他们看见了百度

摘要： 大模型正在从技术的竞争，转向应用的竞争。随着国内外大模型技术日趋成熟，虽然技术实力依然重要，但真正的竞争焦点已经转向了应...

大模型正在从技术的竞争，转向应用的竞争。

随着国内外大模型技术日趋成熟，虽然技术实力依然重要，但真正的竞争焦点已经转向了应用落地和规模化商用。吸引更多开发者，催生更多优质实用场景，成为了模型厂商的新目标。

然而，当下开发者们想要真正参与进来开发出有一定规模的应用，却面临着诸多现实挑战：推理成本过高导致规模化应用难以盈利、创新场景探索缺乏明确方向、开发门槛和技术要求仍然较高。

正如一位开发者所言：“以100亿token/月的规模计算，收入理想情况下能到450万，但成本却达到千万级别，亏损率可能超过80%。”这种“用户越多亏得越多”的困境，成为阻碍AI应用爆发的关键因素。

“我认为，创新是不能被计划的。你不知道创新何时何地到来，你所能做的是，营造一个有利于创新的环境。”李彦宏在今年2月的世界政府峰会上分享的这一观点，如今在百度的实际行动中得到了印证。

在4月25日武汉举办的Create 2025 AI开发者大会上，百度通过一系列重磅举措，带我们看到了其解决这些关键问题的决心。从文心大模型4.5Turbo和X1 Turbo的成本突破，到内容操作系统沧舟 OS，再到秒哒无代码开发工具向全社会开放，和多智能体协作应用"心响"，百度正用实际行动为开发者铺平创新之路。

在这样的背景下，市场正在重新审视百度在AI时代的价值和地位，今天港股，百度股价一度涨超5%，DeepSeek之后，百度正引领新一波AI势能。通过在模型成本、流量资源和开发工具三方面的全面发力，百度展示了其作为国内AI领军企业的战略眼光和执行力。随着这些举措的落地，百度不仅在为开发者提供更好的创新环境，也在重塑自身在互联网科技生态中的核心价值，让人们看见了一个更具前瞻性和技术深度的百度。

降价、降价还是降价

“为什么我们要不断把大模型的成本降下来？因为开发者做AI应用的一个很大阻碍就是成本高，用不起。而创新的本质往往就是成本下降。”李彦宏在CreateAI大会中，不断强调降本对于创新的影响。

这句话背后，是百度对AI产业化路径的深刻思考：真正实现AI普惠，必须从技术层面解决成本难题，而非依靠资本补贴。

百度此次发布的文心大模型4.5 Turbo和文心大模型X1 Turbo，正是这一理念的具体落地。

文心4.5 Turbo每百万token的输入价格仅为0.8元，输出价格3.2元，相比文心4.5价格下降80%，仅为DeepSeek-V3的40%。通过多模态异构专家建模、自适应分辨率视觉编码、时空重排列的三维旋转位置编码等先进技术，实现了文本、图像和视频等不同模态的高效混合训练。在多模态能力方面，文心4.5 Turbo与GPT 4.1持平、优于GPT 4o，文本能力与DeepSeek V3最新版持平，优于GPT 4.5、GPT 4.1、GPT 4o。

之所以在多模态模型方面持续做出努力，源于百度的前瞻性判断。李彦宏讲道：“多模态是未来基础模型的标配，纯文本模型的市场会越变越小，多模态模型的市场会越来越大。”

百度也把最贵的推理模型的成本“打了下来”。

文心大模型X1 Turbo是基于4.5 Turbo的深度思考模型，文心大模型X1 Turbo，输入价格为每百万token1元，输出价格4元，相比文心X1，性能提升的同时价格再降50%，仅为DeepSeek-R1的25%。这款模型突破了仅基于思维链优化的范式，在思考路径中结合工具调用，构建了融合思考和行动的复合思维链。同时，结合多元统一的奖励机制，实现了长距离思维和行动链的端到端优化，显著提升了跨领域解决问题的能力。整体效果领先DeepSeek R1、V3最新版。

而之所以能将模型价格持续降低，背后是算力层面对成本的全面突围。

会上发布的自研昆仑芯三代芯片采用XPU架构，与百度点亮的国内首个三万卡集群共同构成算力底座，将大模型训练成本压缩至行业平均水平的三分之一。

这一集群不仅能同时承载5-6个像满血版Deepseek这样的千亿参数大模型全量训练，还支持1000个客户同时做百亿参数大模型的微调。推理吞吐量比传统GPU提升20倍，有效训练率超过98%，芯片的有效利用率提升到58%。

“以前我们做一个AI应用的私有化部署，光是硬件投入就要上百万，现在通过百度的解决方案，成本可以降到过去的5%左右。”一位企业技术负责人告诉环球财经网。这种质变级的成本降低，正在重塑AI应用的可能性边界。

多点位、大规模的持续降本，百度巧妙地将大模型从“巨头游戏”变为普惠工具，这种“降本换渗透”的策略，正在创造一个良性循环：技术降本→开发者增加→应用丰富→用户增长→规模效应→进一步降本。当AI应用的经济方程真正成立，创新将不再是少数人的特权，而是整个生态的集体行动。

构建AI时代的应用“万能插头”

