文章核心观点 - 文章基于2025年12月的9个AI应用榜单数据，从规模、增速、结构三个维度，系统性地解读了全球AI应用市场的竞争格局、发展趋势和结构性变化 [9] - 核心结论指出，全球AI超级入口仍被ChatGPT垄断，而国内市场则由掌握高频场景的互联网大厂主导，真正的增长机会出现在满足效率与情绪需求的细分赛道 [10][14][17][22] 全球市场格局 - **ChatGPT占据绝对统治地位**：2025年12月，ChatGPT的月活跃用户数达到8.84亿，环比增长14.1%，其MAU规模是排名第二的豆包的约5倍，是全球唯一的断层级AI应用 [11][13][48] - **国产应用在全球前五中占据四席**：全球总榜MAU排名第2至第5位均为国产应用，包括豆包（1.63亿）、夸克（1.47亿）、百度网盘（1.42亿）和DeepSeek（1.31亿），但体量与ChatGPT差距显著 [12][13][48] - **通用型AI入口最终将属于极少数玩家**：连续多期的榜单数据反复验证，通用型AI入口的竞争格局高度集中 [15] 中国市场特征 - **市场由互联网大厂主导**：2025年12月国内总榜MAU前五名（豆包、夸克、百度网盘、DeepSeek、腾讯元宝）全部出自大厂，它们凭借已有的流量、用户和高频场景优势掌握AI入口 [15][16] - **竞争核心是高频场景而非模型能力**：在国内市场，竞争的关键在于谁掌握了高频使用场景，这更偏向平台与生态的竞争，对创业团队不友好 [17][18] - **DeepSeek增长表现突出**：在国内市场，DeepSeek在MAU已超1.31亿的体量下，2025年12月MAU环比增速仍高达89.54%，增长势头强劲 [23][36][41] 高增长赛道与产品 - **全球增速榜揭示爆发领域**：2025年12月全球MAU增速最高的应用集中在AI效率工具、陪伴和娱乐类“套壳”应用，表明AI在满足“情绪”需求方面同样容易爆发 [18][22] - **具体高增长产品案例**： - xMate：MAU环比增长4408.66%，达到296万 [40][50] - Music AI：MAU环比增长1607.24%，达到471万 [40][50] - AI灵绘：MAU环比增长660.28%，达到115万 [40][50] - Talkpal：MAU环比增长629.00%，达到373万 [40][50] - AI Video：MAU环比增长392.54%，达到615万 [40][50] 出海市场动态 - **字节跳动全球化AI助手领先**：字节旗下出海AI助手Dola（原Cici）2025年12月MAU达5363万，环比增长4.72% [25][39][48] - **出海产品多为单点突破型**：除Dola外，出海总榜中80%的产品（如PixVerse、Talkie AI、seekee等）形态呈现明显单点突破特性，围绕视频生成、陪伴、搜索等明确场景做到极致 [25] - **DeepSeek是出海MAU第一产品**：在出海总榜中，DeepSeek以1.31亿MAU位列第一，显示出强大的海外影响力 [39][49] 用户增长质量分析 - **判断增长可持续性的两个关键问题**：需分析用户是尝鲜还是已形成习惯，以及增长是来自投流还是产品本身 [28] - **交叉验证方法**：通过观察产品是否同时出现在新增下载榜、MAU增速榜并最终站稳总榜前列，可以判断其是否找到了产品市场契合度，并将用户转化为习惯性使用者 [28] - **可持续增长产品的特征**：从第一天就按付费产品设计，高度重视ASO、内容营销和社区合作，不完全依赖买量 [29] 市场下行信号 - **全球降速榜反映用户流失领域**：2025年12月全球MAU降速榜前列的应用包括Solvely（-51.09%）、Chat AI Bot（-35.68%）、MateAI（-31.96%）等，部分集中在作业辅导、聊天机器人等领域 [43][50] 下载与商业变现 - **全球下载量头部稳定**：2025年12月，ChatGPT以7890万新增下载量位居全球第一，但环比下降11.44%；Gemini以5334万新增下载量位居第二 [44][52] - **国内下载市场竞争激烈**：豆包以3054万新增下载量位居国内第一，腾讯元宝（1761万）、千问（1714万）、夸克（1688万）紧随其后 [44][52][53] - **订阅收入榜显示商业化潜力**：在海外市场，ChatGPT 2025年年化订阅收入高达19.85亿美元，遥遥领先；音乐生成AI Suno（361.5万美元）和Grok（471万美元）等细分领域产品也展现出较强的付费能力 [46][53]

[星星]科技财经互联网热点 1、#A股商业航天概念大面积高开#，金风科技涨停 2、#腾讯回应元宝AI辱骂用户#，为小概率下模型异常输出 3、#金饰价格涨到1376元#，国际金价重回4400美元 4、#雷军回应丢轮保车#，主要为安全策略 【#氪星播报#｜1月5日早间都有哪些#今日大事件#？】 [星星]Top3大新闻 1、#全球十大富豪去年财富增近6000亿美元#，总财富突破2.5万亿美元 2、#i茅台申购上限或继续收缩#，限购数量减半至6瓶 3、#格力承诺家用空调不涨价#，且十年免费包修 5、#5人穿越鳌太线1人下山4人失联#，失联人员已失联两天 全球最富有的 10个人的财富总和已经超过了电商 巨头亚马逊的市值。根据彭博亿万富豪指数,全 球十大富豪在 2025 年合计增加了 5790 亿美元, 总财富突破 2.5 万亿美元。 作为对比,亚马逊的 最新市值为 2.42 万亿美元。 i 茅台申购上限或继续收缩,限购数量 2 减半至6瓶 "i 茅台"限购政策迎来调整,每人每日可购买 的飞天 53%vol 500ml 贵州茅台酒 (2026) 最 大数量由 12 瓶调整至 6 瓶,上线后仍被抢购一 空, 系统显示"已售 ...

