净利暴跌68%,百度押注29岁孙天祥

2026-08-25 16:42:45
来源:证券之星
作者:丛文蕾
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“我们是中国最早一批投资基础模型的公司之一,过程中难免会有试错,但百度(BIDU)致力于让文心具有竞争力的承诺始终坚定不移。”百度(BIDU)联合创始人兼首席执行官李彦宏在财报电话会上坦言。

8月18日,百度集团-SW(HK9888)(09888)发布第二季度财报(截至2026年6月30日),营收313.25亿元人民币,同比下降4%;归属母净利润同样下滑,同比减少68.33%,为23.19亿元。

数字不算好看,但结构在变。集团核心AI新业务收入125亿元,同比增长25%,约占一般性业务收入的50%。对于一家正处在换挡期的公司来说,是一层暖色。

李彦宏在现场也释放了信心,“我们进一步优化了组织,最近引进了顶级AI人才。我们有信心加快迭代,推动文心大模型早日跻身基础模型的顶尖行列”。

他口中的“顶级AI人才”,就包括今年7月1日,空降出任基础模型研发部(BMU)负责人的孙天祥——29岁,是百度(BIDU)大模型研发体系里最年轻的负责人,同时还进入了百度(BIDU)的最高模型决策机构模型委员会(BMC)。

这位被李彦宏一句话带过的人,或许是百度(BIDU)翻身仗里的一枚重要武器。

01、换帅

孙天祥这个名字,在AI圈并不陌生。

ChatGPT引爆全球后的2023年2月,复旦NLP实验室发布了国内首个面向公众的类ChatGPT对话大模型MOSS,主导者正是当时还在读博的孙天祥。

消息当天冲上知乎(ZH)热榜第一、微博(WB)多个热搜,MOSS的服务器被热情的网友直接挤爆。两个月后,MOSS全面开源代码、数据和模型参数,成为国内开源大模型的标杆项目。

在MOSS的服务器被挤爆的时候,李彦宏正在为一场发布会做最后冲刺。3月16日,百度(BIDU)在大厂中率先发布对标ChatGPT的大模型产品“文心一言”。

当时李彦宏在内部信里判断:“AI技术已经发展到一个临界点,各行各业都不可避免地被改变。”文心一言,便是百度(BIDU)打开新世界大门的钥匙。

事实的确如此。同年8月,文心一言成为首批通过备案并全面开放的大模型产品。凭借先发优势,到2024年6月,文心一言已成为国内使用率第一的生成式AI产品。

尽管这两条截然不同的故事线,几乎同一时间扎进中国AI浪潮,但此时尚未交汇。

孙天祥从复旦毕业后,没有着急接住大厂抛出的橄榄枝,而是一边在上海创智学院当助理教授,做科研智能体,一边创业。2025年3月,他创办了一家名为“日行迹(Analemma)”的公司,拿下红杉中国、高榕创投(885413)美团(K83690)龙珠等机构数千万美元的天使轮。

日行迹的核心目标,是用AI来加速AI自身的研发,这也是孙天祥的研究关键词“AI4AI”。公司最擅长的,是利用AI对海量数据(603138)进行清洗、分析和自动化处理。

今年年初的一场公开直播里,日行迹拳头级AI系统FARS(全自动研究系统)在160块GPU的集群上连续运行417小时(约17天),全自动产出166篇AI领域论文,平均ICLR评审得分达到5.05。

这套AI自动化研发、数据优化能力,恰恰是百度(BIDU)需要的。

百度(BIDU)内部人士曾向雷锋网指出,文心大模型迭代受阻的重要原因之一,就是训练数据问题。孙天祥的创业方向,为解决文心的“数据债”提供了现成的技术手段。

百度(BIDU)手里有国内为数不多完整的AI全栈产业链条,但在通用大模型战场已经不再是领跑者。过去一段时间基础模型迭代节奏慢于对手,内部研发链路需要进一步理顺,技术人才梯队需要补强。”引力场AI商业创新研究院院长、璞跃中国全球创新创业导师钱文颖说道。

百度(BIDU)此前的AI技术负责人,多是从搜索、NLP、知识图谱、机器学习平台等传统AI路径走向大模型。孙天祥则是在ChatGPT之后的大模型浪潮中成长起来的,完整走过了一遍从模型训练到公众开放测试的全周期(883436),对开源模型、后训练、Agent、模型服务化和快速迭代的理解,天然更贴近这一轮竞争。

在钱文颖看来,孙天祥进入百度(BIDU)的核心价值,可能在于打通内部长期存在的断层——把搜索、文心一言、千帆这些真实业务场景的需求,有效传导到底层模型,让百度(BIDU)手里全套的硬件、框架资源,真正转化成模型竞争力。

但比起技术迭代,百度(BIDU)现在更需要的,可能是引进年轻的做事方式。孙天祥作为新生代技术代表执掌基础模型线,本身就是一次组织表态:百度(BIDU)愿意把核心决策权交给外部新锐力量,以此吸引更多同类人才,对冲大企业固有的路径依赖。

放眼行业,这已不是孤例。腾讯(K80700)请来了1998年出生的姚顺雨出任首席AI科学家,阿里(BABA)有过93年的林俊旸,小米(K81810)则有95年的罗福莉。把“90后”推向AI技术岗的决策中心,本质是大厂应对行业变革的系统性组织升级和认知重建。

