百度終于理順了AI to C的正確姿勢

核心是打通沉淀資產。

聽筒Tech（ID:tingtongtech）原創

文|趙 森

編|饒霞飛

當前，互聯網大廠AI拉力賽仍在持續。百度作為主要玩家之一，一直在摸索前行。

在AI布局上，百度強調“全棧自研”，從昆侖芯芯片，到飛槳深度學習框架，再到文心大模型，最后到文庫、網盤、蘿卜快跑等應用，幾乎全鏈條打通。

但技術有了，如何落地？誰來用？這對整個行業來說，始終是個難題。

文心大模型是最早一批進入普通用戶視野的國產大模型，但和其他幾家大廠相比，在C端，百度一直缺乏一個現象級的產品。事實上，百度也在尋找一個能將大模型真正塞進用戶日常生活的入口。

在這個問題上，百度似乎終于摸到了方向。2026年4月27日的AI Day上，百度文庫和網盤聯合發布通用智能體GenFlow 4.0，全面升級的Office Agent，讓文檔、表格、演示文稿的“三件套”實現了AI端到端打通。

這距離GenFlow1.0發布正好一年，一年時間里，GenFlow迭代了四個版本，月活用戶從零突破至1億級別，定位也從基礎通用智能體，升級為覆蓋職場辦公、日常學習生活的“個人超級智能助手”。

在百度看來，GenFlow的價值在于，這里的用戶不是來“聊天”的，而是來“干活”的。

在發布會現場，百度集團副總裁王穎說，AI不只是聊天工具，更要成為能夠主動理解需求、自主規劃執行、主動交付復雜長鏈任務的通用智能體。這套話說得不花哨，也點出了百度AI to C的核心邏輯，“別跟我聊天，跟我干活?！?/p>

這一點，實際上也正是當前市場的主流需求。

當然，挑戰依然在，但至少，百度這次終于摸順了這個AI To C的打開姿勢。

一個能干活的Agent

時至今日，市場并不缺AI應用，絕大部分用戶的手機和電腦里，安裝了形形色色的AI應用。

不過，一個問題是，即便是技術發展迅速，但絕大部分普通用戶對AI的認知，還停留在“對話”層面，問問天氣、寫寫文案、生成幾張圖片，這種交互模式已經不新鮮，但距離真正的生產力還差關鍵一步。

對AI應用，現在用戶有了更多的“基礎需求”。比如，在工作上，是否有一個AI應用，能夠解決文檔、表格，甚至視頻等資料的調用，不需要從不同的應用中反復復制粘貼，也不需要在不同的工具中切換。

于諸多用戶而言，至少目前，使用過程依然很繁瑣。

比如，90后創業者敏姐，她習慣將自己的日常資料存儲在百度網盤，在過去，如果要做PPT，她需要從百度網盤和百度文庫中下載資料，然后上傳到其他AI應用中，去制作她需要的文檔或者PPT。同時，她還需要去其他應用搜索核實原始資料。

“原始資料的搜索，我還是習慣回百度，畢竟，相對比較準確?！泵艚阒赋?，即便AI技術已經有了很大的進步，但核實資料和素材，她依然會用百度。

“有沒有一種可能，在百度的應用中，就可以完成這些操作，不需要反復調用？”這是敏姐的需求。

百度試圖去解決這些問題，讓敏姐散落在網盤里的Excel數據、拍過的會議照片、寫過的工作筆記，讓AI基于這些現成的私域數據，交付一個真正可用的結果。

基于“滄舟OS”內容系統的GenFlow，正是為了解決這類需求而生。于敏姐這樣的百度深度用戶而言，GenFlow的優勢在于，這是一個高度集成、直覺高效的“有尊嚴的AI搭檔”，它繞過了眾多工具間搬磚的枯燥過程，直接將生產力釋放到創作本身。

但此前，局限是存在的。比如，敏姐便指出，“信息依然會出錯、PPT創意視覺不夠出彩，很多時候，依然要手動去調節?！?/p>

升級后的GenFlow4.0，核心變化在于它成了一個真正的通用智能體，能夠對Office三件套進行完整體驗的AI操控。

具體來說，用戶只需給出一句指令，PPT、Excel、Word三個Agent就會并行開工，從Excel里提取銷售數據、清洗異常值、生成圖表，再將這些圖表和數據填入Word報告里，同時自動生成一份排版精美的PPT。

