今年春節，DeepSeek大模型橫掃全球開發者社區時，北京西二旗的百度大廈正經歷著十年未有的戰略地震。

迫于形勢，2月14日百度宣布開源。百度稱未來推出文心大模型4.5系列會在6月30日起正式開源。這個曾以"閉源才是未來"自居的巨頭，在短短幾天內就認清了形式，完成了從生態守門人到開源布道者的身份切換。

3月24日，百度宣布無代碼工具“秒噠”正式上線。這款去年在 2024 百度世界大會現場亮相的產品，李彥宏將其稱之為“迄今為止人類歷史上最復雜的多智能體協作工具”。

秒噠的定位是生成式應用開發平臺，面向B端用戶。很顯然，百度在此時發布，明顯是對準最近火爆的Manus。

兩者的共同點是都支持多智能體、多工具調用。不過，Manus在制作PPT、分析財報等場景表現出色，而秒噠如今還是在聚焦在開發領域。

大模型的生態位，百度在戰略上似乎是一個都不會放棄的。

這家擁有國內最大深度學習研究院的科技公司，此刻正親手拆解自己搭建十年的技術壁壘。從昆侖芯萬卡集群的算力基建，到飛槳平臺沉淀的300萬開發者，這些重資產突然成了開源生態的嫁衣。這場價值百億的戰略漂移，將中國大模型戰爭推入貼身巷戰的新紀元。

從閉源到開源，戰略轉折還是戰略搖擺？

在人工智能領域的激烈競爭中，百度正經歷一場關鍵的戰略轉折。

在最近發布的2024年Q4財報中，百度的核心研發投入同比激增28%，但AI業務市占率反而下滑3.2個百分點。更刺痛的是，某頭部電商平臺CTO直言："我們寧可用DeepSeek的72B開源模型微調，也不愿為文心3.5的閉源API付費"。當阿里云、智譜AI等玩家集體涌入開源賽道，百度突然發現：自己守著金山銀山，卻丟了生態話語權。

2013年，當AI尚未成為全球熱點時，李彥宏就前瞻性地成立了專注于深度學習的研究院IDL，為百度的AI布局奠定了基礎。十二年后的今天，當各家大模型競相登場、DeepSeek席卷全球之際，百度和李彥宏卻仍在為重鑄公司榮光而不斷調整策略。

今年2月，百度宣布文心大模型4.5及X1全面開源免費，標志著其十年閉源邏輯向開源生態的急轉。這一決策背后，既有技術演進的必然，也有市場競爭的無奈，更折射出百度在AI賽道上的戰略抉擇與自我重塑。

百度從"閉源"到"開源"的轉變令業界震驚，因為就在兩個月前，李彥宏還堅持認為"閉源才是未來"。

百度的閉源邏輯曾有其合理性。正如李彥宏所言，閉環的商業化能讓無數用戶共享同樣的資源，分攤研發成本和GPU資源。資源集中在一家、付費使用確實能讓有限的推理卡發揮出最大價值。從成本效率角度看，閉源模式確有其優勢。

然而，市場競爭的現實迫使百度不得不改變策略。DeepSeek等開源模型的崛起，加上OpenAI、阿里通義千問、騰訊混元等競爭對手紛紛布局開源，使百度難以獨善其身。在經歷數輪輿論風波后，開源成為百度挽救聲量和提升產品使用率的重要手段。

李彥宏在今年2月迪拜峰會上的表態——"開源有助于技術傳播和創新孵化"，實則透露了百度的戰略覺醒：大模型普及的前提是讓用戶先用起來，有了接受度才有后續的商業故事。這一認知轉變，標志著百度AI戰略的重要調整。

但總是起大早趕晚集的百度，是否迫于形勢開了源，就一切順利了呢？

閉源邏輯的崩塌與重構

百度的AI之路并非一帆風順，其戰略調整往往遵循一個經典循環：重資本投入遠大目標——ROI不佳——被后起之秀逼宮——對目標曖昧不清。這種模式在百度的多個業務線上都有體現。

2013年成立的IDL匯聚了眾多頂尖人才，很早就系統性地展示了深度學習的"冪律增長"，為后來的大語言模型發展奠定了重要理論基礎。然而，當時百度的戰略重心卻更多放在自動駕駛乃至造車上，未能充分發揮IDL的價值。

ChatGPT爆火后，百度迅速推出文心一言，速度夠快，但技術優勢不夠明顯。在汽車智駕領域，百度曾多次宣稱不會放棄L2級別智能駕駛，但在量產上卻少有實質性動作，甚至戰略性放棄了極越汽車。這種種舉措，讓百度背上了"起大早趕晚集"的標簽。

中國大模型的開源競賽曾被戲稱為"比亞迪時刻"——就像電動車巨頭用性價比擊穿行業防線，DeepSeek們正用開源武器瓦解傳統巨頭的定價霸權。百度研究院某離職工程師透露，決策層曾堅信閉源模式能復刻安卓時代的谷歌神話，卻忽視了三個致命變量：國產算力的白菜價普及、垂直領域"小快靈"模型的崛起、以及開發者對數據主權的空前敏感。

這場認知革命在蘇州人工智能產業園具象化為兩間相鄰的辦公室：左邊團隊在用開源的DeepSeek-R1訓練醫療影像模型，右邊企業為文心API的調用成本發愁。"同樣處理百萬級CT掃描，開源方案總成本便宜60%，還能保留數據資產。"園區負責人坦言，這種性價比碾壓正在制造"開源引力場"。當阿里云宣布通義千問開源模型下載量破百萬，百度終于意識到：閉源城堡的護城河，正在被開源洪流沖成篩子。

