配图来自Canva可画
在风风火火搞了一年大模型之后，外界对于AI大模型对百度到底有多大的拉动作用，始终抱有期待，外部投资人也在期待百度AI的现实回报。
2月28日，百度发布了2023年第四季度及全年业绩。财报显示，2023年百度总营收达1345.98亿元，归属百度的净利润为（non-GAAP）287亿元，同比增长39%；四季度营收为349.51亿元，归属百度的净利润（non-GAAP）为77.55亿元，同比增长44%。2023年，百度全年营收和利润均超市场预期。不过，面对超预期的财报，外界似乎并不满意，财报发出后百度的股价应声下跌。
利润超预期背后
单从百度Q4的情况来看，百度Q4的收入为349亿，同比增长5.7%，环比增长1.4%，低于市场预期的350亿元。放到业务上来说，其实百度的摊子铺的很大，但实际赚钱的很少，比如其业务有短视频电商、搜索、品牌推广、云服务等，但实际能够产生利润或许只有搜索广告业务和云服务业务。
其中，广告业务占据绝对大头，而AI的商业模式依然不明朗。在线营销、云以及爱奇艺等几个业务模块的营收增长，也基本比较平平淡淡。根据发布的爱奇艺第四季度财报来看，2023Q4爱奇艺营收77亿元，同比增长仅1%，这个数据几乎已经停滞很多年了。不过，好的一点是爱奇艺不再是“拖油瓶”，而是成为盈利单位，并已经实现了连续5个季度盈利，开始对百度整体发挥积极作用。
横向对比来看，业内不论是字节、腾讯，还是B站、小红书，都有了更加多元的收入模式，足可以更加稳健的面对市场波动。在主要营收增长不够显著的情况下，百度利润的超预期增长，主要来源于“省”。具体来看，在第四季度增长仅个位数的情况下，百度的全年净利润却逆势增长了39%。其实，从百度的经营业务来看，围绕盈利进行的“降本增效”非常有必要。
一方面，是百度的一些老业务比如爱奇艺等，营收增长失速的情况已经很久了，在盘子难以进一步放大的情况下，增加利润是明智且有利的，也是互联网企业通用的做法。另一方面，百度AI烧钱的地方很多，其内部对现金流的需求变多，增加“屯粮”是必不可少的。因此，其审时度势的调整业务线包括裁员等，对当下的百度而言是极其有必要的。
移动生态和广告瓶颈显著
从百度移动应用的角度来看，百度APP月活6.67亿，相比2023年Q2的6.77亿，下降了1000万，很明显其月活用户已经涨不动了。
作为百度移动端基础设施的百度智能小程序，也呈现出了下降趋势。根据Questmobile数据(截至2023年5月MAU)显示，包括微信小程序、支付宝小程序、抖音小程序等主流应用，均保持了不同程度地增长，而百度智能小程序则是四个主流小程序平台中，唯一一个月活流量同比下降的。另外，一些过去发力于垂直方向的应用，由于自身领域逐渐泛化，百度与之的合作，也逐渐有向竞争方向演变的趋势。
在平台用户增量不大的情况下，百度的广告增长也陷入了瓶颈期，这里可以从横纵两个方向对比可以看出来。纵向来看，2023年百度四季度广告营收192亿，同比增长8%，刚刚回到2021年的水平，总体增长不多。横向对比来看，同比8%的增幅放在行业内，不仅远低于头部大厂的水平，甚至比行业平均9.8%的增幅还低，而导致其广告增长不佳的原因也不复杂。
一是从宏观环境上看，去年外部环境不佳导致广告业务普遍受到影响；二是从大的流量环境来看，去年包括头部短视频平台的流量，也日益进入了一个存量竞争的阶段，继续拓客增长变得越来越难，线上流量成本变高，短视频虹吸效应得到了强化。在这种情况下，以抖音、快手等为主的头部平台，继续成为线上广告主们的优先选项，因为短视频的留存时长更长，因而其更能为广告主带来更高的效益。
另外，在寻找增量方面，百度的一些策略还没有完全显示出效果。比如，百度基于大模型的广告，的确会给其创造新的空间，但目前这部分收入占比较小；而百度基于输入法进行的尝试，由于遭到了用户的强烈吐槽，迫使其不得不改变方法。目前可以看到，百度的策略就是减少对广告主的过多管控，进而提升其增量收益。
