![]()
「核心提示」
紅包大戰(zhàn)后的冷思考:在行業(yè)集體陷入追逐風口、制造概念時,主動聚焦更難能可貴。
作者 | 詹方歌
編輯 | 邢昀
春節(jié)時,你手機里為搶紅包下載的AI 獨立APP有多久沒打開了?
這場以“撒幣”換流量的狂歡逐漸冷卻,反思和追問必須跟上。
熱力學第二定律中有一個概念“熵增”,它描述了一個孤立系統(tǒng)自發(fā)走向混亂與無序的自然過程。映射到商業(yè)世界,當行業(yè)陷入一種被焦慮驅(qū)動、盲目追逐熱點的競爭狀態(tài)時,便會在戰(zhàn)略路線選擇和產(chǎn)品體驗層面產(chǎn)生類似的“熵增”效應:
巨頭們不斷投入象征著能量的巨額資本與資源,但并未構建出堅固的護城河或持久的用戶價值,反而加劇了行業(yè)的整體內(nèi)耗與戰(zhàn)略迷茫。體感的“熱鬧”,實際上是系統(tǒng)正在變得更為無序。
AI行業(yè)集體陷入“熵增”浪潮中,也有大廠開始一系列反直覺操作,從產(chǎn)品、技術到戰(zhàn)略層面,聚焦真實價值,換取確定性,通過熵減構建秩序,回答AI時代的根本性問題:在無限的可能性中,什么才是真正值得做的事?
1、從“撒幣競賽”到“價值錨點”
剛剛過去的2026年春節(jié),一場圍繞AI應用入口的“撒幣”競賽以空前規(guī)模上演。騰訊、阿里、字節(jié)、百度幾家大廠投入的營銷費用規(guī)模總計達到了近百億規(guī)模。
其中,騰訊靠社交裂變,阿里捆綁電商與本地生活,引導用戶下載獨立的AI APP。雖然各家邏輯和戰(zhàn)略并不相同,但焦慮是集體性的。
這場天上掉餡餅的“紅包雨”并不是簡單的節(jié)日營銷。巨頭們普遍認為,在這個全年最大、最集中的流量窗口開放之際,讓自己的產(chǎn)品成為下一個超級流量入口,才算是獲得了AI時代的新船票。
可是,當熱潮褪去,補貼停止,這些被“真金白銀”吸引來的用戶還會為AI本身的價值留下嗎?這次紅包大戰(zhàn)中AI助手看似能夠做很多事,包括圖片生成、話術生成、幫點外賣,有哪些是真正的剛需?模式尚未成熟,先搶占的流量來得快也去得快,這是一種無奈的“熵增”。
不僅國內(nèi),全球AI領頭羊OpenAI也面臨同樣困境。為應對競爭和IPO壓力,OpenAI不得不進行戰(zhàn)略收縮,包括明星產(chǎn)品Sora視頻生成器、Atlas瀏覽器在內(nèi)的多個“支線任務”將被邊緣化,資源聚焦于編程和企業(yè)市場這一核心變現(xiàn)路徑。
熵增之后,OpenAI終于發(fā)現(xiàn),在什么都想做、什么都想要的過程中,公司組織能力、資源、算力都會遇到問題。比如,不同項目組之間爭搶算力反而拖累了核心模型的更迭,讓公司陷入被動。
回到國內(nèi),盡管身處流量焦慮的大潮中,也有公司已經(jīng)開始重新審視熵增路徑的合理性,比如百度。
百度同樣參與了紅包營銷,但和諸多巨頭的玩法不同。它沒有創(chuàng)造全新的獨立APP,而是將AI能力深度內(nèi)嵌進月活7億的國民應用百度APP中,紅包的作用更多是促活。
讓用戶回到最熟悉的場景里,用最低的遷移成本,提供最可信賴的AI服務。這不是在生硬創(chuàng)造“偽需求”,而是將AI能力“無痛嫁接”到最剛需、最高頻的入口搜索框里,完善和強化百度核心的“搜索”功能,使其自然進化成“AI增強型搜索”。
聚焦于主航道、減少用戶操作、提升體驗確定性,百度選了一條和別人不太一樣的“產(chǎn)品熵減”之路。
