专题：聚焦美股2026年第一季度财报

据最新网络舆情数据显示，百度于2026年第一季度发布了财报，显示其总营收达到321亿元。其中，百度一般性业务收入为260亿元，同比增长2%，超出市场预期。值得注意的是，AI业务收入达136亿元，占百度一般性业务收入的52%，连续多个季度实现增长。

财报发布后，百度集团董事长兼CEO李彦宏，执行副总裁兼百度移动生态事业群组（MEG）总经理罗戎，集团执行副总裁兼百度智能云事业群总裁沈抖以及CFO何海建等高管出席了财报电话会议，深入解读了财报要点并回答了分析师的提问。

以下是分析问答环节的主要内容：

摩根大通分析师Alex Yao：首先，我想祝贺公司在本季度AI云基础设施中收入的加速增长。能否请管理层进一步阐述，推动本次收入增长的主要因素是什么？此外，公司目前是否具备足够的算力以支撑未来的增长需求？最后，管理层能否对比AI云业务与传统云业务（例如CPU云）的利润率水平，以及从长期来看，如何理解AI云业务的利润率趋势？

沈抖：我们注意到，企业用户对AI基础设施的需求显著提升，尤其是在推理端的增长势头尤为强劲，显示出用户已不再仅停留在模型训练阶段，而是加速在更多业务环节中部署和使用AI技术。

与此密切相关的是，我们的MaaS（模型即服务）平台也取得了显著进展。“百度千帆”是中国为数不多的MaaS平台之一。正如李总所提到的，除了“文心”（ERNIE）外，我们还快速扩展了“百度千帆”的模型库，涵盖了当前最受欢迎的模型，如DeepSeek、GLM、MiniMax等。我们持续观察到外部用户的token消耗增长。

值得一提的是，我们“支持新模型的接入”并非简单的“即插即用”，这背后需要更高水平的推理能力和更高效的模型服务能力。百度有能力在相同算力条件下大规模稳定运行这些模型，并支持更多的token需求。

我们观察到，用户需求广泛分布于各个行业，包括互联网、自动驾驶、游戏和高端制造等领域。现有客户支出在增加的同时，我们也在不断吸引新的客户，包括一些传统上并不重度依赖AI和云计算的行业，如零售和IP驱动的消费品牌。

总体来看，我们的市场覆盖仍在持续扩张。在需求强劲而供给相对紧张的背景下，我们正在积极扩充算力容量，提升资源利用效率，以更好地支持不断增长的客户需求。

我们对此充满信心，因为我们相信自身差异化的全栈AI能力为我们带来了多个结构性优势。首先是效率优势，由于我们具备全栈自研与优化能力，能够为客户提供极具竞争力的性价比。其次，我们自研的AI技术在行业中获得了广泛认可，并已在实际场景中得到了验证。

关于利润率，核心驱动因素是业务结构的变化。GPU云通常比传统的CPU云具有更高的利润率，原因有几点：首先，GPU云在技术上更为复杂，门槛更高。百度是中国最早规模化建设GPU云的云服务商之一，并持续保持行业领先地位。其次，当前需求依然强劲，而高质量供给相对紧张，客户更看重产品的稳定性与可用性，而不仅仅是成本。此外，我们的自研芯片和全栈AI能力也为进一步优化成本提供了空间，客户结构的持续优化也有助于提升利润率。

随着GPU云在整体云基础设施收入中的占比不断提升，我们认为百度云业务的综合利润率将持续改善。这一趋势是结构性的，长期来看，我们对百度云业务的盈利能力保持信心。

花旗银行分析师Alicia Yap：我的问题涉及百度的基础模型。在竞争日益激烈的环境中，百度如何看待文心大模型的定位？展望未来，公司的投资规划与模型迭代的重点方向是什么？

李彦宏：当前大模型格局变化迅速。在全球范围内，各参与者持续发布新模型。我们认为，模型能力将继续快速演化，而强大的自研基础模型能力仍然不可或缺，因此我们将继续坚定投入文心大模型。

与此同时，我们始终认为，模型的价值最终要通过应用来体现。因此，我们一直坚持“应用导向”的路径。每次文心大模型的迭代均是由真实的产品需求和具体场景所驱动。近期，我们发布了文心大模型5.1版本，在行业的大语言模型中，我们的文本能力和搜索能力均取得领先成绩，体现出文心大模型在文本理解、推理及搜索能力方面的持续进步。

展望未来，我们将继续围绕核心应用场景推进文心大模型的迭代，这些场景包括AI搜索、数字人、智能体等。我们始终相信，这些是最具价值潜力的应用方向。

我们的目标是在最关键的需求领域打造出最强的能力。例如，我们将持续提升文心大模型对用户意图的理解能力和内容质量评估能力，从而让AI搜索提供更准确、更高质量、更智能的结果。同时，我们也在增强文心大模型的文本与多模态能力，使数字人更加生动、逼真，并在电商直播等场景中更有效地与用户互动并促进转化。

