卷应用将是中美AI的分水岭

越来越多的数据显示，全球唯二的 AI 创新策源地——美国和中国，对 AI 未来发展的趋势有着明显不同的判断和走向。

简言之，在同样都试图把 AI 变成生产力的过程中，美国依然更热衷于训练更大、更多的大模型，而中国企业明显的更加注重于切入应用领域，而这可能让中国的 AI 从长期看更具竞争力。

数据很能说明问题——基于全球视角的对去年 AI 消耗的 1 万亿个 token 进行统计分析可以看到明显的趋势——全球用于训练和推理的 token 呈现 1:1 比例，这在前两三年甚至都是不可想象的，彼时推理所产生的 token 只占全球的 2%-5%。

训练是为了打造更强大的模型，而推理更多的体现于实际应用场景，推理需求的飙升意味对 AI 的应用在极速发展，尤其是中国市场。

模型导向和应用导向正日益成为中美 AI 之间 PK 的分水岭，而它们谁更有助于巩固自身在全球 AI 创新方面的地位，似乎也有了更为明确的答案。

百度，这家中国最早切入 AI 研发的互联网公司的现状，似乎就很能说明问题。

——导语

秒哒的 " 水晶鞋效应 "

在商业世界里，寻找 Product-Market Fit（产品市场契合点）被奉为圭臬，但在 AI 时代，这种契合需要一种更极致的做法来打造。

把目光投向刚刚在杭州落幕的百度 AIDAY。这场活动中披露的数据显示，百度智能云旗下的无代码应用搭建平台 " 秒哒 "，在发布仅仅 8 个月后，就交出了一份令人咋舌的成绩单：平台已累计生成超 50 万个商业应用，日新增应用涨幅超 150%，其中带有后端的应用占到一半，覆盖教育、商业、内容创作、企业服务等 200 余个场景，累计创造经济与效率价值超 50 亿元。

举个例子就能说明——安卓生态或苹果生态，分别积累了近 20 年的应用数量也不过百万级，其中还在使用的大概只有五分之一。

换句话说，尽管有很多是练手或尝试之作，但秒哒在 8 个月里产生的应用数量就达到了安卓或苹果生态应用规模一半以上，这在移动互联网时代是不可想象的，这是真正意义上把 AI 能力和实际应用结合起来产生的一种伟大的生产力革命。

这组数据背后还隐藏着一个更为关键的细节：在这 50 万个应用中，日新增应用涨幅超 150%，其中带有后端的应用占到一半。在软件工程的语境里，带后端意味着这不再是那个只能看不能用的 PPT 演示或原型 Demo，而是能够真实存储数据、处理复杂逻辑、被用户在实际业务中高频调用的 " 活应用 " 。

这种爆发式的增长，完美印证了 AI 赛道中一种奇特的现象—— " 水晶鞋效应 "。

这个概念源自那个我们耳熟能详的童话：灰姑娘只有穿上那双那双严丝合缝的水晶鞋，才能与王子匹配，开启新的命运。在 AI 领域，这个比喻被用来描述一种近乎宿命般的供需关系：当一个 AI 产品恰好完美解决了一批用户长期未被满足、甚至被传统应用开发模式所遗忘的特定问题时，这批用户就会瞬间转化为 " 死忠粉 "。

秒哒的表现，也意味着 " 编程 " 这一曾被视为数字世界最高门槛的权力，正在被彻底下放。曾经，它是只有受过专业训练的程序员才能掌握的屠龙技；如今，它成了普通人解决真实问题的瑞士军刀。

王治磊，一位普通的石油企业工程师，他不是码农，但他比任何软件工程师都懂油气井的生产设计。14 年前，他的企业曾花费巨资、立项合作开发一套设计软件，投入 140 万，结果做出来的东西连直观的图表都画不出来。

原因很简单：懂代码的不懂石油，懂石油的不懂代码。这种错位，困扰了传统软件行业几十年。

而现在，王治磊用秒哒，无需代码，自己动手开发了 " 油气井生产优化设计系统 "。这套系统不仅完美解决了专业痛点，重塑了工作模式，更直接为企业省下了 140 多万元成本。