事實上,百度在產(chǎn)品端的收束動作可以追溯到更早以前。2025年初,百度APP全量上線新的AI入口,到10月,全新品牌“百度文心助手”啟用,取代了此前的“百度AI搜索”。
如今點開百度APP的文心助手界面,對話框上有大量垂類場景卡片,從AI生視頻到拍題答疑,用戶帶著明確意圖來搜索,天然適配AI介入,而產(chǎn)品的價值錨點也回歸到“解決問題”這個核心上。
這種產(chǎn)品層面的“熵減”,背后是百度2026年更核心的戰(zhàn)略邏輯:業(yè)務聚焦,兌現(xiàn)價值。
2、追求“準確”而非“參數(shù)”
最近,演員劉美含在AI上詢問“鑄幣坊”讀音的視頻上了熱搜。她先后查詢了五款主流AI工具,最終,只有百度AI給出了與《新華詞典》及語言學教授驗證一致的正確答案“fáng”(二聲)。
這個案例引發(fā)共鳴,因為它擊中了用戶使用大模型時最普遍的痛點:AI幻覺。幻覺的根源在于模型的底層運行機制,它不是從權威知識庫中檢索答案,而是通過對海量語料的統(tǒng)計學習,預測“最可能”出現(xiàn)的詞句組合。當訓練數(shù)據(jù)中存在矛盾、錯誤或信息稀缺時,模型就可能一本正經(jīng)地胡說八道。
今年“3·15”晚會曝光的GEO(生成式引擎優(yōu)化)業(yè)務,更是將這一問題推向公眾視野。不法商家批量編造虛假測評信息、偽造權威推薦內(nèi)容,投喂給大模型,讓AI給出定制推薦。用戶往往被AI自信而完整的表達所迷惑,難以察覺其中潛藏的事實謬誤。
過去兩年,行業(yè)陷入一種“參數(shù)崇拜”的迷思,不斷追求參數(shù)規(guī)模與對話流暢度的過程中,“準確性”正在成為一種稀缺品。如今越來越多人意識到:準確性正在取代參數(shù)規(guī)模,成為AI的第一性原理。
百度對這一趨勢的判斷,比行業(yè)早了至少一年。當其他廠商還在比拼萬億參數(shù)時,百度已經(jīng)將重心轉向“少幻覺、低污染”。百度APP內(nèi)嵌文心助手,能夠使AI生成結果與傳統(tǒng)搜索交叉驗證,用戶可追溯信息來源,雙重驗證機制,大幅降低了誤導風險。
這背后的邏輯是,百度認為AI的價值在于“能多靠譜地做事”。為此,百度在大模型層面進行了熵減,聚焦準確性。
首先是從技術路線上減少幻覺的源頭,拒絕“后期融合”。
百度文心5.0采用了原生全模態(tài)統(tǒng)一建模架構,將文本、圖像、視頻、音頻等多源數(shù)據(jù)在同一模型框架中進行聯(lián)合訓練,避免了信息在層層傳遞中容易失真的問題。
其次,為了進一步確保準確性,百度推出 “文心導師”計劃,邀請來自科技、金融、教育、醫(yī)療等十余個行業(yè)的835位專家,在知識傳授、鑒賞評價、專業(yè)判斷等方面對大模型進行指導。
強大的模型能力最終服務于實用。自春節(jié)紅包活動開啟,百度APP文心助手月活躍用戶同比猛增4倍, 這正是基于百度APP的產(chǎn)品生態(tài),通過搜索、問答等真實用戶需求的自然轉化。
面對萬億參數(shù)的軍備競賽,百度沒有盲目入局,而是將技術重心放在提升模型的事實性、指令遵循和減少幻覺上,并將此能力深度集成到百度搜索等高頻產(chǎn)品中,嘗試讓強大的模型能力在真實場景中,解決實際問題。
3、長期主義的定力與敏捷
2026年開年,OpenClaw(龍蝦)爆火,百度成了國內(nèi)最早擁抱OpenClaw的玩家。從1月,百度智能云率先推出部署方案開始,短短兩個多月內(nèi),百度還完成了主APP集成、電腦端零門檻部署服務,以及桌面端、移動端、家居IoT端創(chuàng)新的全鏈路布局。社交媒體上,OpenClaw創(chuàng)始人看到消息也向百度發(fā)來合作邀約。