对此，百度网盘客服回应称，这是苹果 App Store 页面更新提醒出错导致，技术团队已加急处理。客服给出临时解决办法：后台关闭 App 后强制退出账号，重新登 录即可恢复正常，同时明确用户存储的文件数据不受影响，无需担心安全问题。 PS：我一打开就乱入某宝或某东等等，这个 Bug 度厂你们 什么时候解决？ 1 月 4 日，不少网友反映打开百度网盘后，开屏突然弹出小说章节《AI 上身：骗人的吧，我变成天才卷王了？》及虚构聊天记录，且弹窗无法关闭。 有用户误以为账号被黑，吐槽 "好好存文件突然变看小说，关都关不掉太闹心"。 ...

文章核心观点 - AI能力增强但用户完成复杂任务更“累”，存在认知偏差、落地断层与体验割裂三大痛点 [1] - 百度提出“超级个人智能体”愿景，旨在超越问答与生成，深度融合个人记忆、理解复杂意图并自主调度多能力协同执行 [1] - 公司通过核心调度中枢GenFlow及智能体生态，将百度文库与百度网盘重塑为“最懂你、能搜索、会干活”的超级个人助手 [1] 当前AI产品痛点与解决愿景 - **认知偏差**：AI存在幻觉问题，且缺乏对个人知识的有效沉淀与利用 [14] - **落地断层**：AI“手脑分离”，能想到的多但能做到的少 [14] - **体验割裂**：用户需在多个工具间切换，不同能力、模态和格式难以一站式整合 [14] - 解决目标是让AI应用想得全、想得对、做得好，实现个性化、自由化、通用化，使每个人能力加倍 [5][8] 核心调度框架：GenFlow - GenFlow是超级智能体框架的调度中枢，月活用户达千万级，成为全球最大的通用智能体 [5][10] - 作为首个全模态、全链路的通用智能体，覆盖学习、办公、生活、娱乐全场景，满足聊天、问答、检索、创作等核心需求 [5][10] - GenFlow 3.0已内置到百度文库和百度网盘双端 [5][10] - **记忆中心升级**：基于用户历史规划和任务形成长期记忆，实现深度个性化内容生成 [13][17] - **多智能体调度**：能拆解用户复杂意图，调度多个智能体同时协作，在几分钟内同步完成海报、绘本、研究报告、视频、PPT、Excel等系列任务，并在同一平台交付 [28] 关键智能体能力 - **Office Agent**：首个能深度处理办公套件的智能体，基于自然语言一键搞定Excel复杂计算、Word深度排版、PPT生成编辑美化等 [20][21] - **Gen X Agent**：行业首个多模态通用智能体，已上线百度文库和百度网盘双端，聚焦个性化创意、自由化编排、全模态通用三大核心能力 [22][23][24] - 两大智能体通过GenFlow调度，支持用户随时干预、插话或追问，实现人与AI、AI与AI之间的全向协作 [28][29] 产品进展与数据 - **百度文库AI学习平台OREATE AI**：能端到端完成全场景全模态创作，新版本上线一个月月活突破140万，登顶ProductHunt全球日榜第一名 [5][37] - **百度网盘全球化**：于今年9月上线全球175个国家和地区，具备多语言字幕、AI相机、AI笔记等特色功能 [5][38] - **百度网盘企业版**：在沧舟OS和GenFlow 3.0加持下，提供领先行业的企业级AI知识库，实现知识沉淀与流转 [33][34] - **行业效率案例**：在照片直播行业，通过“存算一体”模式实现工作流效率1110%的提升，并达到超过80%的综合成本降幅 [34] 协作与组织赋能 - 发布全新升级的自由画布，支持团队成员在同一空间内实时协作、共同碰撞创意 [29] - Office Agent与自由画布均支持多人实时同步协作及人与AI智能体之间的智能协作 [30] - 超级个人智能体赋能个人成为超级个体，进而形成超级团队与超级组织，提升组织工作流效率 [31][33] - 企业级AI知识库确保组织内知识完整沉淀与无缝流转利用 [34]

核心观点 - 百度2025年第三季度总营收311.74亿元，同比下滑7%，核心收入246.59亿元，同比下滑7%，净亏损112.32亿元，主要源于长期资产减值及核心广告业务持续萎缩 [3][8] - 资本市场在业绩下滑背景下仍给予积极评级，核心逻辑在于估值框架从“传统搜索广告巨头”转向“AI原生的科技集团”，押注其全栈AI能力商业化及自动驾驶业务的长期价值 [3][14] - 公司正经历结构性调整，传统在线营销业务因用户注意力迁移而失速，但AI新业务（智能云、AI应用、AI原生营销）收入同比增长超50%，达约100亿元，占核心收入比例接近40%，被视为第二增长曲线 [10][12] 收入与利润表现 - **总营收与核心收入**：2025年第三季度总营收311.74亿元，同比下滑7%；核心收入246.59亿元，同比下滑7% [3] - **在线营销收入**：支柱业务在线营销收入本季度仅为153亿元，同比大幅下滑18%，为连续第六个季度负增长，与同期中国互联网广告市场6.4%的同比增长形成反差 [4][5] - **AI相关收入**：AI新业务（智能云基础设施、AI应用、AI原生营销服务）总收入同比增长超50%，达到约100亿元，占核心收入比例接近40% [10] - **净利润与亏损**：归属公司的净利润为亏损112.32亿元，较去年同期76.32亿元的盈利大幅转亏，主要源于一笔高达161.90亿元的长期资产减值 [8] - **调整后利润**：剔除资产减值影响，非公认会计准则下归属百度的净利润为37.70亿元，同比下降36%，反映核心盈利能力收缩 [9] 业务板块分析 - **在线营销业务困境**： - 用户规模增长乏力：2025年9月百度月活跃用户为7.08亿，同比增速仅1%，而抖音月活达9.36亿（同比增长14.7%），小红书月活达2.34亿（同比增长6.4%） [6] - 流量变现场景缺陷：广告主预算向靠近交易场景的电商平台和内容粘性强的短视频平台倾斜，百度“搜索-信息获取”单一路径与“品效合一”诉求存在错位 [6][8] - 竞争对手表现强劲：同期腾讯营销服务收入362亿元（同比增长21%），快手线上营销服务收入201亿元（同比增长14%） [5] - **AI业务增长**： - **智能云基础设施**：收入达42亿元，同比增长33%，其中AI高性能计算设施订阅收入同比飙升128% [11] - **AI应用**：收入达26亿元，同比增长6%，产品多采用订阅制，用户粘性较高 [11] - **AI原生营销服务**：收入同比激增262%至28亿元，占百度核心在线营销收入的比例从去年的4%提升至18%，但增长部分包含传统广告预算向AI形态的迁移 [8][12] - **其他业务**： - 爱奇艺收入67亿元，同比下滑8%，非公认会计准则经营亏损约2200万元，未能形成盈利支撑 [9] - 百度核心的非在线营销收入增长21%至93亿元，但智能云等新兴业务仍处投入期 [9] 成本与费用 - **销售成本**：当期销售成本183亿元，同比增长12%，主要因智能云相关基础设施投入及内容成本增加 [9] - **销售及管理费用**：当期销售及管理费用66亿元，同比增长12%，主因预期信用损失与渠道支出攀升 [9] 自动驾驶业务进展 - **运营数据**：自动驾驶业务“萝卜快跑”本季度全无人自动驾驶订单数达310万单，同比增速从上一季度的148%加速至212% [12] - **累计数据**：截至2025年11月，累计总订单量超1700万单，测试总里程达2.4亿公里，其中全无人驾驶里程达1.4亿公里 [12] - **商业化布局**：已实现中国内地所有运营城市100%全无人运营，全球足迹覆盖22个城市，并在瑞士、阿布扎比、香港等地推进商业化测试与运营 [13] - **行业地位**：在全无人商业化进度上领先于国内同行，成为全球范围内全无人Robotaxi落地最广的项目之一 [13] 资本市场视角与估值逻辑 - **评级与目标价**：尽管短期业绩疲软，摩根大通、美国银行等外资机构维持积极评级甚至上调目标价 [3][14] - **新估值框架**：资本市场正从“传统搜索广告巨头”转向“AI原生的科技集团”视角审视百度，云与人工智能被视为主要增长引擎和价值驱动因素 [14] - **核心押注点**： - **全栈AI能力商业化**：摩根大通预测，在国产算力需求高涨背景下，百度自研的昆仑AI芯片2026年销售额将实现约6倍高增长，驱动云业务收入增速提升至61%左右 [14] - **自动驾驶业务价值**：海通国际证券采用分部加总法给予“萝卜快跑”高达573亿美元的估值，美国银行则给予100亿美元估值，看好其海外拓展与规模化前景 [15] - **盈利改善预期**：第三季度计提的162亿元资产减值被部分机构视为“轻装上阵”信号，预期利润率已触底，2026年将重点推动非公认会计准则运营收入与利润率提升 [15][16] 行业竞争与市场环境 - **互联网广告市场**：2025年第三季度中国互联网广告市场规模达1875.1亿元，同比增长6.4%，但百度广告业务逆势下滑 [5] - **AI云市场竞争**：2025年上半年中国AI云市场中，阿里云以35.8%份额居首，百度智能云排名第五，市占率仅6.1% [11] - **百度智能云策略**：避开通用云服务价格战，聚焦AI计算场景，在金融风控、工业质检等领域建立差异化优势 [11]

网盘拉新项目概述 - 网盘拉新项目推广是一个持续可行的副业项目，操作者可获得不错收益[1] - 项目原理是通过邀请新用户注册网盘，邀请人获得平台奖励，建议推广佣金高的平台[5] - 收益不仅来自拉新，用户转存分享的资料也能产生平台收益，可将资料以免费方式赠送以吸引转存[7] 项目收益模式与市场潜力 - 以百度网盘为例，每份资料被转存一次可获0.45元奖励，若日转存量达100次则日收益为45元，达1000次则日收益为450元[7] - 虚拟资料市场需求日益增长，为项目提供了大量机会[7] - 项目领域广泛，可操作性强，市场需求大[16] 项目操作步骤与资料准备 - 操作第一步是资料准备，可选择热门赛道，如学习资料、合同模板、游戏资料、网赚项目、小吃配方、PPT、图片、电影等[8] - 资料示例包括“20年的万能卤水”、“安徽牛肉板面”、“奥利奥双皮奶”、“八宝烤鸭”、“八宝粥”等各类文档，需根据不同群体需求寻找热门内容[9] - 操作者可自行整理或获取包含数百份资料的网赚项目资源[10] 推广权限与渠道 - 操作第二步是权限申请，需通过第三方平台按步骤开通推广权限[11] - 操作第三步是推广方式，权限开通后，将资料存入个人网盘并复制分享链接[13] - 初期可采用在他人评论区放置链接的截流方式尝试，长期发展则建议在抖音、小红书、闲鱼、头条、知乎等平台自主发布作品[15]

