百度的AI曠野，寫滿了每個「人」

斯坦福大學2026年AI指數報告列出了一組數據：生成式AI在面世三年內，全球人口普及率達到了53%，速度超過PC和互聯網。同一份報告還顯示，全球88%的組織已在至少一個業務職能中使用AI，高校學生中使用生成式AI的比例超過了80%。

數字背后，是另一幅圖景：絕大多數人使用AI的方式，仍停留在偶爾提問、生成、然后關掉頁面。真正把AI嵌入工作流、用它重新定義自己生產力上限的，依然是少數。技術在以前所未有的速度滲透，普通人駕馭它的速度，卻明顯沒有跟上。

行業的敘事轉向，幾乎是必然的。

過去三年，AI行業從上半場的“模型更強”，轉向下半場的“應用為王”。參數更大、推理更快、benchmark更高，本質是一場技術軍備競賽。當模型能力逐漸趨同，一個更現實的問題被反復追問：做強之后呢？誰在用？又如何被用？

全球大廠率先給出了答案。過去三年，AI戰略明顯從研發中臺走向業務前線，從技術儲備轉向場景落地——AI正在從“研發課題”，變成“業務武器”。

在這一輪應用落地浪潮中，百度的路徑尤為明確，也最為一貫。幾乎在發布全球首個生成式大模型產品的同時，百度就將關注點放在“如何用起來”。

三年來，應用驅動這條主線貫穿了百度每一次重要的產品動作，從趨勢感知到產品落子，再到應用鋪路，每一步都在把技術從神壇向普通人的日常里拉近一點。

在4月27日的百度AI DAY上，百度文庫網盤聯合發布通用智能體GenFlow 4.0，全面升級Office Agent，個人和團隊均可在GenFlow 4.0中一鍵部署OpenClaw，把文庫網盤打造成自己的“AI工作臺”。

這是百度“AI普惠”的最新落點，也是我們觀察百度如何走通“面向個體”這條路的一個切口。因此本文將從“識勢、謀局、落子”三個維度，拆解這條“面向個體”的新路到底是怎么走通的，以及，它到底意味著什么。

識勢：為什么「個體」正在成為AI時代的核心計量單位

“個體崛起”這個說法，在過去兩年說得太多，但說多并不等于說透。

個體之所以成為AI時代的核心計量單位，有一個基礎邏輯：個體既是最小的不可分割單元，又是社會這個全集的構成基礎。AI如果真的要實現普惠，最終必須落到每一個具體的人身上。服務好了每一個個體，才等于真正服務好了整個社會；反之，再宏大的“普惠”敘事，如果在個體層面無法兌現，都不過是空中樓閣。

當AI以超過PC和互聯網同期速度擴散時，“不用AI的人”就不再只是一個消費選擇的差異，技術紅利能不能流到他們那里，決定了這輪生產力革命是縮小還是拉大已有的能力鴻溝。從這個意義上說，賦能個體也是一個技術平權議題。

當然，這是技術路線選擇的現實依據，更深一層的變化來自技術形態本身。AI對個體能力的放大，正在從“輔助”走向“替代執行”。早期的聊天AI，本質上是一個更聰明的問答窗口，用戶需要具備“如何提問”的能力，才能從中獲得有效輸出。智能體技術的成熟打破了這一前提，用戶只需提出目標，任務拆解、路徑規劃、工具調用、結果交付，可以由智能體自主完成。

OPC（One-Person Company，一人公司）的興起，是這種能力擴展在現實中的具體投影。2026年一季度，“超級個體”和“OPC”開始出現在地方政府的政策文件里：杭州率先啟動相關標準制定，四川發布十六項支持任務，北京亦莊提供制度創新配套……

當“一人成軍”被納入新質生產力的制度設計，它就不再只是極客圈的小眾實踐，而是一種被認可的生產方式。

趨勢的另一個信號，來自大廠的戰略選擇。

不少公司大多是“把AI能力向應用端推”， 而百度則更直接——其產品與升級明確指向“個人”，目標是讓更多人真正用上AI。

以智能體領域為例，2024年李彥宏曾將其類比為“AI時代的網站”。隨后在同年11月的百度世界大會上，他進一步提出了兩個判斷：一是“智能體是AI應用的最主流形態，即將迎來爆發點”，二是“百度不是要推出一個超級應用，而是要幫助更多人打造數百萬個超級有用的應用”。