再看另一个案例，" 蜗牛牙牙 "，一款专注于儿童口腔健康的科普应用。它的开发者是一位口腔预防教育从业者李建飞，也是支付宝高级专家。他原计划自建团队研发，预估至少耗时四个月。但当他转向秒哒，从 UI 设计到逻辑构建再到数据库生成，一气呵成。结果是惊人的：上线测试阶段，仅仅 10 天，这款应用就实现了近万元的营收，并积累了一万余名用户。

秒哒不仅帮人们快速编程，甚至在帮他们快速的创造价值和换取真实世界的财富。

81% 非程序员，意味着 AI 的核心用户群已经在从技术圈外溢；61% 工作提效场景，意味着秒哒的绝大多数应用不是 " 玩具 "，而是真正在重写工作流程；82% 职场与高校人群，意味着新一代劳动力正在全面 " 内化 AI 能力 "。

这些鲜活的个体，正在用行动证明一个时代的变迁：AI 的核心用户群体，正从狭义的业内人士，向非业内的行业精英、普通人快速弥散。秒哒的核心能力不是 " 协助编程 "，而是让 " 更多非程序员借助秒哒去创造价值。

为什么百度能造出这双鞋？

秒哒之所以能在短短 8 个月内达到这样的体量，并非偶然，而是百度长期坚持的一条方法论：

" 只有当 AI 被内化为一种原生能力，才能真正在各行各业实现效果涌现。"

在正式对外发布之前，秒哒已经在百度内部经历了长时间的 " 吃自己狗粮 " 的磨练：

从百度世界大会的邀请函、官网，到报名留资、参会系统、现场互动等一整套系统，都由秒哒无代码生成。这实际上是一次完整的 " 自我验收 "。

从这个意义上说：秒哒的水晶鞋效应，本质上是百度先把 AI 内化为 " 自己的能力 "，再把这套能力开放给全社会的自然结果。

中国 AI 应用进入 30 年黄金窗口期

为什么我们一方面承认在顶级大模型的数量和质量，AI 高端人才的存量等方面，中国和美国还有差距；但我们又高度自信于中国 AI 道路的方向是准确的。

原因是要深入的结合中国国情。

中国是制造业大国，拥有 41 个工业大类、207 个工业中类、666 个工业小类，是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，有最完整的产业链。

换句话说，仅仅就制造业这一个领域，全球就只有中国才能真正意义上被称为 " 千行百业 "，如果加上第一产业和第三产业，中国的实体经济体量之大，细分领域之多更是冠绝全球，而它们中的大部分还根本没有经历过 AI 的改造。

这意味着在中国推广 AI 应用，可能是一个有 30 年黄金窗口期、有看不见的需求天花板，同时又和国计民生的健康高速发展深度绑定的正确路径。

而对于百度这样的企业来说，如果我们把视线拉高，从个体的生产力工具转向更宏大的产业图景，会发现百度的野心远不止于做一个 " 好用的工具箱 "，它要用一种全新的方式度量自身乃至整个 AI 产生对社会贡献价值的程度和方式——看 AI 应用的渗透度和价值增量。

令我印象最深刻，也最具代表性的，莫过于在 11 月 13 日百度世界大会上发布的 " 伐谋 " ——全球首个可商用的 " 自我演化 " 超级智能体。

如果说秒哒是赋予个人以三头六臂，那么伐谋就是赋予复杂系统以 " 上帝视角 " 来找到自己的 AI 应用范式。那么，它的主要战场，就是在真实的产业场景中帮助用户寻找 " 全局最优解 " 。

请注意 " 全局最优解 " 这五个字。在交通、能源、金融、物流甚至科学研发这些领域，传统的解决方案往往是局部的、经验主义的。而伐谋，凭借其背后集成的智能体、科研、洞察、决策等多维度能力，正在推进向一个 " 全知道、全能干 " 的角色的进化。

让我们看看初生的伐谋已经干了什么：

在鄂尔多斯伊金霍洛旗，交通拥堵曾是城市的顽疾。新老城区跨河通勤需求巨大，早晚高峰堵成一锅粥。伐谋介入后，成为了城市的 " 隐形交通指挥官 "。它进行 7 × 24 小时的不间断运算，自我迭代，进一步赋能百度智能云 SaaS 信控平台，最终找到了治理的最优解：车均通行用时降低 50% 以上，市民在上下班高峰期，最多只需要等待一次红灯。