02、困局

百度(BIDU)最新的半年报中不难看出,孙天祥入职的,是一个冰火两重天的百度(BIDU)AI。

作为追赶者,百度(BIDU)的AI业务已经成为新支柱,收入连续两个季度占一般性业务的50%左右。其中,主力AI云基础设施收入73亿元,同比增长50%,GPU云收入更是猛增283%,连续四个季度保持三位数增长。

图源:百度

但冰的一面也很明显,集团总营收已经连续五个季度下滑;利润方面更是重灾区,Non-GAAP净利润25.73亿元,同比下跌46.3%,远低于市场预期。财报发布后的首个美股交易日,百度(BIDU)美股大跌近13%,创近一年新低。

利润承压的原因有很多。传统“现金牛”业务失血,在线营销(广告)收入同比下降了19%;去年同期利润中包含约49亿元的“其他收益净额”(主要是长期投资公允价值收益),而今年这项收益大幅缩水至1.8亿元。仅此一项,就造成约47亿元的账面差额,也让净利润降幅看起来比实际经营状况更难看。

可绕不开的,仍是高强度的AI投入。第二季度百度(BIDU)资本开支高达113.9亿元,同比增长近两倍,占百度(BIDU)一般性业务收入比重的45%左右。这笔钱主要用于AI基础设施和大模型研发。

临危受命的孙天祥,入职后的首场硬仗就是重建一个可靠的模型底座。

文心大模型的口碑因版本更新出现反复,在通用能力、推理和Agent等关键指标上被认为落后于竞争对手。

这意味着,孙天祥要做的不只是调参数、做迭代,而是重新定义模型的架构、训练范式和能力边界,堪比在一辆正在驾驶的车上换发动机。

好消息是,百度(BIDU)此前凭借搜索、百家号等内容积累了丰富的数据资产;坏消息是,这些训练资产可能混入了大量低质量甚至错误的信息,不足以支撑顶尖大模型的训练要求。

也就是说,孙天祥不仅要解决模型架构问题,还要重建数据供应链,偿还百度(BIDU)过去欠下的“数据债”。

更现实的问题是钱。百度(BIDU)对AI投入很大方,但有多少能到孙天祥这里并不好说。昆仑芯已到上市关口,市场传闻估值约500亿美元,它既能给百度(BIDU)带来收入、又能讲资本故事,资源倾斜是必然的。萝卜快跑在全球扩张,同样需要集团持续输血。

孙天祥需要在集团资源被大幅分流的情况下,带领BMU取得突破,宛如戴着镣铐跳舞。

与此同时,行业时间窗口期持续收窄。百度(BIDU)最新一代基础模型文心/ERNIE 5.0发布于2025年11月,到2026年7月孙天祥入职时已过去约8个月。在大模型行业,半年多时间已经足以让技术代际发生变化。

这段时间里,月之暗面、DeepSeek、阿里巴巴(BABA)智谱(HK2513)等大模型企业的产品密集发布。百度(BIDU)的大模型在B端势头强劲,C端竞争力却偏弱,据QuestMobile数据,豆包月活已达3.82亿,而文心一言App已跌出国内AI应用月活前十。

李彦宏在财报会上表示,有信心让文心重回基础大模型的第一梯队。这番表态,既是百度(BIDU)转型的决心,也是向孙天祥下达军令状。

03、闯关

这份看起来像“烂摊子”的工作,孙天祥为什么要接?

都说创业是九死一生,而AI基础大模型创业,可以算是行业门槛最高、生存压力最大的赛道。想要深耕底层模型研发,必须投入万卡级算力、搭建千人级工程团队、攻克规模化落地难题,初创企业需要长期为生存问题消耗精力。

反过来说,如果能站在巨人肩膀上,事情就有可能事半功倍。百度(BIDU)手握芯片(昆仑芯)、深度学习框架(飞桨)、云(智能云)、海量真实业务场景,加入百度(BIDU)等于拥有一个现成的全栈基座,孙天祥可以心无旁骛地聚焦技术目标,不必从零搭建基础设施。

另外,就像百度(BIDU)选择孙天祥一样,两者战略方向高度契合。不同于部分大厂“C端产品优先”的逻辑,百度(BIDU)现阶段把基础模型的竞争力当成明确的攻坚目标,愿意投入资源去补齐短板。这对想要做底层大模型的技术带头人,是极具吸引力的现实条件。“顶级人才未必流向今天最强的平台,而更可能流向最能放大其个人价值的平台。”钱文颖说道。

她还进一步指出,很大多长的大模型团队被嵌套在成熟业务单元里,技术路线要迁就原有业务利益,跨部门协调成本极高。“百度(BIDU)给到的是基础模型线的主导权,进入高层决策,完整掌控研发链路。对于有技术抱负的人来说,实权比平台牌子更重要。”

日行迹的首轮投资人韩锐曾评价孙天祥,是“心中有火的人”;百度(BIDU)CTO王海峰也曾表示,孙天祥身上最可贵的就是“那股想要做成事的劲头”。

但这场新锐与巨头的结合,依旧充满不确定性。

从去年11月拆分出BMU/AMU,到今年5月成立BMC,再到孙天祥空降接替吴甜执掌BMU,频繁的组织变动本身就说明了体系内存在张力。

孙天祥能否快速融入成熟团队、赢得老员工信任、打破固有研发桎梏、落地全新技术思路,都是未知数。

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