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定焦One(dingjiaoone)原创
作者 | 陈颐
编辑 | 阮梅
春节刚结束的AI入口之争还没退潮,新的技术变量智能体(Agent)又把大厂重新拉回同一张牌桌。最近迅速走红的OpenClaw,也就是业内常说的“龙虾”,成了这轮讨论的中心。
几乎所有头部互联网公司都在迅速跟进,但如果把时间线往前拉一点,会发现百度的动作明显更快。从1月推出部署方案,到2月中旬电商Skill上架、百度App接入,再到3月推出零部署服务和全球首个手机龙虾应用,把一条完整链路提前跑了一遍。连OpenClaw创始人Peter Steinberger都主动向百度抛出橄榄枝,希望联合开发“龙虾”。
这不是百度第一次在AI周期的关键节点上提前布局。春节期间的AI入口战,百度同样是最早把AI能力嵌入用户日常使用场景中的大厂之一。
开年连续两次迅速站上牌桌中央,靠的显然不只是反应速度。
过去几年,行业更愿意为模型能力、产品热度和用户增速买单。到了今天,当市场开始关注谁的基础设施更扎实、谁的成本更可控、谁能真的让AI干活,百度过去那些一度不被市场所理解的投入,才开始显出分量。
换句话说,不是百度突然变了,是AI竞争的标准变了。它那些提前打好的底子,终于等到回报。市场开始重新认识百度,也开始看到一个被AI重新塑造的“新百度”。
“龙虾热”背后的百度速度
这段时间,中国AI圈的节奏突然加快,尤其AI Agent 赛道因为一只爆红的“龙虾”(OpenClaw)好不热闹。
3月12日,百度上线全球首款手机龙虾应用“红手指Operator”。用户下载安装后,可以通过聊天交互的方式让手机里的“龙虾”完成各种指令,还能让它跨App完成打车、点外卖等任务。这个手机端“龙虾”应用上线没多久,热度之高让服务器被挤到需要紧急扩容。
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从1月到现在,国内下场“养龙虾”的大厂已超过十家。百度、腾讯、阿里、字节、小米、华为、360……几乎所有叫得上名字的互联网公司,都有布局。
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OpenClaw这个开源AI框架之所以让大厂们如此“上头”,是因为它把AI往前推了一步。过去的AI工具更多停留在聊天、生成内容、完成任务,而OpenClaw展示出的是一种能替人做事的能力,简单来说就是干的活达到了又快又好的程度,对用户来说超级解放。
一旦这种能力跑起来,争的就不只是一个新功能,而是下一阶段用户会从哪里发起需求,又会把任务交给谁去完成。对于互联网大厂来说,这是典型的入口级竞争,没有人敢慢下来。
也正因为如此,百度这次的动作,格外值得注意。因为多数公司是在热度真正起来之后才“补票”,百度的动作明显更早、更快、也更完整。
1月,OpenClaw的讨论还主要停留在开发者社区,绝大多数公司选择观望。百度第一时间预判到了趋势,智能云推出了快速部署方案,把“养龙虾”的门槛降到了最低,让开发者和企业用户可以更方便地跑起来。一位长期关注AI社区的开发者对此评价,“这说明百度的技术雷达一直开着,而且有能力快速把一个开源项目产品化。”
2月13日,百度电商Skill上架OpenClaw社区的技能市场ClawHub。这一步说明百度没有只把OpenClaw当成一个值得围观的新技术,而是已经开始思考,它可以怎样和自己现有的能力打通。
第二天,百度App宣布接入OpenClaw。百度将这一原本面向开发者圈层的工具,接入其庞大的 AI 搜索入口。对用户而言,这也意味着使用门槛被进一步降低——只需与OpenClaw AI助手进行对话式交互,就能体验这款工具的强大能力。
有意思的是,两天之后的2月16日,OpenClaw的创始人Peter Steinberger宣布加入OpenAI ,投身下一代个人智能体开发。这意味着,百度对OpenClaw前沿技术的识别和决策行动力走在了OpenAI前面。
随后节奏继续加快。3月11日,在千人“装”龙虾的热闹市集活动后,零部署服务DuClaw亮相,把原本还需要选镜像、配 API、做部署的流程,进一步压缩成“零部署”,还支持多模型接入、内置搜索等内部优势Skills,也吸引了大量用户关注。到3月12日“红手指”Operator上线,OpenClaw的能力从云端和网页进一步延伸到了手机端。
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在一些开发者和投资人看来,DuClaw与Operator这两款龙虾应用的发布,代表了“代理式AI元年”的起点。