中国有庞大的外贸规模，但在庞大的港口中，中国数联物流与辽港集团面临着更复杂的数学题：20 台岸桥、80 艘巨轮、5 万个集装箱，如何调度才能效率最高、成本最低？伐谋给出了答案，找到了调度的最优解。可以说，它像一位经验丰富又算力无穷的总调度，让这些庞然大物实现了如钟表般的精密协同。

甚至在能源建设领域，伐谋也在开始与最优秀的人类工程师协同工作，例如，在海上风电设计中，面对错综复杂的管网布局，传统工程师依靠经验和体力反复试错，一个项目耗时数周。而中国能源建设集团广东院引入伐谋后，不仅节省了大量成本，更将工期缩短了近一周，把工程师从繁重的体力劳动中解放出来。

如果说秒哒是帮助每一个人 " 长出一块 AI 生产力 "，伐谋则是帮助每一个复杂系统 " 长出一个 AI 思维中枢 "。

而在它们之外，百度的 AI 应用能力还正在更多维度集群式爆发。

百度讲的故事，是由 AI 驱动的 " 应用 " 叙事

如果要为这场中美 AI 竞赛寻找一个坐标系，斯坦福大学人工智能研究所（HAI）发布的《AI Index Report》或许是最权威的标尺。

这份报告将 AI 产业的核心竞争力解构为应用、基础模型、云基础设施与硬件加速器四个层面。

若以此为透镜审视全球科技巨头，你会发现百度的战略布局呈现出一种罕见的完整性与系统性。在全球范围内，能像百度这样在每一层都拥有关键自研技术、并实现全栈打通的企业，委实不多，在国内则更是凤毛麟角。

因此，百度之所以敢把旗子插在 " 卷应用 " 上，是因为它比国内大部分企业更早完成了一件极难的事：打通 AI 四层全栈技术栈。

从算力层来说，昆仑芯持续获得大单，成为国产 AI 算力的重要一极。

飞桨则是中国首个自主研发的产业级深度学习框架，开发者规模超过 2300 万，是国内唯一可以与 TensorFlow、PyTorch 正面竞争的框架。

在模型层方面，最新的文心大模型 5.0，基于原生全模态统一建模，参数规模达到 2.4 万亿。

在这里，我要重点谈一个问题，就是随着文心大模型及其应用家族的推广，以及昆仑芯以多种形态在市场输出价值，百度的市值和市盈率进入重估阶段。

几乎可以 1:1 参考的是谷歌，作为多年的老对手，谷歌在 2022 年底也遇到此前市场对百度的态度。当时，市场对 Google AI 未来发展存疑，同时面临宏观经济低迷，谷歌市值一度跌至约 1.06 万亿美元。

然而，到了 2025 年底，由于 Gemini 2.5 大模型的持续成功，TPU 的商业化加速，市场对谷歌恢复回复了信心。其市值从 2022 年底到 2025 年 12 月，累计增长了超过 2.6 万亿美元，增幅约 250% ，市盈率从 2022 年底的低点 ( 约 17x ) 到 2025 年底的高点 ( 约 31x ) ，增长了近 80%。

这清晰地表明市场对具备能够在模型层和底层算力层进行 " 垂直整合（大模型 + 自研算力芯片）的企业，将给出极高的估值认可。

而事实上，谷歌和百度在战略路径上确实存在高度的相似性，都可以概括为 " 软硬都抓，内外兼修 "。

不难想象，随着百度应用生态的繁育和 AI 基建层的迭代，百度的估值会打一场翻身仗，将真正意义上从一家搜索公司的估值变成一家非常成功的 AI 公司的估值。

说回来，也正是因为有了这四层架构的长期铺垫，百度才有条件将战略重心从 " 卷模型指标 " 转向 " 卷应用效果 "。

两个宏大的趋势正在发生：

第一，中国将成为全球唯二的 AI 创新策源地；

第二，百度凭借十余年全栈自研和长期主义，正在成为中国 AI 应用的生产力底座。

这两个目标不是孤立存在的，宏观数据正在支撑这一野心，那就是全球 AI 应用的格局正在发生剧变：

首先，AI 推理正在取代训练成为最大的需求。推理优化的 Token 数已占全球总数的一半，而这一转变只用了短短两三年。这意味着 AI 正在从 " 刷题库 "（训练）转向 " 做试卷 "（解决问题）。