這便意味著，過去需要人力協調一兩天的工作流，被壓縮到分鐘級，用百度的話來說，“十分鐘便能完成過去數天的工作流?！?/p>

這里的關鍵突破不在于“能做什么”，而在于“怎么做”。

市場上大多數AI辦公工具還是在做內容生成，你給我一個主題，我還你一篇文檔。但GenFlow4.0要解決的是另一個場景，如用戶需要做一個活動方案，只需告訴GenFlow活動的目的，需要達到的預期，系統會主動追問細節，然后自動拆解任務、準備資料，補充細節，最終交付一份完整的活動方案。

“整個過程不需要再去百度搜資料、在網盤找文件、在WPS排版，一個入口一句話，全部搞定?！泵艚惚硎?。

尤其是PPT方面，GenFlow4.0有了更大的改變。GenFlow4.0既能生成專業風格的結構化圖表型PPT，也能產出創意風格的全畫幅海報型PPT，且兩種風格都可以在云端自由編輯，用戶可以對頁面里的任何文字、圖片、圖表進行二次修改。

更實用的是，GenFlow4.0支持用戶將自己的舊PPT一鍵美化，保持內容嚴格依從，只優化排版和視覺。“這對于那些有大量存量PPT的職場人來說，才是真正提高效率?！泵艚闾寡?。

為什么是文庫和網盤？

各大互聯網巨頭布局AI To C，都繞不開同一個核心命題，用戶為什么要留在你的生態用AI，而非選擇其他平臺？

現在的事實是，字節有抖音、紅果的流量，阿里有釘釘的工作場景，騰訊有微信的關系鏈，那么于百度而言，核心資產是什么？

此前，很多人會說，百度的答案是“搜索”。但搜索，在AI時代同樣面臨重構，百度自身也仍處于轉型的陣痛中。

在市場看來，百度真正具有價值的，是多年來應用產品里沉淀數據。而在C端產品布局中，文庫和網盤，無疑是百度最能拿得出手的。

百度文庫擁有超過18億份權威專業文檔，百度學術有7億篇專業論文，加上每月數億用戶授權使用的個人數據資產，這是一個能讓AI“有料可烹”的知識庫。

而百度網盤服務超過10億用戶，占據個人存儲市場近60%的份額，里面存著海量的個人照片、工作文件、學習資料。

將這兩個產品數據打通，AI就能真正“認識”用戶，知道你在寫什么論文、存了哪些照片、做過什么PPT、偏好什么風格。

正如王穎在AI Day上說，“最好的AI離不開最好的數據。”這句話聽起來平淡，但在當前的AI競爭格局里卻有特殊的含義。

于用戶而言，目前大多數AI產品的數據來源是公開互聯網，產出的內容也是通用的。而用戶真正的需求往往是個性化的，用戶需要AI根據已有的素材和資料，來完成一個只屬于自己的任務，而不是去生成一個誰都能用、誰拿來都一樣的東西。

在敏姐看來，她之所以愿意留在百度生態里，正是因為，過去多年，不管是工作，還是生活，她大量的資料都儲存在百度網盤，她需要的便是，在工作和生活中，能夠直接用AI調用這些沉淀的資料。

本質上，這正是百度文庫和網盤的價值所在。

事實上，文庫代表的是公域知識（你可以搜到的文檔、論文、報告），網盤代表私域數據（你自己的照片、文件、筆記）。兩者打通后，AI既能調用公開的專業知識，又能結合用戶的個人資產，給出真正個性化的交付結果。

組織方面的變革，也體現了百度內部對網盤和文庫的認知。

早在2026年1月，百度就將文庫和網盤事業部融合成了新的事業群組PSIG（個人超級智能事業群組），王穎擔任負責人，直接向李彥宏匯報。這個人事安排的信號很明確，文庫和網盤不再是邊緣的“工具產品”，而是百度AI to C戰略的核心載體。

某種程度上，重新出發的百度文庫和網盤，也被證實了具有造血能力。

此前，王穎在文庫的AI化改造中，將文庫重構為“一站式AI內容獲取和創作平臺”，上線AI付費功能后，文庫付費率年同比增長60%，4000萬付費用戶的規模在全球AI產品中僅次于微軟Copilot。

網盤的情況要略復雜一些。

在AI介入之前，網盤主要是存儲工具，功能單一。AI介入之后，網盤從“存東西的地方”變成了“干活的地方”，在網盤里存的學習資料變成AI出題的題庫，旅游照片變成AI剪Vlog的素材，工作文件變成AI幫你生成報告的數據源。

產品角色一變，用戶的付費邏輯也隨之改變，這比單純賣存儲空間要有吸引力得多。

二者的協同效應也在數據的激活下日益顯現。

2025年全年，百度AI應用板塊（包括文庫、網盤、數字員工等）合計創造了超100億元的收入，文庫和網盤月活用戶接近3億。文庫AI月活用戶超過9700萬，日活同比增長230%；網盤AI月活用戶超過8000萬，AI功能日活同比增長90%。

