一口气了解百度：广告收入少了19%，AI业务占主业收入一半

30秒看懂

它是谁：百度，2000年从中文搜索起家，如今同时做广告、AI云、大模型应用和自动驾驶
最近的大新闻：百度8月18日发布第二季度业绩，总收入313亿元，比去年同期少了4%；百度单独划出的AI业务收入125亿元，比去年同期增长25%
为什么重要：AI业务已经占百度不含爱奇艺那部分收入的一半，但曾经最主要的收入来源在线营销比去年同期少了19%
最容易看错的：百度股东对应的净利润比去年同期少了68%。其中的大头来自上年同期投资增值较多，以及本季度汇率变化带来的损失更大；全集团收入扣掉日常成本和费用后剩下的经营利润约少了8%
这篇回答一个问题：百度真的从搜索公司变成AI公司了吗？收入结构已经变了，赚钱质量还要继续过关

开始之前，先解释几个关键名词，后面看不懂了随时翻回来查：

名词	一句话解释
一般性业务	百度从2025年第四季度起采用的新口径，包含AI驱动业务、传统业务和其他业务，不含爱奇艺
在线营销	商家为搜索结果、信息流和智能体带来的曝光或线索付费，通俗讲就是广告生意
AI云基础设施	企业租百度的计算资源、模型平台和工具，训练或运行自己的AI应用
GPU云	GPU是专门处理AI计算的芯片；GPU云就是企业按期租用这类计算能力，百度过去把它叫作「AI加速器基础设施订阅收入」
AI原生营销	用大模型做客服、数字人、投放和线索转化，目标是让营销结果更容易衡量
经营利润	公司收入扣掉日常经营所需的成本和费用后剩下的钱，不含投资和汇率等经营之外的变化

8月18日晚，百度交出了一张很容易看出两个相反结论的成绩单。总收入313亿元，比去年同期少了4%；在线营销收入131亿元，比去年同期少了19%。另一边，百度单独划出的AI业务收入125亿元，比去年同期增长25%，在不含爱奇艺的那部分收入里约占一半，占集团总收入约四成。

这张成绩单同时说明两件事。搜索广告在变小，AI收入在变大。判断百度是否已经换挡，还得回到两个基础问题：百度原来靠什么赚钱，这125亿元AI收入又从哪里来？

下面我们来从头介绍这家公司。

搜索框开始按点击收钱

李彦宏学的就是信息检索。1987年，他进入北京大学信息管理专业，后来到美国纽约州立大学布法罗分校读计算机。毕业后，他先后在美国信息服务公司IDD Information Services和搜索公司Infoseek工作，做的事情一直围绕同一个问题：网页越来越多，怎样更快找到最有用的那一页？

1999年底，李彦宏回国筹备创业，2000年1月与徐勇共同创办百度。公司早期给门户网站提供搜索技术，随后把重心转向Baidu.com。自己经营搜索网站后，它可以直接掌握用户入口、流量分配和收费规则。百度由此从卖搜索工具转向经营搜索市场。

它什么时候找到自己的生意？2001年9月，百度开始从按效果付费的推广服务获得收入。商家先充值，用户搜索某个词并点击推广结果后，平台再收钱。到了2004年，百度有超过3.46万家在线营销客户，全年收入约1.11亿元，这套模式已经跑通。

时间	关键动作	这一步解决了什么
2000年	给门户网站提供中文搜索技术	先证明技术能用
2001年	推出按效果付费的商业推广	让搜索流量直接产生收入
2005年	在美国上市	获得继续扩张的资金和知名度
2013年	成立深度学习研究机构	把AI从实验项目变成长期投入
2023年	发布文心一言	把积累多年的模型能力推向大众和企业
2026年	AI驱动业务收入占一般性业务一半	第二条收入曲线第一次站到台前

按点击付费为什么容易做大？ 搜索的人通常带着明确需求，商家愿意为一次有效点击和一条客户线索付钱。搜索量增加后，同一套系统可以服务更多用户和商家，新增成本不会按人数一起上涨。百度靠这个特点积累了现金、数据和计算基础设施，后来才有钱连续投入AI。

它也留下了一笔很重的信任账。2016年，联合调查组认定百度的竞价排序存在付费权重过高、商业推广标识不清等问题，并要求整改。搜索结果一边回答问题，一边出售位置，只要边界不清，平台就会把用户对答案的信任变成商业风险。

这个矛盾没有随着大模型出现而消失。如果生成式搜索把商业内容混进完整回答，用户会更难分清哪句话来自事实、哪句话服务于转化。百度的AI转型因此多了一道题：它既要找到新收入，还要重新证明答案值得信任。