在此之前,AI与人的关系是“对话式”的,用户提问,AI给出答案,很多任务最终还是人去执行;而真正的“代理式”AI,用户下达目标,AI自主规划、调用、执行,人可能只需要下达指令即可。这不只是功能上的迭代,核心在于,AI与人的协作方式发生了根本性的变化。
把百度这几步棋连在一起看,思路很清晰。很多公司面对一个突然爆红的新技术,可能会先给市场抛一个动作,以证明自己没有缺席。百度不太一样,它是沿着一条完整的路径往前走,从部署能力、到平台接入,再到产品调用,最后落到终端应用。因为看得早,想得清楚,行动路径自然也很清晰。
从这波“龙虾热”可以看出,当AI新技术突然进入行业视野时,百度有能力把它迅速落到产品和基础设施上。平时,这种能力可能不显山不露水;但在技术周期真正加速的时候,它决定着一家公司在下一轮竞争中的表现。
百度的AI投入,正在显现价值
有一个细节,能够说明百度在这轮“龙虾热”中的位置。
OpenClaw创始人Peter Steinberger在社交媒体上公开向百度喊话,原话是:“You think there's a way Baidu could support OpenClaw development too? Not just deployment?”他希望百度能参与OpenClaw的后续开发,而不只是做部署。
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一个海外开源项目的核心开发者,主动向一家中国公司发出这样的邀请,本身就传递出一个信号:在主流开发者眼里,百度已经具备承接新技术,并不断推动其继续进化的能力。
更深一层的意味是,Peter提出的“共同开发”,本质上是希望借力百度的全栈底层基座,补齐Agent规模化落地方面和场景生态方面的短板。这恰恰是AI创业公司难以独立完成,而百度等大型科技企业能够提供的优势能力。
每当AI领域出现新的技术节点,百度往往能更快进入状态,原因与更早之前的投入有关。
过去很长一段时间里,百度在AI上的投入并没有被充分理解。李彦宏曾在公开场合反复强调,AI的价值在于应用,坚持走AI应用路线。不过这种判断在当时的市场环境中并没有立刻换来共识。现在回头看,百度持续推进的三件事,逐渐显示出它们在AI周期中的意义。
第一件事,是提前想清楚了AI在C端的入口位置,赢下了AI入口之战。
如果把春节那场AI入口战和眼下这波“龙虾热”放在一起看,会发现两者虽然形式不同,但争夺的焦点相似。春节期间抢的是通用AI入口——用户习惯从哪里问问题、找信息;OpenClaw爆火之后,抢的则是AI Agent入口——用户习惯把任务交给谁去完成。两种入口争的都是谁能先占住下一阶段的AI使用习惯和使用心智。
前一波春节入口战中,百度的打法和主流不同。文心助手没有做成独立App,而是内嵌在百度App里,用户在搜索、看资讯的同时,AI随时可以被调用。这在当时显得克制,但数据已经证明成效,春节活动期间新增用户日均涨8倍,文心助手月活做到了3.6亿居国内第一,这些用户更多来自自然场景中的使用,粘性更高。
所以在AI Agent入口这场战役里,百度再次凭借更懂用户习惯、全栈支撑下的高性能,以及前瞻性的战略布局,很快脱颖而出。这也是为什么,在这波“龙虾热”里,百度更有赢的基本面。
第二件事,是坚持自研芯片,而且价值已得到资本市场的认可。
AI芯片的研发,高门槛、高投入,在很长时间里看不到直接回报。放在一个更习惯以互联网业务逻辑估值的资本市场里,这类基础技术投入往往缺乏短期想象空间。
当AI从“会回答”走向“会干活”,算力消耗从偶发变成持续,自有芯片的价值开始被重新评估。能自己造芯片,就意味着这笔账可以自己算,为AI业务的规模化提供了更大空间。
除了成本,当外部算力供应不确定时,能自己造芯片的公司比起等待供应的公司,在技术路线和扩张节奏上会拥有更大的主动权。百度对昆仑芯的持续投入,正在逐渐转化为百度在AI基础设施层的筹码。
第三件事,是在物理世界里长期推进最难的一类AI执行场景。
很多人谈AI,默认它主要发生在屏幕里,哪怕是这轮“龙虾热”,讨论的也大多是数字世界里的任务调度。但从更长周期看,AI的边界势必会延伸到真实世界的每一个角落——替人开车、替人搬运,替人在物理空间里完成任务…
无人驾驶正是物理AI最复杂的一类场景。它需要在真实环境里感知、判断、决策、执行,容错率极低。
百度的萝卜快跑从2013年立项,到今天落地全球26座城市,累计服务超2000万单,一路伴随着外界对“这东西什么时候才能商业化”的追问,终于在2025年四季度订单同比增长超200%,让市场看到无人驾驶车跑在真实世界道路上跑出来的“答案”。
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萝卜快跑落地迪拜