發布一年的GenFlow4.0，月活超過1億，月任務交付量達2億次。這些數字背后，是用戶選擇了“一個能干活的AI”。

從“技術第一”到“場景第一”

在AI布局上，百度稱得上是最早的一家。

早在2010年，百度便成立了自然語言處理部，在業界看來，這是百度在AI賽道啟程的標志。隨后，百度先后組建了人工智能研究院、深度學習研究院等機構。

2016年，李彥宏斷言，移動互聯網時代結束，未來屬于人工智能，且表示，人工智能將是百度的“下一幕”，并將其拔高至公司生存發展的核心戰略高度。

2017年，百度舉辦了第一屆AI開發者大會，時任百度集團總裁及COO的陸奇，喊出了“All in AI” 的口號。

此后的近十年里，“技術第一”始終是百度強調的核心，不管是昆侖芯的發布，還是2023年，率先于國內其他互聯網大廠發布的文心一言大模型，都被認為是百度“技術領先”的象征。

于市場而言，百度的技術實力“在線”，但技術領先并不意味著商業成功。

事實上，百度在AI領域走過的彎路并不少，自動駕駛燒了數百億還在等商業化拐點，智能云面臨阿里、華為等廠商的激烈競爭，文心一言的用戶規模雖然月活破2億，但商業化路徑仍然模糊。

百度的困境很明顯，大模型能力強，但用戶感知弱。普通用戶并不會因為模型參數大就愿意付費。

尤為重要的是，隨著AI應用市場的日漸成熟，做AI to C，核心不是“模型多強”，而是“解決了什么問題”。Office、視頻剪輯、文件管理、學習輔導，這些都是用戶每天真實在做的任務，每個場景都有明確的付費意愿和成熟的商業市場。

GenFlow切入這些場景，本質上是把大模型的能力翻譯成了用戶能理解的價值，不是“我的參數比你多”，而是“我幫你做的PPT比手動做的好看且快一百倍”。

從組織層面來看，PSIG的成立也是百度走出“技術敘事”的重要一步。

過去，百度的AI戰略經常被詬病“技術強、落地弱”，文心大模型在評測榜上名列前茅，但面向C端的爆款產品始終缺位。

而現在，百度在組織架構上將最具C端價值的兩個產品獨立出來，由一位從業務一線打上來的負責人領銜，直接向CEO匯報，并且下沉到具體場景里做重度打磨，這本身就是戰略重心的轉移。

GenFlow 4.0的發布還有一個容易被忽視的信號，它兼容OpenClaw等開源框架的開放態度。百度選擇用自己的Agent框架去兼容開源生態，既能調動內外部更豐富的工具，也讓用戶養好的AI（“養蝦”）能夠一鍵遷移到百度體系內，降低了切換成本。

這種開放策略放在百度的發展歷程中看，并不常見，但對于一個志在成為“超級入口”的平臺來說，是必須做出的姿態。

能看到的是，GenFlow目前才剛滿一周歲，從1.0到4.0，進化速度不慢，一年迭代四個版本的速度，也說明這是一場持久戰。

功能還在繼續迭代。據百度的信息，接下來，百度網盤還將在百度Create大會發布視頻剪輯Agent能力，5月底發布團隊版“Agent協作軍團”，全面賦能個人、團隊用戶。

當然，這條路并不輕松。競爭對手同樣在加碼AI辦公賽道。百度文庫和網盤融合后的護城河，在于公域+私域數據的獨特閉環，但能不能跑贏市場，還取決于產品迭代速度和用戶體驗落地的能力。

百度需要做的是，不斷迭代的產品足夠性感，既能留住和激活生態中的老用戶，又能吸引新用戶。在這個AI產品飛速迭代的時代，這并不容易。

但方向一旦對了，路再長也比原地打轉強。從“技術第一”到“場景第一”，百度似乎找到了把AI能力植入C端市場的正確姿態。

在AI行業還在卷參數、卷評測排名的2026年，百度選擇用文庫和網盤這兩個看似“傳統”的產品，重新定義了AI如何服務于普通人。它不是性感的故事，但它能夠落地。

也許這才是AI to C該有的樣子，不追求炫技，只追求越來越便捷，越來越實用。

（文中敏姐為化名。）

（頭圖由《聽筒Tech》自主拍攝。）

（聲明：本文僅作為信息交流，不構成任何投資參考建議。）