当一家公司内部同时并行着几种看似完全不同的生意，且它们被“折叠”在同一张报表里，资本对这些生意的理解，往往会出现“时差”。

亚马逊曾经长期被当作一家低利润的零售公司，直到AWS被单独看见；英伟达也曾被困在图形芯片的周期里，直到AI算力需求爆发，市场才意识到它手里握着的不是显卡，而是新纪元的“铲子”。

资本理解一家公司，首要看重核心指标与增长预期，而不会深入考量每一业务本身。这让“业务发展领先于市场理解”的现象，在当下屡见不鲜。

百度便处在这样的关键节点上。

2026年一季度财报报发布时，李彦宏曾表示，AI已成为百度的核心驱动力。

8月18日，百度发布了2026年第二季度财报，Q2总营收313亿元，一般性业务收入252亿元，其中AI业务收入占比超50%，连续两季占比过半。

从基本面向下观察，百度AI云基础设施、AI应用和AI原生营销服务已经形成三条可识别的收入线。而昆仑芯和萝卜快跑，则分别在芯片和自动驾驶领域形成了可观的技术资产与运营资产。

尤其是以往搜索广告的单一价值坐标，已很难概括当下百度成形的AI全体系业务，以及更多正在发生的变化。

先前的7月28日，百度发布公告，拟将香港上市地位由第二上市转换为主要上市，并将于8月26日召开股东特别大会，就相关事项寻求股东批准。

8月19日，百度方面表示，董事会此前批准将中国香港上市地位由第二上市转换为双重主要上市，预期转换程序将于今年内生效，集团正为转换后纳入南向港股通作准备。

结合此次财报理解下来，不难看出，百度此时推进香港双重主要上市，不只是增加一个上市身份，更是为已经成熟的AI资产寻找新的定价坐标。

目前来看，百度AI业务收入占比过半，全栈能力已经转化为多条商业收入线，构成了百度的业务自信。再加上，公司组织调动与落地交付能力显现，让芯、云、模、体彼此传导，并在客户采购、规模交付和真实运营中实现了技术自信。

百度需要被重估，也必须被重估。

当AI收入、增长和资产陆续进入报表，百度也有动力和底气进入更开放的资本市场，接受不同投资者用新的坐标重新评估。

百度的AI资产，已经清晰到了值得被重新研究和定价的时刻。

一、AI 资产，走出“折叠”

很长一段时间里，资本市场对百度最熟悉的业务是搜索。

搜索广告带来稳定现金流，也形成了一套相对固定的估值框架。与此同时，自动驾驶、AI芯片、深度学习框架和大模型需要持续投入，它们的价值很难在早期直接反映为收入和利润。

当这些业务被报表“折叠”，市场很容易出现解读的滞后。毕竟，财务报表记录的是当期结果，技术投入押注的却是未来可能。

从后视镜看，搜索是入口，广告是变现。在PC互联网的黄金年代，这个坐标足够精准，但也从那时起，百度开始把大量利润投向两条看不见回报的“暗线”——自动驾驶阿波罗，以及AI技术栈中最重要的基础设施芯片业务，也就是后来的昆仑芯。

李彦宏曾用一句朴素的话解释百度对技术投入的态度：“有1块钱的时候，我们会投进技术里；有1个亿的时候，我们会投进技术里；有100个亿的时候，我们还是会投进技术里。”

在AI产业爆发之前，这种选择首先表现为投入。搜索广告不断产生收入，AI则更多以研发费用、人才投入和长期项目的形式存在。

以昆仑芯为例，2011 年，为了提高搜索业务的算力效率，百度内部开始捣鼓FPGA加速器。多年的FPGA大规模部署和应用，让百度团队积累了丰富的AI计算硬件经验，为从可编程的FPGA转向专用的AI芯片打下了基础。2018年，第一代昆仑芯片发布，并在2021年完成独立融资。

这是一条从内部需求中生长出来的业务线。最初，它服务于百度搜索和AI计算的成本与效率；随着大模型带动算力需求爆发，芯片和集群能力开始拥有更广泛的外部市场。

文心大模型为此前积累的模型、框架、算力和数据能力提供了统一出口；百度智能云则把这些能力交付给企业客户。过去被记录为研发成本的AI投入，开始转化为模型调用、企业采购和云服务收入。

今年二季度，百度AI云基础设施收入为73亿元，同比增长50%。其中，GPU云收入同比增长283%，增速较上一季度的184%进一步提升，已经连续四个季度保持三位数增长。

企业对GPU云的采购，是最直接的付费投票。它说明大模型带来的算力需求，正在穿过技术演示阶段，进入企业预算和生产系统。

与此同时，二季度百度AI应用收入达到25亿元，AI原生营销服务收入达到26亿元。AI收入不再集中于某一个模型或产品，而是沿着基础设施、应用和商业化服务形成多条收入线。