而百度搜索Skill下載量超4.5萬次,更是成為養(yǎng)蝦平臺上全球下載量第一的搜索引擎官方技能插件。
百度之所以能在OpenClaw爆發(fā)時實現(xiàn)精準卡位,源自一套更深層的戰(zhàn)略邏輯。在無限的可能性中,用聚焦換取確定性,用提前布局贏得先機,這正是百度的“戰(zhàn)略熵減”。
當行業(yè)陷入盲目擴張的“熵增”循環(huán)時,百度選擇用超前預判、長期積累和組織敏捷,構建一套靈活敏捷的戰(zhàn)略體系。
實際上,百度CEO李彥宏在2024年就表示,智能體是AI應用的最主流形態(tài),即將迎來爆發(fā)點。
2026開年一次內(nèi)部分享中李彥宏再次強調(diào),“AI時代的應用就是智能體”,并首次明確了百度相關的四類智能體:搜索智能體(百度AI應用的主航道)、數(shù)字人智能體(慧播星)、代碼智能體(秒噠)和演化智能體(伐謀)。
有了戰(zhàn)略預判,還需要執(zhí)行能力來兌現(xiàn)。
在擁抱OpenClaw的閃電戰(zhàn)中,百度展現(xiàn)了其基于“芯、云、模、體”全棧能力進行快速產(chǎn)品化的強大執(zhí)行力。也正是這一套長期打磨的全棧閉環(huán),構成了百度區(qū)別于其他大廠的核心差異化壁壘。
在“芯”層面,自研的昆侖芯已迭代三代產(chǎn)品,為大規(guī)模模型訓練與推理提供了自主可控的算力心臟。2026年1月,昆侖芯正式向港交所提交了主板上市申請,預備分拆上市。
“云”層面,百度智能云不僅是算力資源的提供者,更依托百舸、千帆技術賦能體系,打通從訓推加速、模型工程到智能體落地的全鏈路,服務超80% 央企,并支撐具身智能產(chǎn)業(yè)30余家重點企業(yè)研發(fā)落地。“模”和“體”分別是文心大模型5.0和以慧播星數(shù)字人、伐謀演化智能體為代表的多元化應用。
這套從底層算力到頂層場景完全打通的體系,是百度深厚的、體系化的“家底”,使其能在行業(yè)熱點切換到智能體時迅速調(diào)動資源,實現(xiàn)敏捷而有力的出擊,而不是被動跟風。2025年,百度AI業(yè)務收入達400億元,同比漲幅達到48%。
與此同時,在業(yè)務不確定性加劇的AI時代,組織敏捷性本身就是一種競爭力。百度此前完成了一系列關鍵調(diào)整,讓決策鏈條更短、資源更集中,組織反應更快。
去年11月末,百度模型團隊完成拆分升級,分別為聚焦大模型的基礎模型研發(fā)部和聚焦場景、專精模型調(diào)優(yōu)的應用模型研發(fā)部,直接向李彥宏匯報。據(jù)社交媒體透露,業(yè)界知名大模型技術人才將于近期加入百度,增強模型研發(fā)組織競爭力。
此前百度文庫與網(wǎng)盤也整合完畢,組成個人超級智能事業(yè)群(PSIG),這進一步強化了百度在AI應用方面的整體協(xié)同創(chuàng)新能力。
百度的“熵減”路徑,是在不確定性的浪潮中構建確定性價值的過程。
在行業(yè)集體陷入追逐風口、制造概念時,百度主動聚焦,將能量投入到構建AI最本質(zhì)的價值中去。讓AI從炫技的“玩具”,真正轉化為人們?nèi)粘?尚刨嚨摹肮ぞ摺薄_@正是百度在AI 時代的長期主義定力所在。
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.