“Token花费越来越多，收入和利润却为何没有跟着涨？”在11月12日的百度世界2026大会上，百度创始人李彦宏抛出了不少企业一把手当前的共同疑问。

　　他借用工业时代的发展进程做类比：AI没有产生预期的经济效益，是因为企业只换了新电机，却还没有重新设计工厂。“没有一家公司会因为用了几个AI工具，一夜之间就变得更有竞争力。”李彦宏表示，“新生产力，只能从AI的流水线里长出来，从智能组织里长出来。”

　　为了给这套“新工厂”提供完整的基础设施，百度在此次大会上地交出了自己的答卷：算力作底座，模型作产能，词元所负责流通，而智能体与组织负责施工。

　　算力是新基建的底座。

　　李彦宏指出，过去AI算力需求主要以训练为主，而现在是训练与推理并重的格局，尤其是智能体应用的规模化，带动了推理计算需求的大爆发。“我们相信，推理将成为AI芯片长期持续增长的主要推动力。”

　　昆仑芯公布的路线图正对应着这一判断。李彦宏在会上介绍，主打性价比的M100已经上市，旗舰款M300将于2027年推出，重点提升算力、存储与互联能力。此外，基于全新N架构的芯片预计在2028年推向市场。

　　算力筑底的基础上，模型产能随之释放。

　　百度发布了总参数2800亿的文心5.5 Flash预览版，以及两款文心应用模型——面向搜索与复杂任务的文心闪电深度思考模型，和面向视频创作的文心一镜微表情大模型。

　　值得注意的是，这两款模型在业务考量上均突出了“降本”诉求。文心闪电深度思考模型通过稀疏注意力技术（BSA）与昆仑芯深度协同，使推理成本降低30%以上；文心一镜微表情大模型则将视频生成成本较业界降低50%，支持分钟级生产。

　　但模型多了，新的问题也随之出现。企业在调用API时，面临着质量参差不齐、价格缺乏标准的供给，很难判断一次调用到底值多少钱。

　　针对这一业务痛点，百度由此推出大模型交易平台“词元所”，定位是“大模型的交易所”，其机制是通过指纹比对、能力测试等手段核验资源，为模型提供商建立信用评级，让客户能买到“可信”的模型词元（Token）。据官方披露，词元所上线一个月，入驻资源超100个，日均调用次数突破5000万，日均调用Token超7000亿。

　　工具开放出去，并不等于自动产生价值。技术的落地，最终需要匹配相应的组织形态。

　　在应用层，百度搭子宣布全面开放Harness引擎和Agent API，并联合生态伙伴推出行业定制产品。在物理AI领域，萝卜快跑的无人驾驶业务已落地全球28座城市，累计自动驾驶里程超3.5亿公里。

　　为了说明组织重构的价值，李彦宏在会上首次提出“组织进化三原则”：打破岗位边界、沉淀隐性知识、设计流程闭环。百度用一组内部数据为这一理念写下了注脚：过去一年，百度内部日均活跃智能体数（DAA）从0.5万增至3.7万，每周有效任务完成数从8.4万增至超100万，累计沉淀了超2万个组织Skill（技能）。

　　不过，企业拥抱AI的过程也考验着人与工具的协作边界。联想集团董事长兼CEO杨元庆在大会上提到，“AI给的是初稿，最后还是要人更加准确地做判断”。他认为，在革命性技术发展的初期，企业需要先入局探索，充分消耗Token，才能发现真正的生产力究竟会从哪个环节爆发。

　　回到百度自身，2026年二季度营收约313亿元，同比下降4%；非公认会计准则下归属百度的净利润约26亿元，利润端仍在承压。基建的完善最终能否转化为公司的商业回报，中间仍然隔着一段需要跨越的距离。

（文章来源：北京商报）