错过移动端后转向AI

百度为什么这么早做AI？ 原因里既有主动选择，也有现实压力。百度做过应用分发、团购、外卖和智能硬件，也努力把百度App变成移动入口。用户在手机里直接打开微信、淘宝和抖音，百度始终没拿到同样高频的位置。移动端失位后，AI成了它下一次翻身最重要的方向。

它比大模型热潮早做了什么？ 百度2013年1月成立深度学习研究机构，同年开始自动驾驶技术研发，2014年请来吴恩达（Andrew Ng）担任首席科学家并领导百度研究院。深度学习随后进入语音识别、图像识别、搜索排序和广告系统。对普通人来说，深度学习就是让计算机从大量样本里自己找规律，而非工程师把每条规则逐一写好。

百度把十多年的投入铺成四层：昆仑芯负责一部分AI计算，飞桨训练模型，文心理解和生成内容，搜索、文库、网盘、地图和萝卜快跑接住用户。四层都有百度自研的产品，也会使用外部芯片、模型和合作伙伴。企业部署AI时，还要处理芯片适配、内部权限、扫描件识别错误、字段缺失和材料矛盾。四层放在一套工程体系里，可以少一些衔接，客户买到的是有人把这些环节接好。

位置	对应内容
底层	昆仑芯、数据中心、GPU计算
中间层	飞桨、千帆、文心模型
应用层	搜索、文库、网盘、数字人、自动驾驶
收入去向	算力租用、模型调用、会员、企业合同、营销线索、出行服务

2023年3月，百度成为国内首批公开发布生成式AI聊天产品的大型科技公司之一。发布会主要使用录屏展示，没有开放现场实测，市场当天并不买账。五个多月后，文心一言向公众开放；百度又把模型接进搜索、文库、网盘和企业云，产品从「能不能聊天」走向「能不能完成工作」。

旧广告接上新收入

百度现在到底卖什么？ 如果只记住一句话，可以记成：广告按流量和线索收钱，云主要卖算力订阅和技术服务，多数AI应用采用订阅模式。萝卜快跑在不同城市存在乘客收费和合作运营，但百度没有公开统一的收入结构。文心模型本身更像中间的发动机，它需要装进具体产品，收入才会落到账上。

下面列的是几条收费路径，不是五份可以直接相加的收入。AI原生营销和在线营销有重叠，自动驾驶收入也没有单列。五类业务不能直接相加。

业务	谁付钱，买到什么
传统在线营销	商家和广告主，购买搜索曝光、点击和客户线索
AI云基础设施	企业、机构和开发团队，购买AI计算、模型平台、部署和运维
AI应用	个人与企业客户，购买文库、网盘、数字员工、编程工具等能力
AI原生营销	商家和服务机构，购买智能客服、数字人、投放优化和线索转化
自动驾驶	部分城市有乘客收费和合作运营，统一付费结构没有公开

业务	现在的角色
传统在线营销	仍在提供大额收入和客户基础，但收入下滑
AI云基础设施	AI收入里最大、增长最快的一块
AI应用	已有规模，增长仍慢
AI原生营销	尝试用AI提高营销回报，具体计费结构未公开
自动驾驶	各地模式不同，单独收入和利润仍未公开

AI云和普通云有什么不同？ 普通云主要提供存储、网络和通用计算，AI云还要准备适合训练和运行模型的芯片、软件和调度工具。客户租到的不只是一台远程电脑，还包括让模型稳定运行的一整套环境。计算任务越重，百度需要承担的设备和用电成本也越高。

钱是怎样一层层收上来的？ 企业可能只租算力，也可能继续使用模型平台，再把模型接进自己的业务。百度可以从算力、平台和应用服务中收钱，但没有公布每一层的具体计价方式。

步骤	客户买到什么
租AI算力	先让模型跑起来
调整模型和工具	让它适应自己的资料和任务
接入企业流程	进入客服、办公、营销或生产
持续使用	继续购买算力、平台或应用服务

这条路径看起来顺，成本却会一层层增加，服务器、芯片、电力和机房都要花钱。应用能否长期续费，要看它有没有真正完成工作。拿制造企业来说，它可以把设备手册、维修记录和质检表放进内部资料库，让员工查故障原因。答案能找到原始材料、权限不会串到别人那里、维修时间真的缩短，合同才有机会续下去。