从今天的视角回看,这些投入有一个共同点:在市场还没看懂之前就开始投入,都经历过被低估的时刻。但随着AI产业进入新的阶段,这些长期建设的能力逐渐连成体系,逐渐被“看见”、被重估。
百度的这套长期布局,概括起来是四个字,“芯云模体”,即从芯片到云到模型到(智能体),每一层都有积累,而且彼此连通。
正因为存在这样一套完整能力体系,当新的AI技术出现时,百度可以在多个层面同时作出反应:底层算力能承接,云端能部署,模型能调用,智能体矩阵能迅速延展,并通过既有生态与场景承接入口流量,最终形成闭环交付。
百度的“顺风局”刚刚开始
在技术周期的转折点,一些公司往往会被重新评估,因为过去那些前瞻的投入开始显现价值。AI Agent的到来,恰好是这样一个转折点。
在AI Agent之前,行业竞争集中在谁的模型更强、谁的产品更酷、谁的用户增速更快。AI Agent之后,竞争规则变了:谁能让AI真正替人执行任务,谁就能赢得下一轮。要做到这一点,靠的不是某个单一能力。
全球首款手机龙虾的出现,像是一枚引子,让外界更完整地看到了百度这些年在芯片、云、模型和智能体等AI应用上的积累。
在智能体领域,百度是行业内最早进行系统性布局、最早看好其发展潜力,并率先推动落地实践的公司之一。当前来看,百度围绕智能体的整体布局已基本成型:底层由百度智能云提供围绕 Agent 的承接与部署能力;中间层由千帆平台提供面向企业和用户的智能体开发工具链与资源支持;应用层则落地了伐谋、秒哒、“龙虾”等智能体产品。
最有代表性的是千帆平台。它早就不只是一个大模型调用平台,而是在搭建企业级Agent基础设施:模型、工具、开发、数据、运行环境,一层层都在往里搭。到2026年2月,千帆已累计支持企业构建超过130万个智能体,服务企业客户超过46万家,工具日均调用达到数千万级。
应用层的探索也在同时推进。伐谋、秒哒这些产品,指向的是两个不同方向:一个是在复杂场景里让智能体自己持续优化,为B端企业提供生产力;另一个是降低开发门槛,让更多人能直接用自然语言搭建AI应用。随着这些工具逐渐成熟,百度让“作Agent”这件事本身也实现了产品化。
但应用层能否真正跑起来,最终还是要看底层设施是否稳定。2025年,百度智能云在大模型相关项目中标数量与金额,均位列市场第一,其中就有不少智能体类项目中标。这说明,百度已经把智能体技术推进到了企业实际生产中。
综上,百度在AI Agent上的布局已经形成一条龙式的成熟产业链。当“龙虾热”来临时,百度能在两个月内走完别人还在讨论要不要走的路,背后依赖的正是这套已经搭建好的体系。
当然,新的竞争不会停止。有的优势,可以靠砸钱追赶,但有的优势,依靠时间慢慢积累,难以复制。昆仑芯、飞桨框架、文心大模型之间的深度协同,是反复迭代出来的。萝卜快跑的路测数据,来自真实道路上的长期运行。千帆平台的客户体系,是一家一家企业服务积累起来的。这种由时间沉淀出的“技术时差”,让后来者难以追上。
全栈AI产品和能力的优势已经反映在财务数据上。2025年,百度AI业务收入达400亿元,同比增长48%,占核心业务收入的43%,这说明,百度在AI领域的长期投入,已经开始自我造血。
与此同时,百度旗下的一些AI资产也开始有了独立的估值逻辑。例如,昆仑芯拟分拆上市,不少机构给出超500亿美元估值。
如果把萝卜快跑、伐谋、龙虾应用放在一起看,可以发现AI正在同时往两个方向延伸:在数字世界里替人调度任务,在物理世界里参与真实决策。从全球范围来看,多数公司通常只聚焦其中一个方向。例如,OpenAI和Anthropic更专注数字世界,特斯拉和Waymo更专注物理世界。能同时在两个方向都有实质性进展的公司并不多,百度是其中之一。
这也是为什么,资本市场开始重新给百度定价。它不再只是“一家搜索公司的AI转型”,而是一家以AI为底座、由多条业务线共同支撑的新型科技公司。
当然,这并不意味着市场已经完全看清百度长期投入的策略。但有一点共识是,在AI这样一个长周期赛道,短期的市场情绪和长期的技术积累之间,往往存在时间差。很多长期参与者更倾向于看底层、看本质、看未来的想象空间,而不局限于短期的财务表现波动。
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MiniMax创始人回顾当年在百度实习经历,评价百度是当时中国技术最好的地方
互联网历史上,有一类公司在对的方向上走得太早,以至于很长一段时间里难以被理解。当技术周期真正到来时,市场才重新看到它们过去那些投入的价值。
百度,正处在这样的时刻。
*题图由AI生成。





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