技術信仰與商業現實的碰撞，在百度內部催生出戲劇性場景。閉源派堅持"閉源是技術實力的勛章"，而開源派則拋出殘酷數據——文心開發者活躍度同比下滑42%。最終讓天平傾斜的，是昆侖芯三代集群的實測數據：自研芯片將大模型推理成本壓到GPT-4.5的1%，這意味著開源后仍能保持成本優勢。這場豪賭的底牌，是百度十年積累的算力基建與框架生態。

百度的問題不在于不肯投入，而在于戰略定力不足。與阿里云的發展形成鮮明對比：2009年阿里云創辦初期，云計算還是一門不被看好的新技術，但馬云在2012年的阿里年會上承諾："我每年給阿里云投10個億，投個十年，做不出來再說。"正是這種堅定支持，成就了阿里云的后續發展。

百度也有過成功案例。持續投入的蘿卜快跑已經打造了國內第一批真正意義上的無人出租車，成為推動L4路權放開的標桿企業。這證明，當百度給予業務足夠的耐心和支持時，是能夠取得顯著成果的。

百度的戰略搖擺，既是對市場變化的響應，也反映了其在AI領域找尋最優路徑的探索。然而，頻繁的戰略調整也削弱了市場對百度長期發展方向的信心。在AI這個需要長期投入的賽道上，戰略定力的缺失可能成為百度最大的掣肘。

AI生態廝殺的“生死局”

開源宣言發布72小時后，百度飛槳平臺涌入23萬新注冊開發者，這個數字相當于過去三個月的增量總和。在上海張江的某創客空間，創業者們連夜測試文心X1的多模態能力。"用自然語言生成產品原型圖，迭代速度提升5倍！"智能硬件團隊負責人的驚嘆，印證著李彥宏"技術普惠"的野望。但狂歡背后暗流涌動：阿里云放出通義代碼模型全家桶，華為昇騰社區祭出百萬算力補貼，這場開源軍備競賽正在演變為生態絞殺。

百度的反擊武器庫藏著三件法寶：昆侖芯萬卡集群構筑的算力護城河，飛槳平臺沉淀的產業鏈Know-How，以及文心一言累計的2000億次交互數據。在南京智能駕駛創新中心，工程師將文心X1接入車載系統，實時路況理解準確率提升至97%。"開源后的模型像樂高積木，車企可以自由嫁接自動駕駛模塊。"這種生態賦能正在打開B端市場，某造車新勢力CTO透露："改用文心開源方案后，智能座艙研發周期縮短40%"。

但隱憂如同達摩克利斯之劍高懸。深圳某AI芯片公司CEO指出："百度開源的是三個月前的模型架構，核心訓練數據依然封閉。"這種"半開放"策略引發開發者疑慮，GitHub相關討論區充斥著"閹割版開源"的質疑。更危險的博弈來自海外，OpenAI突然宣布部分模型開源，微軟Azure同步推出免費GPU資源包。在這場全球化的生態戰爭中，百度既要防著"友商偷家"，又要應對"列強壓境"。

回望2013年IDL研究院成立時的豪言壯語，百度AI的十年跋涉猶如科技界的"河西走廊"——既見證了深度學習的技術遠征，也迷失在商業化的戈壁灘。北京某風投機構合伙人評價："百度總在正確的時間做正確的事，卻在執行時患得患失"。從自動駕駛分拆到智能云獨立，這種戰略搖擺消耗了太多資源。如今All in開源生態，或許是百度最后一次證明自己仍是頂級玩家的機會。

李彥宏在內部信中強調："開源不是慈善，而是新時代的獲客手段。"這句話揭開了戰略轉型的商業本質——用免費模型圈住開發者，靠云服務、企業解決方案和生態分成賺錢。這套"亞馬遜飛輪"模式的成功，取決于三個關鍵轉化：開發者粘性、行業滲透率、以及生態貨幣化效率。某券商測算，百度需要將當前0.3%的開源轉化率提升至5%，才能實現正向循環。

穿過百度科技園的玻璃長廊，量子計算實驗室與元宇宙展廳比鄰而立，仿佛時空折疊的科技萬花筒。這種超前布局的執念，此刻正遭遇現實主義的拷問：當資本市場要求每個季度都看到回報，百度能否守住"先投入后盈利"的戰略定力？昆侖芯團隊負責人透露，三代芯片研發耗資30億，但能讓大模型訓練成本下降70%。這種長周期投入，在開源生態成熟前注定是沉默成本。

開源戰略的蝴蝶效應正在顯現。廣州某MCN機構用文心X1生成虛擬主播，單月省下20萬外包費；西安高校教授帶著學生微調模型，研發出地質災害預警系統。這些星星之火能否燎原，取決于百度能否構建真正的生態正循環。正如Linux基金會主席Jim Zemlin所說："開源成功的標志，是讓參與者都成為利益攸關方"。

在硅谷科技史的坐標系里，IBM開放PC架構、谷歌開源安卓系統都成就了生態霸權。如今百度押注的，是用中國式開源改寫游戲規則。這場冒險布滿荊棘：既要防著友商"搭便車"，又要應對監管對開源協議的審查，還要平衡商業利益與社區訴求。但至少在這個春天，西二旗的極客們相信：當昆侖芯的算力洪水撞開開源閘門，中國大模型的生態紀元才剛剛開始。

@以上內容版權歸屬「iNews新知科技 」所有，如需轉載，請務必注明。