AI应用与AI Agent架构新范式 核心观点 - AI应用正从被动命令处理工具向"智能伙伴"进化，采用LLM（大语言模型）与AI Agent双引擎模式：LLM负责意图理解和任务规划（大脑），AI Agent负责工具调用、任务执行与环境交互（执行者）[1] - MCP服务是企业AI应用的基石，规范化多者协同关系，实现AI Agent与后端服务快速对接，将零散IT资产转化为标准化能力[1][17] - 构建AI应用的两大路径：全新开发（适合颠覆性创新）和存量改造（在现有业务系统中嵌入AI Agent能力）[1][18][21] AI Agent系统架构 - 核心组件包括：LLM（大脑）、存储服务（记忆）、工具集（手）、系统提示词（定义行为），采用ReAct推理模式[1][26][27] - 函数计算FC是关键运行时，支持快速弹性伸缩，具备高可靠、高性价比特性，适用于AI Agent运行和沙箱环境[1] - AI网关作为中枢枢纽，提供LLM缓存、内容审核、Token限流等功能，统一接入代理与安全管理[2][24] 企业应用实践 - 全新开发模式案例：金融行业AI研究分析师、企业"超级知识入口"等原生场景[21] - 存量改造模式：在HR、财务、CRM等核心系统中嵌入AI Agent能力，保留历史IT资产价值[17][18] - 辅助基模的AI Agent（如Qwen3、智谱GLM）通过联网搜索、深度研究增强基模能力，通常以编码方式构建[35] 技术实现方案 - SAE（Serverless应用引擎）提供低成本、高安全性的AI应用部署方案[2] - 事件驱动架构支持定时/MQ/SLS/CDN等多种触发方式[23] - 开发框架选择包括LangChain、LangGraph、OpenAI Agent等标准化工具链[36]

AI+营销深度融合 - 公司旗下利欧数字发布广告行业首个MCP服务并开放API工具，推动AI与营销全链路深度融合 [2] - MCP服务落地验证了AI在广告营销中的实用价值与放大效应，构建人机协同新生态取得阶段性成果 [2] AI驱动营销效能提升 - 通过MCP服务与AI Agent结合，单日创意产出从传统人工150套提升至2万套以上，98%一次性通过媒体审核 [3] - AI广告投手将程序化交易系统从小时级执行提升到秒级，每秒操作超1200次，单日人机协作操作量突破200万次 [3] - 公司加速改造"AI创意工厂"和"AI广告投手"产品，实现大语言模型与AI Agent标准化对接 [3] 人机协同三大核心体系 - MCP服务由身份认证与安全体系、程序化广告智能中枢、企业系统融合引擎三大模块支撑 [4] - 安全体系采用OAuth协议和TLS加密，实现多维身份验证与操作审计 [4] - 程序化广告智能中枢覆盖投放管理、预算控制等全流程接口，支持AI实时优化策略 [4] - 企业系统融合引擎打通人力、财务等内部系统，提升跨部门协作效率 [4] 标准化与生态建设 - 公司联合中国广告协会等机构推动MCP协议成为行业标准，促进AI应用规范化 [5] - 内部开放"智能体广场"，1500名员工参与"员工经验反哺智能体"机制，培养复合型人才 [5] - 计划深化与字节火山、腾讯混元等大模型平台合作，7月将在百度、华为平台上线MCP功能 [5] 行业影响与未来展望 - MCP服务的规模化应用或为行业提供可复制的AI智能化转型样板 [6] - 公司将持续技术创新与生态共建，推动行业进入人机协同新阶段 [6]

火山引擎发展历程与战略 - 火山引擎成立5年，从最初不被看好到目前国内大模型调用量占比46.4%，远超二三名总和[4] - 公司2021年定下1000亿元年收入目标，当时阿里云年收入仅600亿，目前火山引擎去年收入100亿，今年目标200多亿[14] - 公司采用"内外技术同源"原则，复用字节跳动内部技术资源，如推荐系统GPU训练经验直接对外服务[10] 技术优势与市场表现 - 豆包大模型日均Token处理量从去年12月4万亿增长至16.4万亿，半年翻两番[4][26] - 公司TPM（每分钟处理Token数）达500万，远超同行默认水平，并通过技术优化将大模型价格降至行业1/3[19][22] - 深度思考模型和多模态模型带动AI工具类应用增长10倍，如AI搜索、AI编程和线下巡店等场景[26] Agent战略布局 - 公司认为Agent将突破App时代天花板，能创造更大经济价值，正在加码开发全链路Agent工具[4][25] - 推出MCP服务、Prompt Pilot等Agent定制开发套件，采用按输入长度区间定价的创新模式[5][24] - 开源强化学习框架veRL，并打通Trae开发者工具与云组件服务，构建完整Agent开发环境[24] 商业模式与竞争策略 - MaaS（模型即服务）毛利率较高，公司通过C端（豆包App）与B端协同获客，客户常参考C端效果提出需求[17][19] - 资源调度能力突出，将不同context长度混合推理，实现256K上下文窗口，国内首家[24] - 按整个集团计算资源规模不输阿里云，内部基础设施复用大团队保证体系协调[21][29] 行业趋势判断 - 预计云计算市场空间将扩大100倍，GPU为基础的AI云服务将占收入大头[14][25] - 模型能力提升带动行业爆发，如DeepSeek破圈后客户热情明显提升[26] - 提示词工程价值被低估，模型越好时明确的需求描述越能发挥性能[28]

