在人工智能領域，每一次技術浪潮的涌動，都伴隨著對既有認知的顛覆與重構。從大模型的參數競賽到開源與閉源的路線之爭，從對話機器人的狂熱到智能體的崛起，行業的風向標在不斷搖擺，而那些敢于在“非共識”中堅持的探索者，往往成為引領變革的關鍵力量。
回溯至2018年，全球頂尖學術圈曾對大模型的未來持悲觀態度。彼時，Transformer架構初露鋒芒，但參數規模的指數級增長與算力成本的攀升形成鮮明對比，性能提升的邊際效應逐漸減弱。主流觀點認為，大模型之路難以走遠，過擬合與泛化能力下降成為難以逾越的障礙。然而，OpenAI以GPT-3為突破口，提出“scaling laws”，揭示了模型能力與參數規模、計算量、數據量之間的冪律關系，為大模型的規模化擴張奠定了理論基礎。自此，每一次模型規模的躍升，都伴隨著能力的質的飛躍，徹底改寫了行業對大模型的認知。
歷史總是充滿戲劇性。僅僅數年后，AI行業再次上演了從“共識”到“非共識”的逆轉。2026年，全球AI領域掀起了一場閉源浪潮，meta、阿里、智譜等曾高舉開源大旗的頭部廠商，紛紛轉向閉源戰略。meta推出的MuseSpark、阿里的通義千問旗艦系列、智譜的GLM-5-Turbo，無一例外地選擇了閉源路徑。這一轉變，讓“開源必勝”的昔日共識瞬間崩塌，行業陷入對技術路線選擇的深刻反思。
若將時間撥回至2024年，百度在行業中的角色顯得尤為獨特。當大多數廠商沉迷于開源帶來的生態紅利時，百度創始人李彥宏卻多次在公開場合強調閉源模型的商業價值。他認為，在激烈的市場競爭中，閉源模型能夠通過更高的業務效率和更低的成本構建競爭優勢，持續吸引算力和人才，從而保持能力的領先。這一觀點在當時顯得格格不入，甚至被視為“另類”。然而，隨著AI行業逐步邁入商業化變現階段，閉源模型在技術保護、成本優化和商業化靈活性方面的優勢逐漸顯現，成為ToB場景中的核心競爭力。meta的案例便是明證：盡管Llama系列通過開源策略迅速占領市場，但在營收和利潤上卻遠落后于堅持閉源的OpenAI和谷歌。國內廠商的轉向，同樣是對商業化現實壓力的回應，閉源化已成為旗艦模型賽道不可逆的趨勢。
開源與閉源之爭，本質上是技術與商業本質的碰撞。開源模型在學術研究、人才培養和中小開發者生態建設中仍具有不可替代的價值，但在競爭最激烈的旗艦模型領域，閉源化已成為行業共識。這一轉變，標志著AI產業從“技術單點突破”邁向“技術與商業雙輪驅動”的新階段。百度和李彥宏的“非共識”，恰恰在于比行業更早洞察了這一趨勢，為技術商業化鋪平了道路。
如果說閉源路線的回歸是行業對商業化本質的重新認知，那么智能體的爆發則是AI價值判斷的徹底轉向。2026年，一款名為OpenClaw的紅色龍蝦智能體火遍全球。與傳統的ChatBot不同，OpenClaw能夠直接操控電腦，完成文檔處理、數據整理、流程審批甚至代碼編寫，被譽為“真正的數字員工”。它的走紅，將行業的目光從對話機器人拉向了智能體領域。幾乎一夜之間，所有AI廠商都將智能體作為核心戰略。OpenAI在GPT-4o中強化了Computer Use能力，谷歌將Gemini的升級重點放在多智能體協同上，國內辦公軟件和企業服務廠商也紛紛將智能體作為產品升級的核心方向。
這一轉變并非偶然。早在2024年的百度世界大會上，李彥宏便預言智能體將成為AI應用的主流形態，迎來爆發點。他將智能體比作PC時代的網站、移動時代的自媒體賬號，認為其將成為AI原生時代內容、服務和信息的新載體。次年，他在《人民日報》發表署名文章，進一步指出2025年可能是AI智能體爆發的元年。然而，當時的行業環境并未給予這一觀點足夠重視。2024年的AI行業，ChatBot被視為萬能藥，玩家們卷對話輪次、卷上下文窗口長度，行業的普遍認知是，流量為王已被token為王取代，誰的token消耗量更大，誰就更有話語權。很少有人思考，token消耗本身能帶來多少價值。同樣的token用量，用于寫搞笑文案或閑聊吐槽，與用于解決客戶問題或優化生產流程，創造的價值有著天壤之別。
