扒一扒百度李厂长在《时代》周刊专访里到底说了啥

最近百度新闻不少，不少人分析这个分析那个，在我看来大部分都是误读和臆想，还不如仔细听听百度的创始人是怎么说的。

北京迎来了冬天里的第一场雪，昨天《时代》周刊的年度 AI 特刊也悄然上线了。四十年前，《时代》第一次把“年度人物”位置让给了计算机；二十年前，它敏锐地捕捉到移动互联网的浪潮；2025 年末，它把镜头对准炙手可热的人工智能。

2025《时代》的“年度人物”颁给了“The Architects of AI”，中文语境下可以翻译为AI的建造者，或是AI的缔造者，但不管怎么说，大概都是那群正在深入构建和影响全球 AI 格局的人们。这是《时代》时隔多年再一次把年度人物颁给了非具体的个人，这似乎也正说明了在全球 AI 竞争之中，胜负成败还远未有结论。AI 的“将领们”仍在激战，所以在一个更本质的观点与路线碰撞中，《时代》把李彦宏、黄仁勋、苏姿丰等科技领袖放进了新的“时代”叙事里，以求找到一个合理的答案。

咱们最熟悉的百度李厂长并不是第一次出现在《时代》的故事里。

2018 年，他登上亚洲版封面，被称为“创新者”；2023 年李彦宏⼊选《时代》“全球百⼤ AI ⼈物”榜单，与⻢斯克、⻩仁勋、奥特曼等共同被评为全球 AI 领袖；2024 年百度再次进入全球百大影响力企业名单。

到了 2025 年，《时代》再访李彦宏，把中国 AI 的路径重新拉进世界的讨论中心。

《时代》为什么一再关注他？看完专访我大概有了自己的理解。中国 AI 的叙事重回全球舞台，这背后当然有技术的变革，更重要的是，中国的 AI 力量——无论是基座模型还是基于大模型的 AI 应用——正变得越来越强大。百度作为中国 AI 的中坚力量，其押注的“应用驱动”路线，正在被市场验证，也正在被世界看到。

这一次访谈，《时代》并没有谈宏大愿景，而是试图回答一个更现实的问题：在 AI 的未来里，价值究竟诞生在什么位置？李彦宏给出的答案清晰得近乎固执——是应用，而不是模型本身。

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翻看过去十年全球科技的发展，百度与《时代》的交叉几乎贯穿始终：2018 年封面特写、2023 年百大 AI 人物、2024 年全球最具影响力企业榜，加上今年的深度专访。对于一家中国科技公司来说，如此稳定的国际关注并不多见。

《时代》杂志是一家极具影响力的老牌时事性周刊，其中一个重要的关注点就是科技创新，是那些会推动未来几十年格局变化的力量。

李厂长的多次出现，意味着中国科技的存在感不再只是 GDP 的增长，而是一种“科技代表性”。大模型兴起的头两年，全球关注的目光都聚焦在 OpenAI、Nvidia、谷歌这样的公司身上，中国科技公司显然是追赶者。三年以后，一切都不一样了。

当一个国家的产业结构足够庞大、应用场景足够复杂、工程问题足够繁杂，AI 的机会就会从理论跃迁到现实，推着我们向前跑。

在今年的专访里，李彦宏的观点非常直接：AI 进入大众生活的临界点已经逼近，2025 年正是 AI 应用普及的关键之年。

他表示：最终基础模型的竞争只会剩下少数几家，真正的机会在应用层。

全球科技媒体开始重新看中国，显然也包括百度——就像我之前写过的各种百度 AI 应用一样：百度在这条路上，已经跑得够远，并且跑出了样本。

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大模型发展早期，大家都在拼算力啊，拼卡，拼参数，AI 世界就是模型竞赛，谁的模型更大，谁的算力更强，谁就先抵达 AGI 这个奇点。美国科技圈在 AGI 的宏大叙事里几乎形成了某种共识：未来属于“超级智能”，属于模型本身。

等到 ChatGPT 5 发布之后，包括 Gemini 3 出来，这个共识被消解了，模型没有带来 AGI，反而是应用越来越好用了。

百度李彦宏的目光一直放在更朴素的位置上：解决问题。他说：

未来不会有一个模型在所有方面都比别人强。AI 的最大机会在应用层。

（《时代》周刊资深编辑查理·坎贝尔与百度创始人李彦宏）

在大家都期待 AGI 到来的时候，这种观点被认为是保守的。但是，看看现在大公司的做法就知道了：微软开始强调 Copilot 的生产力，谷歌的重心除了 Gemini，就是大量的应用场景融合，包括 Chrome 和搜索，OpenAI 推出 Agent 模式和 AI 浏览器，一切开始回到常识。

技术最终是为了被使用，而不是被膜拜。几家科技巨头的策略变化说明：大模型的时代正在进入“应用竞争期”。AI 现在一点不抽象，打开手机电脑，就可以使用 AI 工具干活了，这是每个行业、企业和个人生产力的延展。