在彼時大模型參數競賽最激烈的時候，這是一個并不主流的判斷。但兩年后再回看，智能體已經變成了最擁擠的賽道，從外部看，全行業都在往這個方向集結。從百度的GenFlow到整個OpenClaw生態的爆發，“龍蝦熱”恰好給這個預判蓋上了驗證章。從內部看，百度的智能體矩陣已經涵蓋通用智能體（GenFlow）、搜索智能體(百看、文心助手)、代碼智能體（秒噠）、龍蝦類智能體（Dumate等）。

據本次AIDAY宣布，通用智能體GenFlow4.0月活用戶超1億，月交付任務達2億次。此外，文心助手月活用戶已超3.6億，秒噠已生成超過100萬個應用。

這些數字背后，是AI正在真正觸達個體。

這或許就是理解“個體為什么是核心計量單位”的鑰匙。在一個企業服務可以被無限拆解、個人產能可以被AI倍數放大的時代，衡量AI價值的終極標尺就從“服務了多少家企業”，轉向“觸達了多少個具體的人”。

在去年11月的百度世界2025期間，李彥宏曾在接受極客公園采訪中談到，“今天的百度，是一個什么公司呢？我們是一個「擁有強大互聯網用戶基礎的AI公司」”。他進一步說道，“當我有好的技術的時候，我能夠以必須快的速度推廣到很大的一個人群范圍當中去?！?/p>

同年在百度25周年全員信中，李彥宏亦談到，25年來，百度不遺余力地嘗試把最前沿的技術產品化、商業化，讓更多的人從中受益，因為我們相信只有規?；膽貌拍茏尲夹g發揮它的價值。

真正的技術平權，并非是教會每一個人理解AI，更準確的說是讓每一個不需要理解AI的人，照樣能用上它。把這兩件事之間的距離填平，比大多數人預想的要漫長得多。

謀局：如何為個體編織一張「AI安全網」？

方向看對了是一回事，把方向走通是另一回事。

“讓AI服務每個人”類似的措辭，幾乎出現在所有主要AI公司的愿景聲明里。但在資源分配的真實邏輯面前，它往往是最先被妥協的那個目標。

原因不難理解，普惠AI面臨的核心障礙，是要求技術產品化、用戶覆蓋率和商業可持續性三條線同時成立，少一條，閉環就會斷裂。

商業邏輯上，普惠AI又和變現效率天然存在張力。面向B端的企業客戶的AI服務，付費意愿強、決策鏈短、單客價值高，商業化路徑清晰。面向個體用戶恰好相反：教育成本高、付費率低、留存難。這就是為什么絕大多數AI公司在喊完“AI普惠”之后，資源會不自覺地往企業客戶一側漂移。

不過，壓力疊加之后，普惠AI這件事的入場券就浮出水面了：降低使用門檻才能解決“用得上”的問題，壓縮算力成本才能解決“用得起”的問題，而壓縮成本的能力，取決于底層是否握有自己的技術底座。這條因果鏈環環相扣，靠外采撐不住，也撐不久。

觀察百度過去一年的動作，可以歸納出三個方向的落地嘗試——大致沿著向下降門檻、向實建生態、向深鋪入口三條線展開。

降門檻這件事，百度在自有產品線上做得相當徹底。2025年4月，文庫和網盤聯合推出基礎智能體框架GenFlow 1.0，此后在一年內迭代了4個版本。同年11月百度世界大會上發布的3.0版本，Office Agent已打通了Excel、Word、PPT的生成與專業編輯。

今天的427 AIDAY上發布的4.0版本，則進一步升級Office Agent，實現一句指令并行調用Office Agent“三件套”，PPT支持專業排版與創意風格的大師級生成，Excel實現自然語言驅動的多格式數據篩選與圖表編輯，Word可生成萬字專業長文并一鍵排版至“直接可用”。

