上取舍的意志。内容优势是百度大模型真正的底牌，但它需要被收束到一个不自我伤害的产品形态和一套不分散的组织架构里，才有可能从“底座”变成“入口”。