在当下这个节点上，百度很早就提出来的“应用驱动”理念，显得格外有前瞻性，我想这就是也是时间的礼物吧。

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说起应用驱动，显然你得有 AI 应用场景和相关的软件。百度算是既有跑通的产品，也有规模化的样本，应用矩阵正在从国内走向全球，开始进行价值兑现。

比如我介绍过的秒哒和文库网盘、GenFlow，就是出海的典型。其中 GenFlow 活跃用户已超 2000 万。

基于 GenFlow 3.0，百度文库、网盘全新升级，出海速度很快。文库海外推出 AI 学习办公平台「Oreate」，快速积累百万用户；9 月新版本上线即登顶 Product Hunt 日榜 TOP 1，获全球认可。网盘也于 9 月全球上架。

这背后信号明确：咱们的大模型，不止快，更能落地真实场景解决问题，这才是出海的硬核竞争力。

文心大模型也是如此。李彦宏没有追求参数最大，而是选择“把能力打磨到关键场景最能解决问题的方向”。在创意写作榜单上持续领先，在指令遵循与数字人脚本生成上表现突出——这些都是直接面向用户体验与商业价值的能力。

为了让 AI 更准、更快、更能解决需求，百度除了研发大模型，还做了大量的工程化工作，中国的产业结构太复杂，供应链长，系统庞大。AI 必须是能够解决真实问题的生产力。

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李彦宏在专访里提到了一个有点反直觉的观点：

今天的 AI 产业像一个倒金字塔，大部分价值集中在芯片层，中间层是模型，而真正创造应用价值的那一层却最薄。这是“不健康”的，因为应用才是 AI 真正的价值来源。

从商业逻辑看，这句话非常关键。大模型像发动机，但发动机本身不会产生价值。真正创造价值的，是发动机驱动的“车”。

百度现在的产品矩阵我评测过不少，感觉他们就是在做应用价值。而当价值从应用层沉淀下来，它会反向推动模型的发展，推动工程系统的进步。

比如：搜索的富媒体化改造、数字人的规模应用、智能云在能源与金融的落地、GenFlow 的海外增长、以及百度 11 月发布的全球首个可商用的自我演化超级智能体——“百度伐谋”。

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如果说文心模型兑现了“面向场景优化”的承诺，那么百度伐谋则把应用驱动推到了极致。

“百度伐谋”智能体目前主要面向企业用户和特定的产业应用场景，它不是给你一个答案，而是给你“寻找最优解的能力”。在能源、金融、港口调度等场景里，伐谋让 AI 像一个永不停歇的工程师，7×24 小时在后台进行演化计算，不断逼近最好的解法。

当人类工程师面临复杂系统时，常常会陷入局部最优；而伐谋会继续往前走，不断搜索，直到突破瓶颈。它已经在多个国际评测中领先，包括 CUDA Kernel 优化、MLE-Bench 等基准测试，也已经被应用在风电设计、电缆布局、金融风控、城市交通治理、港口调度等产业场景里。

不是 demo，而是直接上线到生产环境。这是真金白银的价值提升。

显然，应用驱动是 AI 时代的一种长期价值，我来扒一扒李厂长在专访里给出的答案：

第一，它更符合中国产业结构。中国是全球唯一拥有联合国全部工业分类的国家，产业链复杂、流程密集，优化空间巨大。这意味着 AI 在这里必须是“可用价值”。

第二，它更有确定性。应用创造价值，价值反哺模型研发，再形成更精准的应用能力——这是一条正循环，不是大模型竞赛里那种“无穷扩大参数规模”的消耗。Scalling laws 会逐步失去效果。

第三，它更具国际吸引力。当全球科技巨头都从“拼大模型”走向“拼可用价值”时，百度已经在这条路上走了十几年。应用驱动会成为全球 AI 的主流叙事，而中国走出的这条路，将不再是旁支，而是答案之一。

最终，基础模型的格局会像搜索引擎一样，只剩下少数几个玩家。但应用层会诞生数以万计的赢家。AI 的真正价值，在于每一次被使用的瞬间。

回看历史，每一轮技术革命，都会经历一段从崇拜技术到理解技术，从追求极致到回归常识的旅程。PC 如此，移动互联网如此，AI 也不会例外。

从李厂长的专访里，我看到的不只是一个企业的战略，而是一种技术价值观。未来几年内，除了模型竞争，更重要的是，企业能把 AI 技术在内部使用起来，并以此服务自己的用户。

这也让我想起了前段时间参加百度世界大会时，李厂长提出的“内化 AI 能力”。现在回想，那句话还挺有“嚼劲”的。它不单是给百度或行业的建议，更像是中国在长期 AI 国际竞争中的“答案之一”。原因很简单：中国有大量独特场景，应用的突破和落地更快，“内化 AI”就是把 AI 融进业务系统与日常流程里，让企业自身在每一次 AI 的使用中都产生价值。

从李厂长那儿我看到了百度的选择，我想，这也是中国 AI 的确定性。