李彥宏卻早早看到了這一點。他在內部講話中指出，“Computer Use”與“端到端優化”是AI時代的護城河。與ChatBot不同，Computer Use從“能給你出主意”升級為“能給你訂機票”，實現了從思想到行動的轉變。在百度世界大會上，他進一步提出，健康的AI產業中，模型能產生10倍于芯片的價值，而AI應用能創造100倍于模型的價值。這一觀點在當時難以被理解，但隨著OpenClaw的走紅，行業終于開始重新審視AI應用的價值。當越來越多的企業發現，ChatBot只能當“聊天玩具”，而智能體才能成為真正的生產工具時，整個行業的評價體系從“看消耗”轉向了“看價值”，AI競爭的焦點也轉向了更深層的商業價值創造。
百度的提前布局，使其在這場變革中占據先機。從搜索場景的文心助手、百看，到任務執行類的小度蝦、DuClaw、DuMate、GenClaw、RedClaw、百度健康有醫助理，再到代碼類智能體秒噠、演化智能體伐謀、數字人智能體，百度的智能體矩陣已覆蓋搜索、辦公、醫療、開發、數字人等多個產業，并在實際應用場景中持續創造價值。
AI行業的發展歷程中，類似的“非共識”變“共識”的案例不勝枚舉。2016至2017年，移動互聯網流量紅利達到頂峰，短視頻爆發，電商、O2O成為全行業的必爭之地，賺快錢、搶流量是主流邏輯。而AI在當時仍停留在實驗室階段，離商業變現遙遙無期。行業普遍認為，投入AI就是燒錢。然而，百度卻在李彥宏的帶領下全面提速AI布局。早在2013年，百度便成立了國內首個深度學習研究院，成為中國第一家將深度學習提到核心技術創新地位的互聯網企業。從2017年宣布All in AI開始，百度每年將營收的15%以上投入AI研發，連續多年的研發投入強度遠超國內同行。這場堅守的結果，在2022年底所有科技巨頭全面All in AI的那一刻徹底顯現出來。提前10年布局、7年All in的百度，已完成“芯-云-模-體”的AI全棧布局，成為國內唯一擁有完整AI技術閉環的企業。2025年Q4的財報數據顯示，百度AI業務收入同比增長超過50%，AI收入占核心營收的比重接近40%，AI真正成為百度增長的核心引擎。
對周期的深刻理解，不僅體現在戰略方向的選擇上，更體現在對底層技術的堅守上。2016年，谷歌的TensorFlow和meta的PyTorch壟斷了全球深度學習框架市場，國內AI開發者大多使用海外開源框架。行業普遍認為，國內做深度學習框架是重復造輪子，既無技術優勢，也不可能搭建起自己的生態，完全是浪費錢。然而，李彥宏卻表示，“中國人工智能在論文和專利數量上領先，但深度學習框架領域存在差距”。同年，百度正式開源飛槳，這是中國首個自主研發、開源開放的產業級深度學習平臺，被定位為“AI時代的操作系統”，是百度AI戰略最核心的底層基座。隨著科技博弈的持續升級，海外AI框架出口限制、開源協議收緊，國內AI意識到，自主可控的深度學習框架是必選項。一夜之間，國內所有科技巨頭都下場自研AI框架，而此時的飛槳，已成長為國內市場份額第一的深度學習平臺。
三年前，百度率先發布國內首個生成式大模型文心一言，比國內其他大廠的同類型產品早了3至6個月。當全行業陷入百模大戰，瘋狂卷參數規模時，李彥宏明確提出，“卷大模型沒有意義，卷應用機會更大”。這句話在當時被很多人視為百度跟不上參數競賽的托詞，但到了2025年，當行業從瘋狂的參數競賽中冷靜下來，終于意識到，大模型的核心價值是落地應用，“應用驅動”徹底成為行業共識。
從開源到閉源，從ChatBot到Agent，從拼參數到拼應用，每一次行業共識的形成，都不是因為某一家企業的說服力，而是因為商業規律和技術本質在時間中自然顯現。在AI這個以指數速度迭代的行業里，所有人都在追求快，追求風口，追求當下的共識。但真正能穿越周期的，往往是那些愿意慢下來，做難而正確的事，堅持自己對商業和技術本質判斷的人。百度過去十幾年的軌跡，恰好印證了這一點。當行業追逐風口時，他們在做基建；當行業聚焦短期變現時，他們在投研發；當行業形成共識時，那些曾經不被理解的判斷，正在被一一驗證。
