免费配资炒股入李彦宏的长期主义，进入回报周期

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作者｜cola

编辑｜郑玄

9 月 21 日，创始人在内部活动上为技术团队颁发「百度最高奖」。两支入围团队均获奖，各获 100 万美元奖励。

其中，天池团队面向万亿级 MoE 大模型，自主研发百度天池超节点架构；dodo 团队是通过打造企业 AI 员工。

它们代表着百度当下两条重要的技术探索：基于昆仑芯的天池超节点，向更大规模的 AI 基础设施深入；以及让 Agent 真正进入组织。

但如果把时间轴再往前拉，百度今天的 AI 故事，还有一条更早埋下的技术伏笔——昆仑芯。

2010 年前后，百度搜索业务的服务器集群规模随流量高速扩张，海外进口芯片单片成本高达上万美元，持续攀升的算力开支不断挤压业务利润空间。这份成本压力，倒逼百度启动了 AI 加速器的自研探索。

没有人在一开始就预判到，这场造芯之路会跨过十余年的周期，中间要穿过外界的质疑、技术的反复迭代、商业化的重重关卡。

从内部低调摸索 FPGA、CPU、GPU 加速方案，到成立深度学习研究院 IDL 集中攻坚；从 2018 年第一代昆仑芯片正式对外亮相，到业务拆分成立独立公司、数万片芯片落地各行各业、点亮国内首个全自研 3 万卡集群，再到递交上市申请，昆仑芯走出一条时间跨度极长的成长链路。

李彦宏在颁奖时说，天池团队获得最高奖「很可能是一段漫长的征程的开始」。而透过昆仑芯的故事，我们也得以看清百度究竟是如何把「长期主义」从一句口号，落地为一连串连续的战略动作。

一笔成本账，百度踏上自研芯片之路

2010 年，中国互联网还处在另一种叙事里。

智能手机开始普及，移动互联网的大门刚刚打开。创业者和资本关心的是流量入口、移动应用和商业模式，很少有人讨论大模型，更不会有人知道，未来的 AI 训练将需要由数万张加速卡组成的集群。

在这样的背景下，一家公司决定自己研究芯片，并不是一个显而易见的选择。

芯片研发投入大、周期长，流片失败可能意味着前期投入归零。即使芯片成功做出来，也要继续解决软件适配、系统部署和下一代产品迭代。对于互联网公司而言，直接采购成熟产品通常是更快的选择。

但百度也有一个芯片创业公司不一定具备的条件：它拥有数量足够大、运行时间足够长，而且会持续变化的计算任务。

比如搜索、语音和图像识别每天都在产生真实负载。大量落地的业务场景，本身就是芯片最好的试炼场。这构成了李彦宏当时作出选择的现实基础。

当时，李彦宏已经提前看到，机器学习正在越来越深地进入业务中。如果 AI 对百度业务的重要性继续上升，那么算力就不会永远只是一项可以从外部采购的标准资源，它可能逐渐成为决定效率和产品能力的基础技术。

百度最初从 FPGA 等加速方案入手，这是工程团队围绕具体任务不断试出来的一条路。

2012 年，百度净利润首次突破百亿元。就在业务仍然快速增长时，李彦宏在内部信中提出，公司不应急于追求更高的短期利润，而应该把更多资金投入新业务和创新。

第二年，百度成立深度学习研究院 IDL，李彦宏亲自出任院长。2015 年，做芯片的仙童团队获得百度最高奖。2016 年，百度建设大规模 GPU 集群；同年 9 月，李彦宏在百度世界大会上判断，「移动互联网时代已经结束，下一幕是人工智能」。

路线越来越清晰。当大多数企业还在享受移动互联网的增长红利时，李彦宏已经在为下一个时代提前储备 AI 的算法、算力和芯片。

从第一代昆仑到三万卡，回报周期到了？

2018 年李彦宏在 Baidu Create 上介绍首代昆仑芯片时，这条技术线第一次拥有了一个被外界记住的名字。

从首次组建芯片相关团队，到发布首代昆仑芯片，百度花了 8 年时间。对于 AI 芯片而言，实验室里的性能指标只是第一关，真正困难的是进入大规模生产环境之后，能不能稳定运行、能不能适配不断变化的模型、能不能经受住长期高负载的考验。

昆仑芯较早进入百度的真实业务场景，再根据运行中出现的问题继续迭代。这为芯片研发提供了相对稳定的反馈，但在产品形成规模之前，外界很难判断这种投入最终会带来什么。

李彦宏后来多次谈到百度对长周期技术的态度。他曾经说：「有一块钱的时候，我们会投进技术里；有一个亿，我们会投进技术里；有一百个亿，我们还是会投进技术里。」

2021 年，百度发布第二代自研 AI 芯片昆仑 2，产品随后进入量产。同一年，百度将芯片业务独立出来，成立昆仑芯公司并引入外部资本。公开信息显示，完成首轮融资后，昆仑芯的投后估值达到 130 亿元。

此后进展开始加快。进入 2024 年，第三代芯片已经进入量产阶段，应用于能源、工业、交通、金融和互联网等领域，累计部署规模达到数万片。2025 年，百度又点亮了国内首个全自研三万卡集群。

从第一代芯片到三万卡集群，昆仑芯面对的问题已经发生变化。一块芯片的性能仍然重要，但当数万张卡共同运行，卡间通信、任务调度、故障恢复和软件适配也会影响整套系统的效率。

这条产品线的演进，也与百度过去多年建设的 AI 技术体系有关。

在这套体系中，昆仑芯提供底层算力，百度智能云负责基础设施管理，文心大模型提供训练和推理任务，智能体等应用则产生持续运行的需求，其数据也反哺底层基建。全栈的价值，不只在于覆盖了多少业务层级，还在于各层之间能否形成有效的工程反馈。模型和应用暴露出的计算问题，可以反馈到云平台和芯片；底层算力发生变化，上层软件和模型也可以随之调整。

多年以后，李彦宏给出答案。

2025 年，他在接受极客公园采访时提到：「百度这些年有做成的、有做失败的。如果有什么规律性的话，当这件事的成败几乎完全取决于它技术的先进性的时候，我们的成功概率就会大不少，尤其是这个技术需要很多很多年的投入和迭代，那我们成功的概率就会更大一些。」

十五年后，昆仑芯走到上市前夜

2026 年初，昆仑芯以保密形式向港交所提交上市申请。

同年 8 月，李彦宏在财报电话会上表示，昆仑芯已经完成三代 AI 芯片的研发与商业化，并披露了 M100、M300 的后续产品路线。

对一家芯片公司来说，路线图代表方向，量产和交付才是结果。

目前，昆仑芯已经进入招商银行的大模型算力项目，并在国家电网、中国钢研等场景中部署，已经为互联网、能源、金融、制造、汽车、运营商、教育等多个行业建设了全国产昆仑芯集群。

十五年已经过去，昆仑芯即将迎来资本市场的检验，但在李彦宏看来，这或许只是一个更长技术周期的起点。

在今年的最高奖颁奖现场，他同时提到 2015 年做芯片的仙童团队和 2021 年从事自动驾驶的领航团队。这两支团队所处的领域不同，但都经历了十年以上的研发周期。早期芯片探索逐渐形成今天的昆仑芯，自动驾驶投入让如今的萝卜快跑，位居全球第一梯队。