AI進入“結果交付時代”，百度率先跨過價值拐點
昨日晚間，百度發佈2026年第一季度財報。季度總營收321億元，其中百度一般性業務收入260億元，同比增長2%，超出市場預期。更具標誌性意義的是，百度核心AI新業務收入達136億元，占一般性業務收入的52%，同比增長49%，首次過半。
對於此次財報發佈，百度創始人李彥宏點評道：“AI業務收入佔比的首次過半，標誌著AI已成為百度的核心驅動力。”百度首席財務官何海健同樣指出，這是一個重要的里程碑，“既體現了AI技術對公司貢獻的持續提升，也說明我們的收入結構正在變得更加多元化。”
當行業仍在爭論大模型參數與算力規模時，百度開始用財務數據證明：AI的競爭正從“模型能力”轉向“結果交付”。
收入結構質變：AI業務佔比過半，利潤率進入擴張通道
此次財報發佈，清晰呈現出了百度收入結構的根本性轉向。2026年第一季度，百度核心AI新業務收入136億元，在一般性業務中的佔比從2025年第一季度的36%躍升至52%，連續多個季度保持增長態勢。
這種增長並非單一業務驅動，而是多點開花的結構性結果。具體而言，百度智能雲基礎設施收入達88億元，同比高速增長79%，其中GPU雲收入同比增長184%；AI應用收入25億元；AI原生營銷服務收入23億元，同比增長36%。
收入結構變化直接指向利潤質量的提升。何海健在財報分析會上詳細解讀了三大高利潤率業務的長期價值：
首先，AI雲基礎設施業務具有結構性高利潤率特徵。“GPU雲在結構上比傳統的CPU雲具有更高的利潤率，其驅動因素包括更強的需求、更緊張的供給鏈、更高的技術壁壘以及更有利的定價能力。”隨著其在整體業務中佔比提升，將成為推動利潤率改善的重要動力。
其次，AI應用業務天然具備較高利潤率，核心原因在於其具有粘性較強的訂閱模式，並且隨著業務規模擴大將逐步形成運營杠杆效應。
第三，自動駕駛出租車（Robotaxi）業務自武漢實現盈虧平衡以來，單位經濟模型持續改善。何海健表示：“雖然目前我們的業務仍處於投資階段，但隨著規模的擴大，我們相信未來的盈利路徑正在變得越來越清晰。”
此外，公司層面的成本優化、AI技術對內部生產力的提升，以及服務器利用率的持續改善，均為利潤率擴張提供了額外杠杆。何海健總結稱：“我們的收入結構正在向更高利潤率、更高增長的業務方向轉移。”
據悉，目前百度智能雲已服務超1000家AI硬件公司，全球Top10手機廠商全部在列；在具身智能領域，服務超30家重點企業，市場份額超過第二、第三名總和；在金融領域，服務100%系統重要性銀行，連續兩年在國內金融大模型項目中標數量和金額上領跑。
2026年第一季度，百度蘿蔔快跑提供320萬次全無人駕駛出行服務，總訂單量同比增長超120%，3月單周訂單峰值超35萬次。截至2026年4月，累計為公眾提供自動駕駛出行服務超2200萬次。蘿蔔快跑全球足跡覆蓋27個城市，自動駕駛總里程突破3.3億公里，其中全無人駕駛里程達2.2億公里。
行業標尺迭代：從Token消耗到DAA
百度AI收入佔比過半背後，其衡量AI價值的方式也正發生根本性變化。
過去三年，行業習慣於用參數量、Benchmark分數和DAU衡量競爭力。2026年，這些“尺子”正逐一失靈。一個極具代表性的對比是：Anthropic月活只有OpenAI的15%，年化收入卻首次反超；OpenAI提出TPD（每日Token消耗量），但Token只量消耗，不量價值。
Gartner在最新研究中明確指出，Token消耗發生在AI價值鏈的早期階段，反映的是計算活動本身，而非經濟或戰略影響力，“並不能在衡量AI成功或市場領導力時成為可靠的替代指標。”行業缺的不是更好的模型，而是一把能量出“AI到底幹了多少活”的尺子。