旧广告和新AI之间还有一段交叉区。第二季度的AI驱动业务里包含26亿元AI原生营销，而百度披露的131亿元在线营销也包含这类服务。一套是公司的内部管理业务口径，一套是财务收入类型口径，它们不能直接相加，否则会把同一笔收入算两次。

这也解释了为什么「AI收入占一般性业务一半」还不能直接翻译成「百度已经摆脱广告」。更准确的说法是，百度正在用AI改造广告，同时用云和应用增加新的收费入口。旧生意仍在提供客户基础和大额收入，新生意也在努力修补旧生意的下滑。

一百二十五亿占到主业一半

第二季度，百度单独划出的AI业务收入125亿元，比去年同期增长25%，占一般性业务约50%。标题里的「一半」就来自这里。这些分类数字来自公司内部账，还没经过审计机构核验。把这125亿元拆开看，真正的主力是AI云基础设施。

业务	收入	和去年同期相比
AI驱动业务合计	125亿元	增长25%
AI云基础设施	73亿元	增长50%
AI应用	25亿元	增长3%
AI原生营销	26亿元	基本持平
传统业务	104亿元	少23%

业务	和第一季度相比	提醒
AI驱动业务合计	少8%	约占一般性业务一半，但季度间会波动
AI云基础设施	少17%	增长主力，也是硬件成本较重的一层
AI应用	增长3%	规模已有，增长速度还不快
AI原生营销	增长11%	正在接住一部分旧广告需求
传统业务	增长3%	搜索和信息流广告仍在收缩

最亮的数字是什么？GPU云收入比去年同期增长283%，上一季度的增幅是184%。这说明GPU云这一项收入正在快速增加。百度没有公布去年的具体收入、价格和大客户占比。283%只能说明这一项增长很快，还不能说明利润很厚。

最需要降温的数字是什么？AI驱动业务虽然比去年同期增长25%，却比第一季度少了8%；其中AI云少了17%。百度没有解释这次回落的具体原因。只看和去年同期相比的增速，会漏掉这一季的下降。再看几个季度，才能判断增长稳不稳。

再看整家公司。百度第二季度总收入313亿元，比去年同期少4%；一般性业务收入252亿元，比去年同期少4%；爱奇艺收入63亿元，比去年同期少5%。在线营销收入131亿元，比去年同期少19%，这就是标题里「广告少了19%」的出处，也是总收入仍在下降的主要原因。

净利润为什么一下少了68%？ 第二季度百度股东对应的净利润约23亿元，上年同期约73亿元。差距里的大头，来自经营利润之后的投资、利息和汇率等项目：上年同期合计约49亿元，这一季只有1.84亿元。公司说，主要原因是长期投资账面增值少了，汇率变化带来的损失更多。全集团收入扣掉日常成本和费用后的经营利润，从约32.77亿元降到约30.24亿元，少了接近8%。

这不代表利润压力可以忽略。AI云相关成本增加，研发、服务器和运营仍会消耗现金；经营利润下降也是真实的。68%的降幅同时受到日常经营、投资和汇率影响。百度没有单独公布AI业务赚了多少钱，因此不能用这一个数字判断AI生意的好坏。

这里也能看出读财报最实用的一招。先看产品卖了多少钱，再看扣掉日常成本和费用后剩多少。投资、汇率和偶发项目造成的变化，另外看。三个层次放在一起，才能分清产品卖得怎样、日常经营赚得怎样，以及账面利润为什么突然跳动。

百度还有时间继续换挡。截至6月底，它披露的现金和各类投资合计约2831亿元，大约是这一季总收入的九倍；第二季度经营活动带来34亿元现金。前一个数字还包含受限现金、定期存款和长期投资，不能当成随时可花的钱或九个季度的经营跑道。它只能说明资产缓冲较厚，不代表每个方向都会形成好生意。

自动驾驶就是最典型的例子。百度称萝卜快跑的全球足迹覆盖28个城市，累计自动驾驶里程超过3.5亿公里，大约相当于绕地球赤道8700圈；其中超过2.4亿公里没有车内驾驶员。7月28日，它在伦敦布伦特区开始开放道路测试，首阶段车内仍有安全员，面向公众的载客服务计划在2027年启动并等待监管批准。规模很大，百度却没有单独披露这项业务的收入、研发费用和整体利润，所以「跑得多」与「赚到钱」仍是两道题。

四盆冷水还没泼完

先用一张表把风险看全。四个问题已经摆在眼前：新业务增长能否稳定，收入能否变成利润，用户是否愿意信任，以及百度能否在更拥挤的市场里守住客户。它们都已经出现了信号，严重程度还要看后续数字。