大会概况与行业趋势 - 量子位主办的MEET2026智能未来大会吸引了近30位产业代表、近1500名线下观众及超过350万线上观众，反映了行业对AI未来的高度关注 [5] - 2025年AI领域呈现发展、分裂与重构的态势，迫使所有参与者明确未来方向，行业普遍相信下一段增长曲线就在眼前 [3] - 2025年被公认为“Agent元年”，AI智能体技术成为核心焦点，行业高能节点集中爆发 [1][57] 大模型与AGI发展路径 - 以DeepSeek为代表，AI正从鉴别式走向生成式与推理式，新一轮人工智能是信息智能、物理智能和生物智能的融合 [8] - 未来5到10年，基础大模型将像操作系统一样在全球范围内收敛到不超过10个 [8] - 主战场将走向“智能体互联网”时代，智能体会取代大部分SaaS和App，成为交互的默认形态，并被视为通往AGI的必经之路 [8] - 大模型推动AI从弱人工智能迈向通用人工智能，并推动机器人进入2.0通用具身智能时代 [11] - 所有生成模型本质上都是在拟合数据分布，开源模型LLaDA采用扩散语言模型架构，在相同计算量下可比自回归模型参数规模更小，并具备直接修改token等优势 [17] - 当模型与数据规模持续增大时可能出现能力涌现，预计未来几年，有标准答案的人类最难考试可能也难不住机器 [55] - Scaling Law能走多远具有不确定性，国内仍需有少量顶级团队紧跟全球前沿，探索其极限 [55] 智能体（Agent）的演进与落地 - AI正从“思考与回答”转向“自主行动与创造”，真正成熟的智能体必须具备自主分析、决策与执行落地的能力 [35] - 智能体是一套包含认知规划、行动协作、分析反馈三层能力的完整闭环智能系统 [35] - Agent Infra本质上是AI时代的操作系统，管理模型能力、工具调用等“智能资源”，其核心在于Runtime，以提供跨环境通用运行能力 [35] - 过去一年Agent进化明显，在PPT制作、编码等核心工作流中能交付实习生水平的结果，越来越多软件垂类在采用AI能力提升效率 [66] - 一个成功的Agent构建需要三个模块：底层的模型“大脑”、中间的代码、以及相当于“手和脚”的tools模块 [15] - 企业实现智能体落地，优化重点集中在场景选择评估、内部数据知识整理、模型选择构建三个需要循环迭代的环节上 [19] - 企业级智能体落地与ToC的最大不同，在于对“规模化、成本效率和精度”的极致要求 [19] - 多数Agent存在负毛利问题，完成任务的代价高于用户支付意愿，这对创业者和基础设施提供商是巨大挑战 [66] - 当前Agent在三四线城市和日常生活中的渗透率较低 [66] 多模态与第三代Scaling范式 - 2025年往后，第三代Scaling范式的关键在多模态，智源研究院的悟界·Emu3.5通过统一自回归架构，将Next-Token Prediction升级为在多模态数据上的Next-State Prediction [11] - 视频是能大规模获得的、模拟真实世界的高效载体，包含时间、空间、物理、因果关系及意图等各种要素 [11] - 今年多模态和执行端应用带来显著ROI，新的多模态模型提升了智能体对图像视频的理解能力，打开了更多数字空间场景 [66] 端侧与混合AI - AI行业演进分为四个阶段：感知AI、生成式AI、智能体AI、以及能理解并响应真实物理世界的物理AI [13] - 端侧大模型能力快速提升，两年前只能跑1-2K上下文，去年可跑4K，今年已支持8K-16K，特殊场景下甚至可实现最长128K的端侧部署 [13] - 终端侧正在从单一文字模态向支持文本、图片、视频、音频、语音等多模态甚至全模态方向演进 [13] - 在终端侧运行大模型的最大好处之一是个性化，但主要面临内存、带宽和功耗控制等挑战 [13] - 端侧模型不是云端大模型的小参数版本，其关键在于自主学习和记忆，而Transformer架构模型无法在端侧实现这一点 [42] 算力、芯片与基础设施 - 商汤大装置算力总规模达32000P，通过算电协同精准预测电力消耗，已实现年化降低7%电费，年度碳减排超3000吨，综合算效提升15% [31] - 商汤联合国内十余家厂商发布“商汤大装置算力Mall”，客户可自由组合调配国产算力资源、平台工具和行业模型服务 [31] - 国产芯片替代是渐进过程，昆仑芯已在搜索线上系统全量用于推理，但大规模训练场景仍是难点 [44] - 当前重要发展方向是MoE，能扩大参数规模同时不增加激活参数规模，但会带来通信占比提升等系统层面新挑战 [44] - 单颗芯片性能已成为AI算法发展瓶颈，太初元碁自主设计的TC link可实现128卡间的高速互联拓展，为AI算法增长提供硬件基础 [39] - 国内发展人工智能产业离不开开源生态，行业需要企业共同组建开源平台 [39] 具身智能与物理AI - 具身智能被视为一种专门面向物理世界、独立于虚拟世界语言/多模态模型的基础模型 [47] - 物理世界存在高度随机性，现有模型架构、训练方法和数据能力难以对其做出充分准确刻画 [47] - 如果以未来十年为尺度，具身智能基础模型甚至有可能反过来吞噬现有多模态模型的生存空间 [47] - 目前的具身大模型存在不好用、不通用、不易用的问题，尚未达到“ChatGPT时刻” [11] - 