比如，百度托管页的广告占比，就从上季度的53%下降到了51%，这可以明显看到其策略的调整。从效果上来看，这种做法见效显著，但同时也要冒一定风险。不过，对于当下的百度来说，这种办法无可厚非，毕竟创造收入和利润才是当务之急。
AI大模型尚在起步期
回归外界最关注的大模型上来看，其实去年百度刚刚开始启动文心一言的时候，很多人曾经对它抱有很大的期待。然而时间过去了一年，如今行业内外对于百度在内的大模型厂商，更多时候只能发出一声感叹。
一方面，是AI大模型极低的用户留存率，远远没有达到撬动AI走向普罗大众的期望，这也说明其发展尚不成熟。以百度为例，在经过过去一年的磨合之后，百度文心一言的日活用户数据只剩下了155万，而百度披露的官方用户规模已经达到了1亿人，这个留存率属实有点低，说明很多人在短暂的新鲜感之后，很快便弃用了大模型。
当然，这个问题并非是百度一家大模型的问题，而是整个行业的普遍问题。具体到国内的应用方面来看，国内一些大模型的水平本质上还是太差，根本不足以满足与人类连续交互的能力，往往问了三四句话就暴露出了它机器人的本质。相比之下，海外类似于GPT4.0这种模型，虽然尚且达不到大规模C端铺开的智能水平，但至少在个别领域比如教育领域，开始发挥一定的作用了。
从时间线上来看，国内企业去年初开始跟随海外进行大模型的研发，到今年也有一年的时间了，长期看不排除一些企业取得突破，但目前可以看到的情况就是，国外文生视频Sora的诞生，实际上已经意味着国内厂商与国外厂商的差距，不是缩小了而是拉大了。于百度而言，这意味着其在技术面对大模型的投入，还要继续加大。
另一方面，AI大模型商业化也有待进一步加速。从目前百度公布的情况来看，包括百度文库、贴吧、搜索等百度系的应用，都已经实现了大模型化了。外部合作方面，百度飞浆已经凝聚了1070万开发者，服务23.5万家企事业单位，国内合作企业阵营在逐渐壮大。
不过，如前文所言，百度大模型的营收目前占比预计不大，而这个领域的技术更新却更快，因此这意味着百度必须去平衡AI大模型的技术进步与商业化推进节奏，显然这不是一蹴而就的事情。
百度AI进入收获期还需要多久？
追溯百度投入AI的进程不难发现，其投入的时间已经不短了，百度AI何时进入收获期，是很多投资人非常关心的问题。要回答这个问题，需要结合两方面来分析。
一方面，这取决于百度AI大模型的技术进化迭代速度。从行业公开的资料来看，虽然GPT 4.0的本事，目前只在一些领域内应用，但是用户对其的认可度还是比较高的，比如短视频作者使用GPT制作文案脚本和生成文案，已经成了一种趋势，很多教育工作者使用它来完成教学工作、提升工作效率，也正在慢慢变成一种习惯。
根据百度公布的数据来看，目前百度的大模型为其带来了6.6亿的增量收入，这是一个好的开端。但要真正实现大规模商业化，其技术能力必须能够满足大多数，至少来说某一个领域应用者的90%以上需求，这或许意味着其技术深度还需要更深，应用技能要更全面，使用场景要更具体，表述问题要更精确。如果进化足够快的话，一两年之内或许可以看到，百度在大模型领域的商业化成绩。倘若进化慢的话，那就需要更多的时间了。
另一方面，百度的智能驾驶商业化虽然已经有了进展，但整体商业化可能会长于百度AI大模型。根据财报，四季度内萝卜快跑服务单数同比增长49%至83.9万单，在武汉地区全无人驾驶订单比例达到45%。虽然百度的无人驾驶商业化，已经有了可喜的进展，但距离真正的大规模推广和应用，时间或许还早着，根据业内的估计其最早落地时间，或许不早于2030年。
总体来看，百度AI要想快速进入商业化，把未来的重点放在AI大模型方面或许更为实际。考虑到各领域对AI的极大需求，未来百度在大模型方面的前景，还是值得期待的。
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