风险	已经出现的信号	接下来要看什么
旧收入下降太快	在线营销少19%，传统业务少23%	AI增量能否连续覆盖旧业务缺口
AI增长不够平滑	AI驱动业务比上季度少8%，AI云少17%	收入能否减少大起大落
收入质量待证明	云增长快，硬件和机房成本也高	经营利润与现金能否同步改善
信任与竞争压力	搜索曾因商业推广整改，模型市场又有强敌	答案质量、标识、留存与客户续费

第一盆冷水，旧机器下滑得比新机器增长更急。AI驱动业务比去年同期多了约25亿元，传统业务比去年同期少了约32亿元，其他业务又少了约4亿元。三项合起来，一般性业务收入比去年同期少了约11亿元，也就是4%。若在线营销继续两位数下滑，AI至少要保持现在的规模和增速，整家公司才有机会重新增长。

第二盆冷水，云收入大不等于利润厚。 搜索广告多服务一个用户，新增成本相对有限；GPU云需要芯片、机房、电力和运维，成本不会像搜索广告那样轻。百度第二季度为了提供产品和服务直接花掉的成本比去年同期多4%，公告明确提到AI云相关成本上升。未来最值得看的信号，是云收入增长时经营利润和经营现金是否一起改善。

第三盆冷水，应用层还没有跑出同样速度。AI应用收入25亿元，比去年同期只多3%；AI原生营销26亿元，和上年基本一样。很多软件生意里，能持续续费的应用收入通常比一次项目更稳定，但百度没有披露这几类AI业务各自的利润。它拥有文库、网盘、搜索和地图这些入口，能否把使用量变成续费，仍要用后续数字回答。

第四盆冷水，早做不等于一直领先。 百度在2013年成立深度学习研究机构，时间确实早；到大模型阶段，国内又出现了DeepSeek、通义、豆包、混元等选择，企业客户可以在同一个云平台调用多个模型。模型榜单也会快速变化，某次排名第一的宣传只能说明当时表现，留不住客户就很难变成护城河。

信任问题同样会跟着产品形态变化。传统搜索需要清楚标出商业推广，生成式搜索还要处理来源、错误和商业内容混入答案的问题。2016年的整改怎样改变了百度的搜索产品和收入，这条支线先记在这里。以后找机会，我想把它单独讲清楚。

我会重点翻百度后续年报里的三处信息。先看AI云相关成本有没有放缓，再看AI应用收入能否明显加速，还要看萝卜快跑有没有开始单独公布收入和整体成本。它们比发布会上的模型参数更能说明转型走到了哪一步。

它到底做对了什么

百度这段历史给出的经验很具体。先在老客户里找到有人愿意持续付费的需求，再用AI降低成本或提高结果。两步跑通之后，才谈更大的平台故事。

值得学的	该躲开的
在原有客户里找AI需求，先卖明确结果	只做一个能演示的聊天入口，迟迟找不到付费场景
把算力、模型和应用连起来，缩短交付路径	为了「全栈」什么都自己做，成本失去控制
同时看两种增速，再看利润和现金	只拿一个高增长数字证明转型成功
让商业内容有清楚边界，长期积累信任	把短期转化放在答案质量前面

普通人能带走什么？ 如果你在用AI做内容、销售、客服或编程，先问它有没有替你完成一个原来要付钱请人做的环节。能节省多少时间，错误由谁检查，结果能不能重复，这三个问题比模型名字更重要。工具换得很快，能把任务拆清楚、验证结果的人不会轻易掉队。

做AI产品的团队能带走什么？ 百度最值得学的是把AI放进已有需求，而非永远停在模型展示；最该躲开的是收入增长和利润增长分开太久。云、模型、应用可以连成一条路，但每往下走一层，都要重新回答客户为什么续费、公司为什么越做越省。

中国团队还可以多问一句：手里的独特优势到底在哪一层？有行业数据和客户关系，就把交付做深；有大量用户入口，就把高频任务做顺；有算力和工程能力，就把稳定性与成本做出差距。团队没必要每一层都做。能让客户少花钱、少出错、快一点拿到结果，这样的优势才留得下来。

AI驱动业务占到一般性业务一半，说明收入结构已经变了。净利润少68%也不能单独说明AI业务赚得怎样，因为百度没有公布这部分利润。赚钱质量的证明刚刚开始。真正的问题是：当搜索广告继续变小，AI云的高速增长也慢下来时，百度能不能靠应用和服务接住下一棒？我会一直盯着。

参考资料

AI重度使用者｜每天拆一家前沿公司｜imluna.ai免费订阅｜Learn in Public