未来几年内，人形机器人要进入通用开放环境自主进行复杂工作几乎不可能，应立足于在特定真实场景实现“星火燎原”式的落地发展 [55] - 在物理场景应用中，需要解决双脑架构集成问题：大语言模型给出指令后，端侧需有类似小脑的模型进行快速执行 [66] - 灵巧手是具身智能的核心零部件，中国在机器人与灵巧手领域优势明显，灵心巧手在触觉传感器、电机、减速器三大核心部件坚持自研 [53] - 光轮智能全栈自研“测量-建模-求解”三位一体仿真解决方案，以缩小sim2real gap，加速世界模型与物理AI落地 [49] 商业化落地与行业应用 - 2025年行业更关心如何做行业落地、场景赋能和商业化变现 [25] - 企业服务方向最容易落地的三个方向是：工程流程自动化、行业研究报告、智能化办公助手 [25] - 大模型在千行百业里落地才能产生最大价值，其价值在很多场景尚未真正发挥出来 [29] - 有三类企业需要行业或私有模型：传统大型企业、有海量数据的中小企业、颠覆行业的新兴公司 [29] - 用大模型做To B，最关键的是后训练或Agent化，仅调API无法形成差异性，开源模型需经“专业训练”才能战胜闭源模型 [29] - 卓世科技在医疗健康领域，利用大模型融合2000多种常见病、常见药服务社区医院，并训练专业病种大模型辅助三甲医院诊疗 [25] - AI在工业制造落地需组合拳，大模型融合视觉和时序模型处理生产传感数据，作为大脑自动化调配生产和调优工艺 [25] - 百度文库的AI学习平台OREATE AI新版本上线一个月月活突破140万，登顶ProductHunt全球日榜第一 [9] - 昆仑万维的Skywork Super Agents产品，其PPT模式可在五分钟内生成30页PPT，40%的日活用户使用该模式 [37] 企业组织与生产力变革 - AI进程最直接的落地场景是AI Office [37] - Agent将重写公司组织，因为可验证的流程可以被自动化，重复操作岗位将消失，取而代之的是过程架构师 [37] - 对于企业，核心诉求不是买AI工具，而是能够直接对业务结果负责的AI运营智能体 [51] - 现在不是“AI+”的时代，而是“运营xAI”，AI从工具跃迁为业务主体 [51] - 年轻人是AI生产力释放的主力军，经验丰富的从业者需为企业创造释放AI潜力的生产关系 [51] 经济学影响与全球竞争 - 据估算，AI在今后的十年里每年可提升全球经济增长0.5到0.7个百分点 [23] - AI改变了稀缺的概念，当AI替代人进行工作决策时，可能会出现人和算法、算法和算法之间的竞争 [23] - 未来不应考虑哪个行业绝对安全，而应思考如何掌握AI技术并与AI共生 [23] - 通用Agent的渠道之争对传统渠道是生死之战，只有手机硬件厂商才能决定自己手机上可以装什么Agent [37] - 谷歌主导的A2A协议支持企业内部及企业间智能体的安全有效通信，Gemini模型拥有100万Token超长上下文并迈向AI行动时代 [21] - 开源对AI进化速度至关重要，如果每家公司都闭源，研究速度可能会降低为原来的千分之一 [33] 技术架构与未来突破 - 人工智能要发展到下一个台阶，需要突破Transformer和反向传播算法两座大山 [42] - 每台设备拥有自主学习能力并向物理世界学习，会产生群体智能，这才是迈向通用人工智能的最佳途径，现有大模型本身不产生知识，只是传播知识 [42] - 大公司应双管齐下：一方面使用当前领先技术，另一方面进行探索性研究以寻找下一个重大突破 [33] - 类比生物进化中的“间断平衡”，AI发展是“长期停滞+突然跃迁” [33] - 从POC迈向生产部署面临挑战，生产环境需解决安全、扩容、成本、高可用及处理非优化数据等一系列问题 [15] - 模型定制化面临挑战，Amazon SageMaker AI提供的Nova Forge允许在基础模型训练阶段就引入自有数据进行定制，效果优于训练后微调 [15] - 真正“好用”的AI智能体核心标准包括：采用AI原生方式开发以替代工作流环节、具备可进化性、能像靠谱同事一样持续稳定执行任务并支持人机协作 [66] - 每个人每天使用的最高频的三个APP中有两个是Agent时，才意味着AI Agent进入新发展阶段 [66]

大会概况与行业共识 - 量子位主办的MEET2026智能未来大会吸引了近30位产业代表、近1500名线下观众及超过350万线上观众，反映了行业对AI未来的高度关注 [8] - 2025年AI领域呈现发展、分裂与重构的态势，迫使所有参与者明确未来方向 [4] - 行业共识认为，AI正处在下一段增长曲线的起点，从云到端、从模型到智能体（Agent）、从软到硬均存在重要机会 [5] 人工智能发展趋势与范式演进 - AI正从鉴别式走向生成式与推理式，并在高效率、低成本和开源生态中加速落地 [10] - 新一轮人工智能是信息智能、物理智能和生物智能的融合，本质上是原子、分子和比特的融合 [10] - AI行业演进被划分为四个阶段：感知AI、生成式AI、智能体AI（可自主行动）和物理AI（能理解并响应真实物理世界） [19] - 2025年被认为是“Agent元年”，智能体技术开始在各行各业验证价值 [81] - 人工智能的演进过程与生物进化相似，呈现“长期停滞+突然跃迁”的特点，开源对加速进化至关重要 [49] 大模型与AGI路径 - 未来5到10年，基础大模型将在全球范围内收敛到不超过10个，类似于操作系统 [10] - 大模型推动AI从弱人工智能迈向通用人工智能（AGI），并推动机器人进入通用具身智能时代 [16] - 通往AGI的必经之路是“智能体互联网”时代，智能体将取代大部分SaaS和App，成为默认交互形态 [10] - Scaling Law能走多远存在不确定性，但国内仍需有顶级团队探索其极限，一旦出现新的涌现现象可能打破发展饱和 [79] - 扩散语言模型架构（如LLaDA）提供了自回归模型之外的另一种路径，在相同计算量和性能目标下可能所需参数更小，并具备直接修改token等优势 [25] 智能体（Agent）的发展与应用 - 智能体的本质是可验证过程的自动化，擅长数学、代码和结构化决策，现已发展到拐点 [55] - 一个成功的智能体构建需要三个核心模块：提供决策的底层模型“大脑”、中间代码、以及作为“手和脚”的工具（tools） [22] - 认知偏差、落地断层、体验割裂是当前用户使用AI产品的三大痛点 [13] - 百度推出的超级智能体框架调度中枢GenFlow月活用户达千万级，自称是全球最大的通用智能体 [13] - 智能体将重写公司组织，重复操作的岗位将消失，取而代之的是过程架构师 [55] - 企业级智能体落地的关键在于三个平台：作为认知中枢的大模型平台、提供感知的AI能力平台、沉淀企业记忆的AI数据平台 [28] - 企业服务落地最容易的三个方向是：工程流程自动化、行业研究报告、智能化办公助手 [37] - 衡量“好用”智能体的核心标准包括：能交付相对完整的结果、具备可进化性、采用AI原生方式开发、以及具备可控性和可解释性 [92] - 当前多数智能体存在负毛利问题，完成任务的成本高于用户支付意愿，这是创业者和基础设施提供商的巨大挑战 [92] 多模态与具身智能 - 2025年往后，第三代Scaling范式的关键在多模态 [16] - 智源研究院的悟界·Emu3.5通过统一的自回归架构，将Next-Token Prediction升级为在多模态数据上的Next-State Prediction，标志着AI从语言学习迈入多模态世界学习 [16] - 具身智能应被视为独立或平行于虚拟世界语言模型、专门面向物理世界的基础模型 [67] - 当前具身大模型面临不好用、不通用、不易用的挑战，尚未达到“ChatGPT时刻” [16] - 视频是能够大规模获得的、模拟真实世界的高效载体，包含时间、空间、物理、因果关系等多种要素 [16] - 在物理场景应用中，需要解决“大脑”（大语言模型）与“小脑”（端侧快速执行模型）的双脑架构集成问题 [92] 从云端到边缘的AI部署 - 终端侧运行大模型的最大好处之一是个性化 [19] - 端侧模型能力快速提升：两年前只能运行1-2K上下文，去年达4K，今年已支持8K-16K，特殊场景下甚至可实现最长128K的端侧部署 [19] - 终端侧正从单一文字模态向支持文本、图片、视频、音频、语音等多模态甚至全模态方向演进 [19] - 端侧运行大语言模型面临内存、带宽和功耗控制等挑战，需通过量化与压缩、并行解码技术、先进NPU与异构计算架构来解决 [19] - 端侧模型的关键在于自主学习和记忆，而Transformer架构模型无法在端侧实现这一点，突破Transformer和反向传播算法是AI发展到下一台阶必须跨越的两座大山 [61] 算力、芯片与基础设施 - 商汤的算力总规模达32000P，其智算中心通过算电协同等技术，已实现年化降低7%电费，年度碳减排超3000吨，综合算效提升15% [46] - 国产芯片替代是渐进过程，大规模训练场景的替代是难点 [64] - 当前重要发展方向是混合专家模型（MoE），它能扩大参数规模而不增加激活参数，但会给系统带来通信占比提升等新挑战 [64] - 单颗芯片性能已成为AI算法发展瓶颈，需要如TC link这样的高速互联技术实现128卡间扩展，为AI算法增长提供硬件基础 [58] - Agent Infra（智能体基础设施）本质上是AI时代的操作系统，管理模型能力、工具调用与任务执行等“智能资源” [52] 行业落地与商业化 - 2025年行业更关心如何做行业落地、场景赋能和商业化变现 [37] - 大模型在千行百业中落地才能产生最大价值，其在很多场景的价值尚未真正发挥 [43] - 三类企业需要行业或私有模型：传统大型企业、有海量数据的中小型企业、颠覆行业的新兴公司 [43] - 用大模型做To B业务，最关键的是后训练或Agent化，仅调用API无法形成差异化 [43] - AI在工业制造落地是一个组合拳，需大模型融合视觉和时序模型来处理生产数据，作为大脑进行分析决策和工艺调优 [37] - 昆仑万维的Skywork Super Agents产品中，PPT模式可在五分钟内生成30页PPT，该模式被40%的日活跃用户使用 [55] - 百度文库的AI学习平台OREATE AI新版本上线一个月月活突破140万，曾登顶ProductHunt全球日榜第一 [13] - 光轮智能通过全栈自研的“测量-建模-求解”三位一体仿真解决方案，缩小仿真与现实的差距（sim2real gap），以加速世界模型与物理AI落地 [70] 自动驾驶与机器人 - L2+/L2++与纯无人的L4难度差距巨大，真正的L4公司需要至少有二、三十辆车的纯无人车队运营半年以上 [40] - 预测称，如果特斯拉不装激光雷达，三年之内其在旧金山无法达到Waymo的自动驾驶水平 [40] - 随着大模型发展，若算力等条件满足，预测8年后可能出现开车能力超越99.99%人类司机的自动驾驶“AlphaGo时刻” [40] - 未来几年内，人形机器人进入通用开放环境自主进行复杂工作几乎不可能，应立足于在特定真实场景实现“星火燎原”式的落地 [79] - 灵巧手是具身智能的核心零部件，中国在机器人与灵巧手领域优势明显，甚至是遥遥领先 [76] 数据、仿真与开源生态 - 智源研究院过去两年多开源了2200多个模型，下载量突破6.9亿次；开源近百个数据集，下载量超120万次 [16] - 扩散架构模型LLaDA相比自回归模型更为data-hungry，对数据需求更大、吸收数据更快 [25] - 模型定制化面临挑战，Amazon SageMaker AI提供的Nova Forge能力允许在基础模型训练阶段就引入自有数据进行定制，效果优于训练后再微调 [22] - 国内发展人工智能产业离不开开源生态，行业需要企业共同组建开源平台 [58] 经济影响与组织变革 - 据估算，AI在今后的十年里每年可提升全球经济增长0.5到0.7个百分点 [34] - AI改变了稀缺的概念，并可能引发人机竞争及算法间的竞争 [34] - 未来不应寻找不会被AI替代的“安全”行业，而应思考如何与AI共生 [34] - 年轻人是AI生产力释放的主力军，经验丰富的从业者需为企业创造释放AI潜力的生产关系 [73] - 给AI创业者的建议包括：在增量中找市场、在专业里找空间、在业务中找场景、在结果中找收益 [73]

公司近期动态与战略调整 - 2025年11月下旬，公司启动大规模裁员，补偿方案普遍在“N+1.5”至“N+3.5”之间，部分包含年终奖折算 [1][12] - 裁员受影响最严重的是移动生态事业群组，而AI与云计算相关岗位基本未受影响，表明公司正进行战略收缩与聚焦，将资源从传统移动生态业务转向AI大模型、智能云和自动驾驶赛道 [1][8][12][19] 公司整体财务表现 - 2025年第三季度，公司实现总收入312亿元人民币，同比下降7% [1][2][12][13] - 同期净亏损112亿元，经调整归母净利润为38亿元，同比下降36% [1][12] - 核心业务收入为247亿元，同比下降7%，爱奇艺收入为67亿元，同比下降7% [2][13] 核心业务分析：在线营销业务 - 在线营销业务是公司收入大头，但持续疲软，2025年第三季度收入仅为153亿元，同比下降18% [1][2][12][13] - 该业务营收已连续6个季度下滑，从2024年第二季度至2025年第三季度，营收分别为192亿、188亿、179亿、160亿、162亿及153亿元，同比变动分别为-2%、-4%、-7%、-6%、-15%及-18% [3][14] - 2025年第三季度，该业务占公司总收入的比例为49% [3] - 同期，互联网广告市场规模达到1875.1亿元，同比增长6.4%，而腾讯、B站、虎牙、快手的营销服务收入分别增长21%、23%、30%、14%，形成鲜明对比 [7][18] 核心业务分析：非在线营销与AI业务 - 非在线营销业务收入在2025年第三季度为93亿元，同比增长21%，主要由智能云业务增长带动 [2][13] - 公司首次完整披露AI业务构成，分为智能云基础设施、AI应用及AI原生营销服务三大板块 [8][19] - 2025年第三季度，智能云基础设施收入42亿元，同比增长33% [8][19] - AI应用收入26亿元，同比增长6% [8][19] - AI原生营销服务收入达28亿元，同比强劲增长262%，占百度核心在线营销收入的18% [11][22] 市场竞争与用户行为变化 - 中国搜索市场格局改变，短视频、社交媒体和电商平台通过内置搜索功能构建生态闭环，降低了用户对传统搜索引擎的依赖 [5][16] - 用户反馈显示百度搜索质量较低，广告过多，例如搜索“肚子不舒服”时前三结果均为广告 [5][16] - 2025年9月，百度App月活跃用户数为7.08亿，同比仅增长1% [6][17] - 在广告主媒介地位指数中，百度已滑落至第九位，排在抖音、淘宝、微信、快手、小红书之后 [6][17] AI业务竞争与投入 - 在AI应用用户竞争方面，字节跳动旗下豆包以1.72亿月活用户位居榜首，DeepSeek以1.44亿月活位列第二，而百度的文小言月活用户为531万，仅排第九 [9][10][20][21] - 自2023年3月发布文心一言以来，公司在AI领域的累计投入已超过1000亿元人民币，且未来将持续加大投入 [11][22] - AI业务仍处于投入期，需要主营业务的持续输血 [11][22]