安迪·格鲁夫在讨论“战略转折点”时曾指出，真正的转折往往在财务结果发生明显变化之前已经开始。百度在技术的长期投入与当下的价值兑现，成为了这一论断的崭新注脚。

报表之外，也不难看到，百度许多已经跑出加速度的业务，正步入收获期。

据百度披露，2025年以来，昆仑芯已经交付多个万卡级P800集群，进入互联网、金融、能源和制造等行业，并完成文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流模型适配。据The Information援引知情人士报道，腾讯目前也已成为昆仑芯客户。

当一家公司的技术能力不仅服务于内部业务，甚至能够进入其他头部科技企业的采购体系，它便开始从内部成本中心转化为独立的市场资产。

近日，这块资产已经获得了单独定价：晨星预计昆仑芯估值在4000亿至5000亿港元之间；摩根大通给出的独立估值为400亿至490亿美元，其中归属于百度的部分为270亿至340亿美元。

另一典型业务是自动驾驶。一季度，萝卜快跑提供320万次全无人驾驶出行服务，同比增长超120%，3月周单量峰值超过35万，累计订单超过2200万。至2026年第二季度，萝卜快跑已覆盖全球28个城市，累计自动驾驶里程超3.5亿公里，其中全无人驾驶里程超2.4亿公里。

7月，萝卜快跑在香港拿到首个全无人驾驶测试牌照，联合Uber及Lyft旗下Freenow在伦敦启动公开道路测试。随后签约进入哈萨克斯坦，并在迪拜成为当地首个且唯一提供无人驾驶服务的一站式自营平台。

种种迹象表明，萝卜快跑正渐渐脱离“试点”的语义，逐步进入规模化运营。

“聪明钱”的动作提供了旁证。据外媒报道，Stanley Druckenmiller的家族办公室二季度建仓百度ADR 8.8万份，这是其数年来首次重返在美交易的中国股票——2024年他还公开表示无意投资中国股票。David Tepper旗下Appaloosa则在清仓京东、拼多多、减持阿里巴巴的同时，持续增持百度60.29万股。

当AI收入、增长和资产同时进入报表，且百度的AI业务并非由单一产品或单一客户支撑，此刻，百度也有了自己走向更开放资本市场的业务自信。

二、与生俱来的落地基因

芯片与无人驾驶，只是百度全栈AI布局的两个点位。而全栈AI的意义不在于业务数量的多寡，在于同一套技术能力可以在不同层级复用，并相互形成商业验证。

百度方面将全栈AI布局命名为“芯云模体”，通过共享昆仑芯、智能云和文心大模型向上提供的共同能力，让百度可以在数字世界和物理世界形成不同的商业化落点。

走向更开放资本市场，百度除了有着前文所述的业务自信，还有着充足的技术自信。这种技术自信来自于百度技术强大的全栈落地能力，并体现在三个维度：客户采购、规模交付与真实运营。

在客户采购方面，市场用付费的方式，对百度的技术投了支持票。据智能超参数统计，2026年上半，年国内五家主要AI云厂商大模型相关中标金额约20.44亿元，百度智能云以13.85亿元位居第一，占比近六成，延续了2025年全年以来的领跑。

IDC的系列报告则显示，百度智能云在中国金融行业生成式AI市场以16.6%的份额蝉联第一，在AI游戏云市场份额达51%、超过第二至第五名总和，在具身智能云市场以29.55%的份额居首。

Agent 时代到来后，模型调用从简单问答走向复杂任务，推理需求随之增长。企业需要的也不再是单张芯片，而是能够稳定运行大模型的集群、云服务和工程体系。

昆仑芯由此成为百度全栈交付能力的重要支点。

据悉，基于昆仑芯打造的超算节点天池256卡超节点，吞吐性能较上一代提升25%，推理效率提升50%；单个天池512超节点即可支撑万亿参数模型训练。

当昆仑芯拥有了万卡集群验证的交付能力，业务自然而然进入外部生产环境。截至目前，目前，其客户已覆盖互联网、金融、能源和制造等行业，招商银行超过800个AI应用中，逾半数已平稳运行于昆仑芯P800。

算力之外，百度智能云也开始在核心产业形成规模化交付。据百度披露，目前已有超过1000家AI硬件企业接入百度智能云；在金融行业，百度智能云覆盖系统重要性银行及800多家金融机构；在央国企、汽车和具身智能等行业，云、模型和算力则被作为一套完整能力向客户输出。

AI需要离开实验室，技术价值最终要在场景中兑现，进入真实的工作流与真实的道路。

从这点上说，日渐充沛且宽广的百度AI“全家桶”，足以用大量真实服务案例，为百度的技术自信提供强有力的注脚。

比如，百度搭子7月月访问量达897万、环比增长845%，是同期全球增速最快的AI Agent产品之一。而秒哒以33.4%的份额位居中国AI原生无代码应用生成平台第一。