從“能用”到“專業可用”，一年四個版本，AI的使用門檻被一步步壓了下來。

此外，年初席卷行業的OpenClaw熱潮，客觀上也成了百度這套降門檻能力的試金石。1月百度智能云首發部署方案，2月智能云發布移動端OpenClaw部署方案，百度APP隨之接入；3月GenFlow正式宣布兼容OpenClaw框架，4月隨GenFlow 4.0上線，個人用戶在網盤PC端、APP端可零門檻一鍵部署，不占本地內存，手機端發起任務、電腦端即時執行，隨時邊看邊改；平臺還提供了PPT、Excel、創意寫作等優質Skills“技能庫”，用戶不用橫跨多個AI工具，在網盤即可開箱即用。

不僅如此，百度千帆平臺還推出了Coding Plan降低養蝦Token成本，支持DeepSeek、GLM等主流模型靈活接入。別人還在教用戶怎么安裝環境，百度已經把整條體驗鏈路壓縮到“打開就能用”的程度。

這兩種狀態之間的差距，背后離不開昆侖芯的算力成本優化、智能云基礎設施，以及文心大模型與智能體等應用的全棧協同共同撐起。門檻降得下來，還要降得穩，這兩件事的難度不在同一個量級。

但能用上AI，不等于就會用AI造東西，秒噠補的正是這道門檻。2024年11月，李彥宏在百度世界大會上發布了這款無代碼應用搭建平臺，核心目標就是讓不會寫代碼的用戶，也能成為開發者。今年，隨著SBTI在社交網絡迅速走紅并被瞬間擠爆服務器，很快就有國內用戶用秒噠完成了同類產品的功能復刻。無需一行代碼，僅靠自然語言描述，一個完整的應用便在幾分鐘內生成，這正是秒噠所代表的“無代碼開發”在個體時代的真實縮影。

當前，OPC雖正在萌芽期，但有望成為個體掘金的下一個風口。而秒噠所具備的0門檻技術賦能、創收能力等特性，使其在OPC時代逐步顯現潛力。2025年底，秒噠推出了“創造者筑夢計劃”，計劃三年內通過流量扶持與交易分成，幫助100萬創作者實現創收，目標直指從“生成應用”到“應用變現”的最后一公里。

百度為“個體”提供的不只是工具，還有日常的交互入口。當個體用戶能用上AI之后，他們從哪里獲取持續的AI能力供給？答案是，百度手里有一條現成的超級入口。

搜索天然是用戶主動發起信息請求的地方，這種發自用戶自身需求的場景，比推送式交互更精準、也更持續。QuestMobile 2026年3月發布的報告顯示，文心助手月活用戶達到3.6億，與豆包、千問并列國內三大AI超級入口。百度將AI能力疊加在搜索App上，用戶只需點開百度App就能進入AI交互。

GenFlow負責任務執行，秒噠負責應用創造，文心助手和AI搜索提供決策入口，龍蝦生態覆蓋全終端場景。它們各自解決個體用戶的一個具體痛點，拼起來構成一條或許還不算完美但已可運轉的“個體AI基礎設施”。

商業化成果也再次印證了用戶側的真實認可。百度AI原生營銷服務2025全年收入同比增長301%，AI應用全年收入突破100億元；2025年Q4百度核心AI驅動業務收入113億元，占總收入比例升至43%。這些數字也在證明做普惠，和企業健康經營未必是對立面。恰恰相反，只有當一個人人可用的AI建立在可持續的商業模型之上，“普惠”才不是一句懸在半空的口號。

落子：從「AI時代」到「AI智能體時代」，百度進化了什么？

對一家成立二十余年、經歷過多次技術周期的大公司而言，方向感能讓你看見路，但真正決定能不能走通的，是持續驅動前行的內在動力。

AI戰略方向，天然影響著技術產品及其應用落地的路徑和走向。

觀察百度過去三年的幾個關鍵判斷，不難發現每一次，百度的公開表態都比行業共識早大約半步到一步，而后續的行業演進幾乎每次都驗證了這些判斷：2023年首發文心一言，確立了國內生成式AI應用的基準線；2024年提出“智能體是AI應用最主流形態”，彼時行業注意力仍在大模型參數競賽上；2025年全面擁抱MCP，隨后這一標準被全球主要平臺采納；2026年率先提出“萬物一體”趨勢。