我们还将强化代码能力，以更好支持编程工作，让用户能够通过自然语言构建应用。随着编程能力在AI时代愈发重要，这也将成为我们重点投入的方向。此外，我们将持续提升文心大模型在复杂真实世界场景中识别更优解决方案的能力，帮助各行业企业提升运营效率。

为了更好支持上述方向，我们已对模型团队进行了组织调整，并将在必要时持续优化组织结构。我们有信心百度的文心大模型将在上述各方面持续增强。

除了文心大模型外，我们还拥有一系列更小、更快、更高效的模型，以及针对不同场景优化的模型组合。不同应用场景对能力、成本、延迟和部署效率的要求各不相同，而我们的目标始终是为每一个应用场景提供最佳的解决方案。

从长期来看，我们认为AI应用的潜力空间仍然巨大，还有许多潜力尚未释放。随着更多AI使用场景的出现，我们“应用驱动”的路径价值将愈加凸显，而文心大模型在这一过程中将变得更强、更有价值。

瑞银集团分析师Wei Xiong：首先祝贺公司的云业务持续保持强劲增长。我想请教管理层关于利润率的问题。随着AI云基础设施收入的持续、快速增长，目前公司AI驱动的业务已占总收入的50%以上。作为投资者，我们应如何看待百度的长期经营利润率水平？未来推动利润率提升的关键因素有哪些？

何海建：在第一季度，正如大家所见，百度核心业务中由AI驱动的部分首次占到总收入的50%以上。这一里程碑既体现了AI技术对公司贡献的持续提升，也说明我们的收入结构正在变得更加多元化。

这些高速增长的业务目前仍处于规模扩张阶段。我们预计，随着它们在收入结构中占比的进一步提升，不仅将推动收入增长，也将带动利润率的扩张，从而为公司带来多重、可持续的长期盈利改善驱动因素。

当前阶段，我们正坚定投资那些最具战略意义的机会，同时非常重视这些投资的回报率（ROI）。我们相信，今天所构建的能力将在未来多年影响我们的利润结构，并帮助百度形成持久的竞争优势。

以下是几个关键业务领域的具体分析。

首先，AI云基础设施业务。GPU云在结构上比传统的CPU云具有更高的利润率，其驱动因素包括更强的需求、更紧张的供给链、更高的技术壁垒以及更有利的定价能力。我们预计，随着其在整体业务结构中占比不断提升，它将成为推动利润率改善和扩张的重要动力。

其次是AI应用业务。这类业务天然具备较高利润率，核心原因在于其具有粘性较强的订阅模式，并且随着业务规模的扩大将逐步形成运营杠杆效应。

第三是自动驾驶出租车（Robotaxi）业务。自我们在武汉实现盈亏平衡以来，单位经济模型持续改善。尽管目前我们的业务仍处于投资阶段，但随着规模的扩大，我们相信未来的盈利路径将日益清晰。

此外，在公司层面还有一些额外的杠杆：一是持续在全公司范围内推动成本优化与运营效率提升；二是大规模应用AI技术来提升公司内部生产力；三是在基础设施层面提升服务器利用率，随着时间推移，这将直接改善利润率。

总的来说，我们的收入结构正在向更高利润率、更高增长的业务方向转移。全栈AI能力为我们带来成本效率优势，而公司层面的生产力提升也在持续积累。我们相信，中长期来看，公司的利润率轨迹将非常吸引人，并且具有可持续性。

摩根士丹利分析师Gary Yu：我的问题是关于百度的自动驾驶出租车业务。管理层能否为我们介绍一下百度在海外市场Robotaxi业务的最新进展？我们应如何理解业务的运营规模？Robotaxi业务在国内与海外之间的收入结构（占比）如何？此外，国内与海外业务在利润率方面的对比如何？从长期来看，百度如何看待自己在Robotaxi行业生态中的角色？管理层认为百度更像是运营方、技术提供方，还是运营平台？

李彦宏：首先，从规模来看，“萝卜快跑”（Apollo Go）仍然是全球领先的自动驾驶出租车运营平台。截至4月，我们的累计载客量已超过2200万次。

中国是全球最开放的Robotaxi市场之一，因此我们的国内运营规模显著领先于海外市场。这是一个自然而然的结果。但我们也看到，全球越来越多市场正在逐步向Robotaxi开放，监管环境正变得更加积极、宽松。

