Qwen、DeepSeek被Anthropic盯上，百度为什么反而值得重估？

9月10日，Anthropic披露多起针对Claude模型的能力提取行为，并在公开案例中提到阿里、Moonshot、DeepSeek和小米。围绕模型蒸馏、数据安全和技术边界的争议还会持续，但资本市场更关心另一件事：中国AI公司的竞争路线已经明显分叉。

阿里拥有云和电商，DeepSeek依靠模型效率打开市场，Moonshot试图通过产品与海外云平台扩大商业半径，而近期很少成为舆论中心的百度，手中同时握着搜索、文心大模型、AI云、智能体和Robotaxi。

与此同时，随着模型热度不断升温，百度美股却在9月10日收于90.59美元，最近五个交易日下跌8.93%，一个月下跌17.27%。疲弱究竟说明百度掉队，还是资本市场仍在用一家搜索公司的方法给一家AI基础设施公司定价？

模型公司争夺能力上限，百度更需要证明体系效率

Anthropic事件把中国大模型行业的激烈程度摆到了台面上。按照Reuters援引Anthropic的说法，相关团队被指通过蒸馏等方式提取Claude的能力，其中归因于阿里相关方的交互量在2026年5月至7月超过1.51亿次；Moonshot和DeepSeek则被指将部分真实用户对话转发给Claude，用于获得训练反馈。

相关内容目前属于Anthropic一方指控，涉及公司并未在报道发布时全部给出正式回应，并不是既定事实，但释放出的产业信号非常清晰：前沿模型的研发成本、数据获取和能力迭代，正在演变成全球AI公司之间更激烈的资源竞争。

在这样的舆论场里，百度显得有些安静。文心大模型缺少持续刷屏的新版本，开发者讨论度也被Qwen、DeepSeek和Kimi分流。Reuters在8月百度财报后直接指出，文心已经数月没有重大升级，而阿里和Moonshot仍在推出新模型；李彦宏随后对分析师表示，百度将继续投入人才与技术，推动文心重新回到前沿模型行列。市场对这句话的反应相当现实，百度需要的已经不只是管理层表态，而是产品更新、开发者采用和收入增长共同给出的验证。

但如果因此把百度理解成一家在模型竞赛中失速的公司，又容易低估百度的资产结构。DeepSeek和Moonshot首先要解决模型能力、用户增长与商业收费之间的转换；阿里的优势在于云计算、电商和企业客户；百度的路线则覆盖了模型、算力、搜索入口、企业服务、智能体和自动驾驶。文心只是其中一层，真正影响基本面的部分，是模型能否降低AI云的交付成本、重构搜索结果、提高广告转化，再把感知和决策能力延伸到Apollo Go。

这种结构的好处，是技术能力可以在多个场景复用；代价也很明显，业务线太长，投资者很难在短时间内判断哪一块能够形成足够大的利润弹性。纯模型公司可以用能力排名和用户增速讲故事，百度需要拿收入结构、利润率和现金流说话。市场暂时给予较低定价，未必是否认百度的技术储备，更可能是在等待商业闭环从“产品齐全”走向“财务可见”。

百度的独特性因此不在于拥有多少AI业务，而在于这些业务有没有共同的底层能力。搜索可以提供需求入口，智能体承接任务，AI云负责算力和企业交付，Apollo Go验证模型在物理世界中的执行能力。如果各条线仍然独立投入、独立获客，完整布局只会增加成本；如果模型、算力、数据与应用开始相互复用，百度才可能获得其他中国模型公司暂时不具备的体系效率。

AI收入已经长出来了，旧业务下滑仍在吞噬成果

百度2026年第二季度财报给出的画面很有冲突感。公司总收入为313亿元，同比下降4%，低于LSEG统计的市场平均预期319.6亿元；归属于百度的净利润为23亿元，去年同期为73亿元。拖累来自在线营销服务，该业务收入降至131亿元，同比下降19%。房地产低迷、消费偏弱以及企业缩减营销预算，继续压制搜索广告这一传统现金牛。