大会基本信息 - 会议名称为MEET2026智能未来大会，主题为“共生无界，智启未来”，关注AI如何穿透产业、学科与场景的边界 [128] - 大会将于2025年12月10日（周三）9:00-18:00在北京金茂万丽酒店举行 [1][126] - 大会将发布《2025年度AI十大趋势报告》与“2025人工智能年度榜单” [129][142] 上午议程核心议题与嘉宾 - **开场与宏观趋势**：主办方致辞后，张亚勤院士将探讨“AI打造超级智能体，成就超级个体、超级团队、超级组织” [130] - **AI技术演进与扩展**：王颖将分享“AI觉醒之年：从数字世界迈向物理世界” [130][131]；王仲远将讨论“混合AI：从云端到边缘智能” [132] - **AI应用与商业化**：万卫星将阐述“Agentic AI未来已来” [132]；陈晓建将分享“Agentic AI未来已来” [132]；赵俊博将提出“LLaDA: AGI路上的非共识宣言” [132] - **企业赋能与出海**：喻友平将探讨“数智融合·质效双升：企业智能体赋能新质生产力跃迁” [132]；Dennis Yue将介绍“AI时代领航：Google全链路赋能初创企业高效出海” [132] - **行业落地与金融视角**：屠静将解析“行业大模型及应用破局AI商业化落地” [135][137]；朱宁教授将从金融学角度探讨相关议题 [135] - **自动驾驶进展**：韩旭将进行“GenAI Talk: 第一批自动驾驶创业者的第二个八年”主题分享 [136] - **榜单发布**：上午议程结束前将发布“2025人工智能年度榜单” [136] 下午议程核心议题与嘉宾 - **大厂战略与技术突破**：方汉将分享“多模态与智能体：昆仑万维的AI技术突破与产业重塑” [137]；宣善明将介绍“商汤大装置，推进AI基础设施的深度演进与行业落地” [137][138] - **AI发展启示与基础设施**：Daniel Povey将探讨“The Evolution of AI: Lessons from evolution for the future of AI development” [138]；姚欣将阐述“从‘思考的AI’到‘行动的AI’：解锁Agent时代的基础设施” [140] - **算力与硬件创新**：尤洋将分享“AI大模型赋能千行百业” [140]；乔梁将探讨“超智融合计算新范式下的国产算力生态建设” [140]；刘凡平将提出“硬件觉醒：让AI不再被Transformer束缚” [140] - **核心技术应用与落地**：王雁鹏将介绍“昆仑芯的规模化应用之路” [141]；王潜将探讨“构建物理世界的基础模型” [141]；杨海波将分享“打造全栈自研仿真基础设施，加速世界模型与物理AI落地” [141] - **企业运营与具身智能**：毛健将阐述“Agentic AI时代企业运营新范式，锻造企业新质生产力” [141]；张延柏将介绍“以灵巧手和云端智脑为核心的具身智能平台” [141] - **学术前沿与圆桌讨论**：孙茂松将分析“生成式人工智能和大模型：前沿态势、核心挑战及发展路径” [141]；随后将举行题为“距离AI Agent革新”的前沿圆桌，嘉宾包括杜知恒、赵天成、徐达峰 [142] - **趋势报告发布**：大会最后将发布《2025年度AI十大科技趋势报告》 [142] 参会嘉宾及其背景亮点 - **学术界与研究机构**：包括清华大学张亚勤（中国工程院院士）[24]、孙茂松（清华大学人工智能研究院常务副院长）[28][29]、王仲远（北京智源人工智能研究院院长）[35]、赵俊博（浙江大学百人计划研究员、蚂蚁集团资深技术专家）[48][49]、尤洋（新加坡国立大学校长青年教授、潞晨科技创始人）[85][86] - **科技巨头与云服务商**：包括百度系王颖（集团副总裁）[32]、王雁鹏（AI计算首席科学家）[19][20]；商汤宣善明（大装置副总裁、CTO）[14]；亚马逊云科技陈晓建（大中华区产品部总经理）[42][43]；Google Cloud Dennis Yue（大中华区企业与中国初创业务负责人）[57][58]；高通万卫星（AI产品技术中国区负责人）[38][39]；小米Daniel Povey（首席语音科学家、IEEE Fellow）[76][77] - **AI创业公司与技术专家**：涵盖多个前沿方向： - **具身智能与机器人**：杨海波（光轮智能联合创始人，实现年度收入同比增长10倍）[6]；张延柏（灵心巧手联合创始人）[11]；王潜（自变量机器人创始人）[102][103] - **自动驾驶**：韩旭（文远知行创始人，带领公司于2024年登陆纳斯达克，2025年登陆港交所）[69][70] - **大模型与多模态**：赵天成（联汇科技CEO，研发国内首个通过工信部信通院评测认证的预训练大模型）[119][120]；屠静（卓世科技创始人）[64][66]；喻友平（中关村科金总裁）[52][53]；刘凡平（RockAI CEO，主导国内首个非Transformer架构大模型）[98][99] - **AI算力与基础设施**：姚欣（PPIO联合创始人，聚焦AI云计算）[80][81]；乔梁（太初元碁联合创始人，深耕高性能计算）[90][91]；方汉（昆仑万维董事长兼CEO）[73] - **AI应用与Agent**：毛健（云徙科技COO，主导GOS.AI企业运营超级智能体）[107][108]；徐达峰（蚂蚁集团平台体验技术部负责人，致力于AI驱动的前端研发范式革新）[124][125] - **投资与跨界背景**：杜知恒（小宿科技联合创始人，曾任红杉中国对冲基金创始成员、高瓴资本、百度等）[114][115]；朱宁（上海高级金融学院教授，曾任雷曼兄弟与野村证券高管）[60][61]