我们在国内长期积累的运营经验为国际化扩展奠定了良好基础。过去几个季度，我们在海外市场已经取得显著进展。实际上，我们是在几个季度前才开始加速海外扩张，但目前我们的业务版图已覆盖欧洲、中东和亚洲的多个关键市场。

这样的扩展速度反映出我们技术与运营体系在不同市场环境中的可复制性与可扩展性。我们对海外拓展的信心主要源自于我们在中国市场已验证的大规模运营能力。

多年来，我们在真实道路环境中积累了完全无人驾驶的运营经验，涵盖复杂路况、运营挑战以及大规模运行中可能出现的各种“长尾问题”。这些经验并非快速复制的，它们持续优化了我们的算法和运营标准，使百度的Robotaxi系统在每次行驶中都变得更加稳健。

走向全球市场时，这些经验也随之输出，帮助我们更快地在当地市场落地。例如，我们从香港到伦敦的业务推进就是一个成功案例。香港一直是我们重要的右舵市场。在过去一年多时间里，我们在当地积累了大量运营经验，这些经验帮助我们顺利进入伦敦市场，毕竟伦敦同样是一个右舵驾驶市场。

关于盈利能力，Apollo Go在中国最大运营城市中已实现了单车经济模型的盈亏平衡，尽管我们的定价仍较低。随着我们逐步向全球市场拓展，整体定价环境将更为有利。因此，我们相信海外业务在规模化后将具备更强的盈利潜力。同时，国际市场（不包括中国和美国）的整体规模甚至可能大于中国本土市场。

最后，关于我们在整个Robotaxi生态中的长期角色，我认为目前下结论还为时尚早，因为整个Robotaxi行业仍在快速演进中，产业链结构和商业模式仍在形成过程中。我们当前的业务重点仍是持续扩大规模、深化技术与运营优势，并保持全球领先地位。在此基础上，随着整体生态的逐渐成熟，我们将有更高的战略灵活性来定义自身角色、捕捉长期价值。

　　杰富瑞分析师Thomas Chong：随着整个行业持续加大对AI技术的投资，投资者们应如何看待百度在2026年的资本开支水平？管理层如何在AI投资与股东回报之间进行资本配置优先级的权衡？最后，管理层能否介绍一下公司在香港“双重主要上市”方面的最新进展？

　　何海建：关于资本开支问题，我们的整体策略是在保持战略性投资强度的同时，坚持审慎的财务纪律。AI仍然是百度最重要的长期机会，我们将持续投资基础模型，以确保在技术前沿的竞争力，同时也会在更广泛的全栈AI能力上持续投入。

从财务角度来看，我们具备支持这一投资强度的能力。正如您所看到的，我们的经营利润和经营现金流仍保持健康水平，整体现金储备也处于稳健状态。本季度我们的经营现金流继续保持正向，约为27亿元人民币，这是自去年三季度转正以来连续第三个季度为正。同时，我们也在使用多元化的融资渠道和不同的金融工具，包括经营租赁、融资租赁以及其他低成本银行借款等方式，为AI投资提供资金支持；同时保持健康的现金状况、稳健的资产负债表以及长期合理的融资结构。

关于股东回报，这同样是我们关注的优先事项。我们的立场始终没有改变。在上个季度，我们宣布了新的股票回购计划，并首次引入了现金分红政策。未来，我们将继续在长期AI投资与股东回报之间保持平衡，致力于为股东创造可持续价值。

最后关于香港“双重主要上市”问题。我们一直在持续评估有助于释放公司长期价值的各类资本市场举措。我们认为，百度的内在价值是非常可观的，也会保持灵活、积极的态度去探索如何更好地体现这一价值。在具体的决策过程中，我们会综合考虑市场环境、监管要求以及股东利益，并在有实质性进展时及时与市场沟通。

　　美银美林分析师Miranda Zhuang：我的问题涉及公司的AI智能体。随着我们快速进入智能体AI时代，投资者们应如何理解百度在AI应用与AI智能体方面的战略布局？管理层如何看待未来的商业化模式？例如，百度的AI智能体会基于token计费，采取订阅制模式，还是项目制收费模式？

　　李彦宏：正如我在上周的百度创作者大会上提到的，过去三年中，最重要的AI技术突破主要来自模型能力的跃迁。但今年的情况有所不同，今年的技术突破首次由AI智能体和AI应用本身驱动，这两者成为全球关注的焦点。这一转变也验证了我们长期以来的判断：在AI时代，价值最终是在应用层实现的。

AI应用一直是百度的战略重点。我们围绕真实的用户需求与应用场景构建了完整的产品组合，既包括AI原生产品，也包括对现有产品的AI化升级，覆盖个人用户、企业以及各类行业垂直领域。