另一边，百度核心AI业务收入达到125亿元，同比增长25%，已经占百度通用业务收入的一半。其中AI云基础设施收入73亿元，同比增长50%；GPU云收入同比增长283%，增速高于第一季度的184%。AI应用收入25亿元，同比增长3%；AI原生营销服务收入26亿元，与去年同期基本持平。数字说明百度的AI转型并非停留在发布会，云基础设施已经形成可观收入，企业客户对算力的需求也在增长。问题在于，增长最快的GPU云往往伴随服务器、芯片、数据中心和折旧投入，规模扩大与利润改善之间仍隔着交付效率、利用率和客户质量。

财报中更值得研究的，其实是两组方向相反的数据：AI核心业务同比增长25%，但环比下降8%；AI云同比增长50%，环比下降17%。这种变化可能包含项目确认节奏和季度波动，仍提醒投资者不能只看同比高增长。企业AI项目普遍存在交付周期长、定制程度高、收入确认不均衡的问题，百度需要提高订单能见度，并证明GPU云需求能够连续转化为收入，而非集中在少数大客户或阶段性算力采购。

AI应用的表现也还没到可以庆祝的时候。25亿元收入同比仅增长3%，说明智能体、文库、网盘和开发工具虽然拥有入口，付费深度与商业化速度仍需加快。百度在6月推出企业版DuMate，文库和网盘的AI功能也持续升级，当月两款产品的AI日活渗透率同比提升27.4%。用户开始使用AI，与用户愿意为AI持续付费，是两道不同的门槛；后续观察重点应放在企业版续费、客单价、推理成本以及AI功能对原有会员收入的拉动上。

Apollo Go则提供了另一条增长曲线。截至第二季度财报发布时，萝卜快跑的全球布局覆盖28座城市，累计自动驾驶里程超过3.5亿公里，其中全无人驾驶里程超过2.4亿公里；伦敦已经与Uber、Lyft开展公开道路测试，迪拜启动全无人商业运营，香港也开始在机场岛测试。Robotaxi的价值已经从技术演示进入跨区域复制阶段，但收入密度、单车运营成本、监管审批和车队资本开支仍会决定商业化速度。城市数量增加容易形成主题升温，单车经济模型改善才会进入报表。

好的一面是，百度仍保有较厚的财务缓冲。截至6月底，公司现金及投资合计2831亿元，第二季度经营现金流为34亿元，连续第四个季度保持正值；季度研发费用46亿元，环比增长5%。百度拥有继续投入模型、云和自动驾驶的能力，短期也不容易因为资本开支压力失去主动权。接下来的分水岭在于资金使用效率：AI云增长能否覆盖基础设施成本，智能体能否扩大付费，Apollo Go能否从里程积累走向运营利润。

百度不缺AI资产，缺的是一张让财报自己说话的成绩单

9月10日美股收盘，百度市值约308亿美元，年内跌幅约30.7%。资金给出的态度很直接：广告收入下降正在发生，AI业务接班仍需要时间，文心的竞争地位也面临质疑。在收入未出现整体回升、AI应用增长仍偏慢的阶段，低价并不自动等于低估，便宜资产也可能长期处于等待兑现的状态。

百度重新进入研究视野的理由，同样足够具体。AI核心业务已经占百度通用业务收入的一半，AI云保持较快增长，搜索拥有超过六亿月活用户的入口，智能体开始进入办公和企业场景，Apollo Go正在多个海外市场推进测试或运营。百度手里并不缺拼图，真正欠缺的是把这些拼图连接成一张财务报表：广告跌幅收窄，AI云收入保持连续增长，AI应用提高付费率，自动驾驶逐步改善单位经济性。只要其中两三项出现持续的边际改善，百度的基本面叙事就会发生变化。百度App在2026年6月的月活跃用户为6.44亿，这个入口仍然足够大，也意味着搜索AI化一旦找到稳定的商业模式，收入影响不会太小。

对产业客户而言，百度的参考价值也在这里。中国AI竞争正在从单模型能力延伸到算力供给、企业交付、流量分发、智能体执行和线下运营，拥有一个模型已经无法覆盖完整商业链路。百度的实践能够回答一组更现实的问题：模型如何进入企业预算，搜索流量如何适应答案式交互，智能体如何形成收费，Robotaxi如何跨城市复制。这些问题比单次榜单名次更接近产业利润表，也更适合成为观察中国AI商业化进度的风向标。