在互联网发展的每个阶段，“入口”都是竞争的焦点。如今，大模型正在重演这一模式：基础模型成为新的“入口”，企业通过开放API、加入MCP阵营、构建多智能体平台吸纳开发者，形成生态依赖。

“MCP让AI更懂外部世界，更容易获得信息，更自由地调用工具，是AI发展的一大步。现在基于MCP开发智能体，就像2010年开发移动APP。”李彦宏讲道。

要解决发现和分发问题，首先需要打通模型与应用之间的连接。百度在大会上全面拥抱MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），并将其定位为AI时代的“万能插头”。这一协议标准化了外部工具的调用接口，让各种不同的外部服务能够通过统一的方式与大模型对接。

目前，百度千帆平台已经集成了超过1000个官方组件与第三方MCP Server，实现了MCP协议的全生态兼容，发布MCP组件广场，支持一键调用、定制开发。用户在创建agent时可以灵活选择，同时也支持开发者在千帆上开发自己的MCP组件，发布到百度搜索、微信公众号、企业业务系统这些渠道，对外提供服务，也可以发布到千帆MCP组件广场，通过千帆快速打开局面。

这意味着开发者无需再为每个工具编写定制化代码，只需按照统一的MCP协议接入，即可打通全平台。

百度的核心产品也在积极接入MCP生态。百度智能云为开发者封装了海量标准化组件，如百度AI搜索、百度地图、文生图、图像识别等能力组件，都提供了MCP Server，用户通过千帆平台可以直接调用这些Server，快速搭建智能体应用。

例如，开发者想要构建一个「地图导航」大模型应用，只需要通过千帆应用开发平台调用百度地图 Python MCP Tool，为用户提供实时出行规划、地点问询、天气查询等功能，相比传统的API调用极大简化了智能体开发流程。

百度通过MCP协议和开发者工具两大核心组件，正在打造AI世界的"万能插头"，将分散的AI能力整合为统一接口，实现技术与应用的无缝连接，使开发者能够更便捷地接入和调用各类AI能力。

给创新AI应用“打个样”

在AI产业化的早期阶段，技术降本和流量赋能解决了“用得起”和“被看见”的问题，然而，真正的应用爆发还需要解决中间最重要的一环“做的出”。

没有人知道下一个创新的AI应用长什么样，但却有一些方向已经被探索出来。“未来的AI应用，不只能回答问题，还要能完成任务。任何一个复杂任务的交付，都需要多智能体的协作。”李彦宏在大会上强调。这句话揭示了AI应用的进化方向：从简单的问答系统向任务完成系统转变。

百度亲自为这些新方向“打了个样”。

百度推出了多智能体协作应用「心响」，不同于传统的单一大模型应用，心响采用多智能体协同架构，能够根据用户需求自动解析、分拆任务、调度资源、规划执行和交付结果。用户只需提出一个需求，比如”帮我筹划一次团建活动“，心响就会自动协调多个专业智能体共同完成任务，最终生成完整的活动方案。

心响不仅集成了websearch、browser-use、代码执行器、网页部署等多种工具，还提供图文、可下载的PDF报告、交互式网页应用等不同的交付形式，允许用户用自然语言进行二次修改。

需要强调的是，通用Agent需要强大的基模能力作为支撑。心响的流畅表现，侧面反映出了文心大模型在任务规划、知识整合和逻辑推理方面的卓越能力。这也是为何多智能体应用此前一直停留在概念阶段，而随着基础模型能力的提升，才开始真正走向产品化。

除了任务型应用，内容创作也是AI应用的重要方向。沧舟OS，它是全球首个内容领域操作系统，包括了两大核心：一是Chatfile plus，对不同模态、不同形态、不同格式的内容，做解析和向量化处理，然后再进行混合生成。二是建立了“三库”和“三器”：三库，就是公域知识库、私域知识库、记忆库；三器，是编辑器、阅读器、播放器，它们可以根据用户的需求被大模型组合调用。

依托沧舟OS，百度网盘上线了“AI笔记”，这是业内唯一的多模态AI笔记。用户在网盘内观看学习视频时，可一键生成全面、清晰、结构化的AI笔记，还能生成AI思维导图、基于视频内容AI出题，实现视频和笔记在同界面的丝滑联动。未来，文库和网盘将基于沧舟OS，持续推出更多更好用的AI功能，成为AI时代的“超级生产力”。

从「工具化」向「生态化」，应用的方向在逐渐进行转变。它不再是单一功能的应用，而是一个能够整合多种模型能力、处理多种媒体类型的内容生态系统。

值得注意的是，百度推出这些应用的目的并不是简单的占领市场，而是引导方向、激发创新。毕竟在这个新兴领域，最大的挑战不是竞争对手，而是应用创新不足。通过提供参考案例和开发工具，百度正在加速整个行业的创新进程。

AI应用爆发前夜

大模型竞争的本质是“互联网逻辑的升级版”。生态、数据、协议等核心要素一脉相承，但技术、成本与地缘因素重塑了游戏规则。互联网时代，连接成就了搜索、社交与电商的巨头，AI时代，百度正通过技术普惠化、协议标准化、场景规模化，将大模型竞争重新锚定在“连接”这一根本逻辑上。

百度重新回到了它最擅长的技术创新领域，只不过这一次，它不再只是某一领域的巨头，而是为整个AI应用生态，构建最坚实的底座。这一决心，正被越来越多开发者看见。

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