在这一产品矩阵中，有几个方向尤为重要。第一是“大搜索”业务，这是我们最大的面向消费者的产品，也是我们持续用AI技术改造的核心产品之一。我们正在全球范围内引领AI搜索体验，将最新的AI搜索能力带给数亿用户，使搜索能够在规模化场景下为用户提供更智能、更结构化、更有帮助的答案。

第二是数字人业务。我们持续推动成本下降与规模化能力提升。随着成本降低，数字人正在变得更加普及，商家可以通过更低门槛使用，并实现大规模部署。在电商直播中，数字人正在展现出越来越强的转化能力，许多情况下，其表现已接近甚至超过真人主播。

第三是“秒哒”编程产品。随着能力的不断提升，它可以支持更广泛的应用与工作流，通过自然语言降低个人和企业用户构建AI应用的门槛。

第四是我们的“伐谋”智能体。它能帮助企业用户应对复杂且动态变化的真实世界场景，并不断进化以识别更优解，提升整体效率。随着其在更多行业、更多复杂场景中的应用，它也将持续变得更强。

在这四个方向中，第一类（搜索）明显更偏向广告商业模式；而后三类则更偏向于订阅制、按使用量或token计费的模式。

我认为，搜索是AI原生应用中已形成共识的巨大市场，而“秒哒”这样的AI编程产品，在全球范围内也已有类似产品的验证。对于数字人和“伐谋”这类AI智能体，目前行业内尚未形成广泛共识。这是我们的核心判断。我们认为它们都代表着巨大的潜在市场，但目前投入这一方向的公司仍然不多。

💚 此外，我们也在探索新的AI原生产品形态，例如“百度搭子DuMate”，这是一个通用型AI智能体，能够将AI技术融入人们的日常工作流与任务处理之中。

在商业化方面，全球行业仍处于非常早期阶段，商业模式仍在不断演进。目前来看，以token计费是更常见的方式，用户为基础模型的能力付费。但随着时间推移，AI应用与AI智能体将能够完成越来越复杂的真实任务，接近甚至类似人类工作能力。

因此，我们相信未来的商业模式将变得更加多元，并更以结果为导向。也就是说，用户将为生产力提升、时间节省、更好的体验以及具体结果付费。最终，我们相信用户将为AI智能体或AI应用本身付费，而这一市场的规模将远超过仅基于token计费的市场。

⤵️ 　　高盛分析师Lincoln Kong：我想请教管理层，您对中国国内AI芯片增长前景及竞争格局有何看法？目前中国的AI芯片市场情况如何？百度的昆仑芯在市场中的定位是什么？近期管理层观察到的需求端趋势有哪些？

　　沈抖：我认为，中国本土自研的AI芯片市场仍处于早期阶段，但发展速度非常快。我们已看到，AI相关的计算需求正在发生结构性转变：从以训练为主，逐步转向训练与推理并重，且推理的占比正在不断提升。

随着智能体应用、各类行业的垂直应用以及新形态应用的不断涌现，推理正在成为计算需求中越来越重要的组成部分。目前行业内正涌现出新一波的推理需求，这类需求具有更高频、更实时、更复杂的特点。

在供给侧，国内的AI芯片在短期内仍面临一定挑战，主要体现在产能与供应链成熟度方面，这在一定程度上源于需求增长速度超过了供给能力。但从长期来看，在强大的制造基础和供应链体系支持下，中国的半导体产业正在快速发展，我们相信国内自研芯片的能力也将持续提升。

在竞争层面，我们始终认为，AI芯片的竞争不仅取决于“能否交付芯片”，更重要的是这些芯片能否在多样化的真实场景中实现稳定、高效的运行。国内芯片在某些最前沿的训练场景中，与全球最先进产品相比依然存在一定差距；但在推理场景中，国内芯片已具备较强的相关性和竞争力。随着推理需求的持续增长，这一优势将愈加显现。

对于企业用户而言，他们关注的不仅是芯片的原始性能，更重要的是系统层面的能力，包括大规模运行的稳定性、与主流模型和框架的兼容性、迁移成本与使用门槛、对大规模集群部署的支持能力，以及最终的整体成本效率。因此，我们认为市场将逐步关注能够在这些维度全面胜出的公司。

昆仑芯在上述方面具备良好的竞争力。此外，昆仑芯不仅是一个独立的芯片产品，它也是百度全栈AI能力的重要组成部分。基于从基础设施到应用的全栈能力，我们可以在不同层面持续优化，包括提升模型效率、降低推理成本，并为用户提供更具性价比、更稳定、更易部署的AI基础设施。

目前，我们已经看到昆仑芯的客户需求持续增长，行业覆盖范围不断扩大。我们相信，昆仑芯在未来的行业发展机遇中具备良好的竞争地位。（完）

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责任编辑：刘明亮