剛結束的Create2026百度AI開發者大會上，李彥宏首次提出DAA（Daily Active Agents，日活智能體數），將AI的衡量標準從“消耗多少算力”轉向“交付多少結果”。
DAA的核心是一個三角模型：DAA規模（幹了多少活）×任務完成率（活幹得怎麼樣）×單任務價值（幹這活值多少錢）。這與移動互聯網時代以DAU衡量用戶規模不同——DAA關注的是有多少智能體在真實場景中持續運行、為人類交付可量化的業務結果。
結合財報情況來看，這一標尺的提出並非概念空談，而是基於百度AI已在真實業務場景中持續運行並穩定產出價值的事實。這些“能幹活的智能體”構成了百度AI收入的基礎。
在全球領先的自動化碼頭，百度伐謀Agent 2.0在近乎極致優化的基礎上，原型演示中仍助力智能管控系統實現10.21%的絕對指標提升；無代碼編程平台秒噠服務超過1000萬用戶，創造100萬個具有商用價值的應用，OPC變現金額達到千萬級；通用智能體DuMate在4月實現月活增長，能夠自主執行跨應用、跨文件的複雜、多步驟工作流程，實現端到端操作。
這些案例的共同點在於，AI不再是“調用一次、回答一個問題”的工具，而是“嵌入流程、持續運”的生產力單元。正如李彥宏所言：“當人類進入智能體時代，衡量一個平台和生態的繁榮，更應該關注DAA這個指標，關注有多少Agents在給人類幹活，並交付結果。這比無謂的Token消耗，更接近價值，也更接近本質。”
全棧底座：“芯雲模體”支撐結果交付
AI收入佔比提升與DAA的提出，指向同一個前提：百度已經具備讓AI在真實場景中持續運行並穩定產出價值的能力。這種能力並非來自單一模型或應用的突破，而是建立在“芯雲模體”四層全棧架構之上。
芯（崑崙芯）解決“算力自主可控“命題。據百度方面最新透露，目前崑崙芯P800已完成規模化驗證，2025年至今交付多個萬卡集群，全國產集群成功完成對文心5.1重要版本的訓練，有效訓練率達97%。基於崑崙芯的天池256卡超節點已點亮，將於6月正式上市，推理效率提升50%。沙利文報告顯示，百度智能雲以40.4%的市場份額位居中國自研GPU雲市場第一。
雲（百度智能雲）解決“AI原生基礎設施”命題。中國AI公有雲市場連續六年排名第一，已與超80%央企展開深度合作。2026年一季度，百度智能雲斬獲中標項目數量和中標金額的“雙第一”，整體披露中標金額達12.48億元，是第二名的5倍多。
模（文心大模型）解決“模型自主可控+持續進化”命題。5月發佈的文心5.1採用“多維彈性預訓練”技術，僅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。LMArena最新排名顯示，文心5.1搜索能力位列國內第一、全球第四，文本能力位列國內第一，是榜單前十五名中唯一入圍的國產模型。
體（智能體/Skills/數字人）解決“AI能力最後一公里”命題。從通用智能體DuMate、無代碼平台秒噠、自我演化決策智能體伐謀2.0，到全場景數字人平台“百度一鏡”和文庫網盤GenFlow 4.0，百度正在提供從技術能力到業務價值的應用層橋樑。
何海健在財報分析會上直言：“全棧AI能力會為我們帶來成本效率優勢，而公司層面的生產力提升也在持續累積。我們認為，中長期來看，公司的利潤率軌跡是非常有吸引力的，並且我們也相信它具有可持續性。”
當行業從“模型競爭”走向“結果競爭“，真正的分水嶺不再是技術參數，而是誰能夠持續交付可驗證的價值。百度2026年第一季度財報，用52%的AI收入佔比、79%的智能雲增速和持續為正的經營現金流，證明了“結果交付”不僅是理論模型，更是可量化的商業現實。
從DAA的提出到“芯雲模體”的全棧支撐，從智能體在具體業務場景中的持續運行到財務層面的利潤率擴張預期，百度已經先行進入AI的“結果交付時代”。正如李彥宏所言：“我們預期AI將在未來幾個季度為百度創造更多價值。”