這種前瞻性，很難用運氣來解釋。更合理的解釋是全棧布局帶來的視野優勢。因為在芯片、云計算、大模型、智能體應用每一層都有深度積累，百度能更早看見下一層將要發生什么，比如站在模型層看到了能力的外溢趨勢，站在云層看到了部署成本的下降曲線，站在應用層看到了用戶真正的卡點在哪里。信息來自多個維度，判斷自然更早。

戰略前瞻，外化出來的一種顯著特征是開放。

百度2025年4月全面接入MCP開放協議，是當時幾大科技公司里最早表態的一家。隨后OpenAI、谷歌、微軟先后跟進，這套協議迅速成為大模型與外部工具連接的事實標準。今年GenFlow兼容OpenClaw，意味著百度主動讓外部生態的工具在自己的平臺上生長。GenFlow4.0版本進一步融合OpenClaw， 還提供優質PPT、Excel等Skills「技能庫」，此外，百度網盤還針對用戶的龍蝦平臺多、數據雜、遷移難等問題提供了安全「蝦窩」功能，支持其他平臺的龍蝦智能體一鍵遷移、無需重新配置。

這些選擇背后都有一套務實的考量，個體的需求千差萬別，任何一個平臺不可能靠一己之力滿足所有場景。一起把盤子做大了，讓更多人用上AI，才是最終目標。截至目前，百度網盤已擁有超6000個生態企業和超24萬開發者入駐。

這需要相當程度的戰略自信，只有確信自己的核心價值不在于對用戶的排他性占有，才敢于把選擇權交出去。

另一部分答案更為樸素，方向感有了之后，讓一件事保持多年的路徑連貫性，比大多數公司以為的要難。普惠這條路天然漫長，降低門檻需要壓縮成本，壓縮成本需要全棧能力，全棧能力需要經年投入，這個鏈條沒有速成的可能。

但當戰略精準把脈時代走向，產品生態里容納了外部生長的空間，底座能力又能提供堅固支撐，應用便會在千行百業、每一個普通人的日常生活里涌現。此時，全棧能力完成耦合之后，持續為個體修路就不再是一種姿態，而是一種可運轉的系統。

方向、組織、生態、基礎設施、應用，這些關鍵齒輪咬合在一起，構成一臺能持續向前的機器。百度現在做的，就是把這臺機器的轉速保持住。

寫在最后

真正的AI普惠，檢驗標準有且只有一個，那就是普通人的能力上限，有沒有因為這項技術而被實質性拉高。

一個網盤用戶花五分鐘部署了第一只AI智能體，一個不會寫代碼的人靠秒噠生成了第一個小程序，一個學生用GenFlow把論文格式調成了學校要求的版本。宏大的技術敘事最終必須穿過所有中間層，解決這些具體的任務，做不到這一步，再漂亮的數據也是半程工程。

百度在這條路上走了三年多，也有了一些不錯的成績。例如2025年ESG報告中提到，依托人工智能技術，公司在賦能就業、助殘關懷、鄉村振興等領域取得了一些進展；手語數字人服務了2000萬聽障人士，農民院士智能體被送到了田間地頭……

這些項目與產品或許不在同一個商業象限里，但共享同一條底層邏輯——把技術從高處摘下來，放到普通人夠得著的地方。

2026年5月13日，百度Create大會將首設“超級個體”主論壇，這是國內AI行業最重要的舞臺上，第一次把一個不是模型、不是算力、也不是企業服務的命題擺到議程核心位置。即便后續能不能長出足夠健壯的生態，仍然尚未可知。但這個細節至少傳遞出一個信號，那就是在“讓技術觸達人”這件事上，百度選擇繼續押注。

李彥宏在2025年百度世界大會上曾表達過這樣一個觀點：當AI能力被內化，成為原生的能力，智能就不再是成本，而是生產力。AI內化的最終目標是讓“智能紅利”轉化成“社會紅利”。

而從“技術紅利”到“社會紅利”的這段路，需要的除了一個公司的耐心，還有一種在商業回報到來之前，先把事情做下去的勇氣。

這條路還沒有走完，或者嚴格來說，才剛剛開始。

*題圖及文中配圖來源于網絡。