此外，百度一镜服务已超10万客户、覆盖30余个行业，再加上伐谋已有超3000家企业试用，以及萝卜快跑在全球28座城市的规模化运营。

以上落地的产品矩阵丰富多元，无一不显示着百度强大的技术与实践基因，这背后，全栈的组织能力功不可没。技术储备不会自然变成业务，全栈能跑起来，还需要把分散的技术拉到同一个目标之下，库库AI正是一个典例。

2025年，百度文库与百度网盘联合推出的全端通用AI智能体GenFlow。，8月14日的AI Day上，GenFlow发布了中文名“库库AI”。

库库AI落地后，迅速整合了分散在不同业务中的技术、产品、流量与商业化资源，一年内从GenFlow1.0迭代到库库AI4.0，并在国家工信安全中心的Office Agent工作流测评中得分第一，在第一梯队站稳了位置。

截止目前，库库AI办公MAU超过2500万。

这种把资源快速拉通到新目标下的组织经验，为百度AI落地速度增加了强劲动力，也成为了百度技术自信的又一基底，托举着此次双重主要上市转换的重要决定。

三、中国AI，需要新的定价坐标

当一家公司的业务结构发生变化，资本市场原有的坐标也需要随之变化。

以百度为例，智能云要看企业客户、算力收入与服务规模；昆仑芯要看订单、集群交付和模型适配；AI应用要看用户规模、留存与付费；萝卜快跑则要看城市覆盖、运营里程和商业化进度。

当这些资产被折叠在同一张报表、同一个搜索公司标签之下，业务之间的差异就容易引发估值折价。一如达摩达兰在《估值》中所言，以上现象被称为“集团折价”：即，多元化公司的整体估值，往往低于各部分之和。

这并非百度一家公司的特殊境遇，也是中国AI资产共同面对的命题。

自大模型爆发以来，中国AI已经在大模型、AI云、芯片、智能汽车和各类应用中形成了丰富的业务形态。不过，在资本市场的角度，部分创业公司的融资估值，以及一些业务更单一的上市公司的市值，往往能够围绕一条清晰的AI叙事迅速建立；反而像百度这样同时拥有云、芯片、模型、应用和自动驾驶的综合型AI公司，定价难度更高。

原因并不复杂。创业公司可以直接按照模型能力、用户增长或未来市场空间定价，投资者购买的是一条相对纯粹的增长曲线；综合型科技公司，仍以成熟业务的当期收入和利润作为估值锚点。

中国AI共同面对的悖论或许在于，当一家公司的AI布局越完整，需要辨认的业务层次就越多，反而越容易被传统标签“折叠”。

在此背景下，港股成为中国AI重新校准资本坐标的重要窗口。

香港市场连接全球资本与中国投资者，也聚集了越来越多中国互联网、半导体、新能源汽车和AI应用公司。相较单一的海外科技股比较体系，港股为中国AI资产提供了更多元的评估体系，也让更熟悉中国技术产业、企业客户和应用场景的投资者参与定价。

当然，不改变任何一项业务的上市身份转换，充其量只是在提供残缺的解决方案。投资者结构决定市场使用什么估值体系，企业的业务和组织能力，则决定资本最终是否接受这套标准。

目前，百度已经给出了两个基本面的支撑：一是，AI收入占比过半、多条商业收入线形成所带来的业务自信；二是，“芯云模体”相互传导，并经过采购、交付和运营检验所带来的技术自信。

至于百度此次双重主要上市，由此昂首迈入更开放的资本市场，意义不只是让更多投资者看见公司的质变，也是百度能接受重新研究和定价所体现的一种价值自信。百度正为转换后纳入港股通做准备，意在打通内地资本直接投资百度的渠道，为重塑估值铺就道路。

过去，百度的AI投入曾长期被记录为成本。如今，它们开始以收入、订单、客户和资产的形式回到公司报表中。

这意味着，AI已经成为拉动百度增长和提升公司价值的核心。主动进入港股通，既是百度对自身AI业务成熟度的判断，也是对中国AI长期价值的选择，昭示着一个崭新的AI周期正在到来。

更重要的是，百度的变化也是中国AI产业演进的一个缩影。

过去几年，全球市场观察中国AI，更多关注模型能力、技术追赶和投入规模。随着AI云、国产芯片、智能体、自动驾驶等业务进入规模化落地阶段，意味着中国AI正在从技术突破阶段进入资产形成与价值发现阶段。

环顾资本市场，业务发展领先于市场理解，是每一家穿越周期的公司都必须经历的时差。

亚马逊曾等待市场看见AWS，英伟达也曾等待AI算力重新定义自己。今天，百度过去的AI投入开始以收入和资产的方式显现，市场对其理解也需要更新。

市场终会追上业务的脚步。作为中国AI浪潮中的长期投入者和破浪者，百度也将与正在被重新定价的中国AI一道，从技术舞台走向全球资本的价值中心，接受新一轮的考验。