其次，亚洲市场的觉醒。付费使用量翻倍至 31%，中文以近 5% 的份额稳居全球第二大 AI 交互语言……可以说，这些亚洲指标的抬升，主要是中国市场贡献的。这也说明，" 应用觉醒 " 的大潮即将在中国到来，谁能抓住这个机会，把 " 水晶鞋效应 " 发挥到极致，谁就可能是未来中国 AI 市场的领头羊之一。

最重要的是，中国流量超过全球总 Token 的 30% 以上，成为了真正意义上的全球唯二。

而对于百度来说，在这个巨大的流量池和应用场中，百度不仅是参与者，更是基础设施的搭建者。

百度在全栈布局之后，有充足的动力，更加投入的去 " 卷应用 " 了。

这背后有两重深刻的逻辑。

从自身出发，百度已经先于国内所有同行完成了四层架构的闭环。在 " 应用 " 这条无尽的赛道上，百度比其他企业更早站在了起跑线上。

从产业担当来讲，百度正在用行动证明 " 卷应用 " 的高效。

百度也深知，虽然自身的 AI 很强大，但中国庞大的 AI 应用市场不可能由一家企业来独占。从当下来说，对这个增量市场的教育、开掘和升温，也需要全行业基于共识才能够推动和完成。

值得注意的是，百度不但有自身的战略预见性和产业担当，对 AI 发展路径的判断，也并非像全球其它国家那样一味追随美国企业的做法，而是提出了独立的判断，也就是我们常说的百度号召行业一起 " 卷应用 "。

过去一年，全球产生了 100 万亿 Token，这是一个很庞大的数量。但如果仔细看，这个总量由 300 多个模型贡献，背后站着 60 多个提供方。从这个意义上来说，AI 行业在模型层的内卷十分严重，而且市场严重碎片化。

这是一种典型的低效内卷，而且也显示出，单纯堆砌参数对企业价值的拉动效应已经在边际递减。

这不由让我们想起信息社会的早中期，当时市场上有成百上千的芯片设计公司和试图打造操作系统、办公软件的软件公司，但由于微软和英特尔在市场早期以 " 水晶鞋 " 效应锁定了大量的真实使用 PC 的用户和生态，使得行业的集中度大幅度提升，顶级玩家变成只有区区几个……这种 " 从多到少，决胜应用 " 的发展规律是数字产业的无尽轮回，AI 也不出其外。事实无数次的证明，谁最早把自己的技术和产品让用户用起来并有足够大的规模后，就足以阻挡成百上千的追赶者。

因此，在这种情况下，相反，" 卷应用 " 才是中国企业的破局之道。

做出一个 " 不卷应用 " 的决定，需要百度做出不再执着于 " 有多少人追捧我的大模型 " 的滚滚声浪，而是开始追求 " 用户锁定效应 "。

这种 " 锁定 "，不是靠垄断，而是靠深入骨髓的赋能。

看百度智能云，以 " 云智一体 " 为核心，连续六年、累计十次蝉联中国 AI 公有云市场冠军，已与超 65% 央企展开深度合作。在商家智能体中，我们看到了千钰旅行社实现了 30% 的成单率提升，律师事务所每天挽回 100 多个流失商机。在慧播星数字人中，我们看到超 10 万商家成本下降 80%，连罗永浩的数字人都能单场带货 5500 万。在萝卜快跑的无人车队里，我们看到了全球订单量最大的自动驾驶服务平台，正在迪拜、阿布扎比、瑞士等 22 个城市落地生根。

也就是说，一旦用户围绕百度的模型能力建立了一整套工作流——就像石油工程师在秒哒上构建系统，或者物流集团在伐谋上跑通调度——这种切换成本是极高的。

而这些，才是百度 AI 长期价值锚点的真实创建，它已经最好准备为千行万业成为应用 AI 的底座。

结语：

12 月 11 日，《時代》周刊公布了 2025 年 "Person of the Year"（《時代周刊》年度人物），"The Architects of AI"（AI 的建造者們）当选。在封面文章中，《時代》周刊采访了包括百度创始人李彦宏在内的国內外多位科技领域人物。