火山引擎发展现状与战略 - 火山引擎国内云端大模型调用量占比达46.4%，超二三名总和[3] - 豆包大模型日均Token处理量半年内翻两番至16.4万亿[3][49] - 公司2021年定下1000亿元年收入目标，去年收入100亿，今年目标200亿[22] 技术优势与产品布局 - 推出MCP服务、Prompt Pilot等Agent定制开发套件，思考模型定价为同行1/3[4] - 深度思考模型context长度达256K国内第一，TPM达500万领先行业[39][45] - 强化学习框架veRL和集成式Coding Agent Trae构成技术壁垒[46][47] 商业模式与竞争策略 - MaaS业务实现盈利，毛利率优于传统PaaS服务[33] - 采用"技术优化+规模效应"降本模式，而非价格战[34][41] - C端产品豆包App成为B端获客重要渠道，形成协同效应[37][40] 行业趋势判断 - 预测AI云服务市场将扩大100倍，GPU业务占比超50%[23][42] - Agent将突破App时代天花板，创造更大经济价值[48] - 多模态模型带动AI搜索、AI Coding需求增长10倍[52][53] 运营管理特点 - 坚持"内外技术同源"原则，复用字节基础设施[12][61] - 通过规模效应摊薄成本，1万台服务器优化收益放大100倍[41] - 建立垂直优化团队深度参与模型研发[61][62]

文章核心观点 中金维持百度集团-SW(09888)25和26年收入和非通用准则净利润预测，维持跑赢行业评级及美股和港股目标价，基于SOTP估值法对应美股和港股均为11倍/10倍的25年/26年非通用准则市盈率，4月25日该行参加Create2025百度AI开发者大会，会上管理层公布文心大模型最新进展并发布面向开发者的AI工具 [1] 多模态、强推理、低成本，构建普惠技术底座 - 公司发布文心大模型4.5 Turbo与X1 Turbo，文心4.5 Turbo多模态原生架构全面进化，在视觉理解上升级，原生支持多模态输入，去幻觉、逻辑推理和代码能力增强；X1 Turbo在多模态能力基础上，增强深度思考和工具调用能力 [2] - 文心4.5 Turbo与X1 Turbo百万token输入/输出价格分别降至0.8元/3.2元（DeepSeek - V3的40%）和1.0元/4.0元（DeepSeek - R1的25%） [2] - 公司点亮国内首个全自研的三万卡集群，可承载大规模并行大模型训练、精调，赋能中小企业以更低成本、更高稳定性接入大模型能力 [2] 全场景重构，推动AI应用平民化与商业化 - 结合现有场景创新多模态应用，推出内容操作系统“沧舟OS”，在百度网盘、百度文库上线“AI笔记”功能，截至目前百度网盘/文库AI月活达9700/8000万；发布声形拟真“数字人”，在慧播星平台推出“一键克隆”功能 [3] - 智能体矩阵全面开放，百度秒哒（无代码平台）3月面向全社会开放，正式上线多智能体协作APP心响，已覆盖200 + 任务类型，目标扩展至10万场景 [3] - 开放工具链，赋能开发者定制化需求，面向电商、客服等高价值场景，百度开放数字人开发工具链，支持零代码定制虚拟员工，已部署超10万数字人 [3] 全面拥抱MCP，构建标准化工具生态 - 推出电商交易和搜索MCP，支持开发者调用商品检索、支付履约等全链路能力 [4] - 千帆平台全面兼容MCP协议，支持开发者将现有SDK一键转化为MCP工具 [4] - 上线国内首个MCP Store门户商店，聚合开源工具供开发者组合调用，百度地图、网盘等核心产品开放MCP服务能力 [4]