百度沈抖: 云智一体, 智能优先
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今天上午,我去了百度智能云大会现场。
沈抖一上台,抛出一个很直白的判断:我们正站在「智能经济时代」的起点。
三十年前,互联网的核心是「信息流通」,它彻底改写了人类社会的效率。今天,沈抖说,我们走到了智能体的时代。
01
为什么是智能体?它和传统互联网的区别到底在哪?
如果说,互联网把人和信息连起来,那么,智能体,就是把人和「结果」连起来。
在互联网的逻辑里,信息是关键资源。你要查天气,得自己打开APP,看气温、降水;你要买东西,得自己比来比去,挑选下单。
互联网的作用,是让你「获取信息更快」。但最后的判断和执行,还是得靠你自己动手。
智能体的逻辑完全不一样。
你只要问一句「明天要不要带伞」,它会自己去查天气,结合你的出行时间、地理位置,最后直接告诉你「要带」。
说白了,它替你把整个流程都走完了,给你一个能直接用的答案。
沈抖在台上说,未来几乎每一个场景、每一个岗位,都会出现不止一个智能体,甚至可能有几十个。听上去有点夸张,但换个角度想,其实挺好理解。
想象一下,你开了一家小咖啡馆。
在互联网时代,你需要做的事情是:建个公众号,把菜单放上去,接入外卖平台,再做做广告。互联网帮你解决的是「让别人找到你」。
但在智能体的时代,你会有一整套「虚拟员工」:
有的帮你盯库存,缺货了自动提醒补货;有的帮你写营销文案,定时推送到社交平台;有的负责和顾客聊天,自动回复各种问题;还有的会盯销售数据,告诉你哪款咖啡毛利最高、哪类顾客最容易复购。
这些智能体各司其职,像团队一样协作,比过去几个人维持的小店运转快得多,也稳得多。
所以,这就是互联网和智能体的根本区别:
互联网解决信息不对称
智能体解决决策和执行的不对称
互联网让你更快接触到信息,但信息越多,人反而越累。智能体出现,要帮人把问题拆开、资源整合、任务执行,最后交付一个结果。
换句话说,互联网价值在于「让你更快知道」,智能体的价值在于「让你不用自己动手」。
这也是为什么沈抖敢说,AI创造的价值会远远超过互联网。因为互联网解决「沟通和连接」,而智能体要解决的是「生产和经营」。
一个让人看见世界,一个能直接替人把事情办了;当每个环节都可能被智能体接管,企业的运转逻辑就会被彻底重构。
所以,这才是「智能经济时代」真正的含义。
02
智能体很厉害,但很多人会问:这么复杂的AI,靠什么才能跑起来?
沈抖的意思很简单:给它装上「四个轮子」:算力、模型、数据、治理。这四样缺一不可。
什么是算力?
算力是发动机。马力够不够,直接决定了这辆车跑得快不快。大模型为什么这么烧钱?因为它要不停地算,算得慢了,体验立马崩。
百度在这块干的活,就是把「车的发动机」换大、换稳。
比如:
网络要更快,机器之间得能高速对话;卡和卡之间要配合好,不能有的拼命跑,有的在干等;推理阶段也得顺,最好是你刚提问,它就能立刻吐出第一个字,而不是让你盯着屏幕发呆。
说白了,核心在解决一个问题:别让智能体「卡」在那里,要让它随时都能跑起来。
有了算力,还有什么?模型。
因为模型像车的设计图,是变速箱。模型作用,决定AI能不能听懂你、能不能把任务拆开来完成。
这两年大家总听到一个词,「强化学习」。别被吓到,其实特别直白:就像养宠物,做对了给点奖励,它就会更快学会。
AI 也是这样,光背书没用,它得在真实反馈里反复试错,才能越干越聪明。
另外,模型不是越大越好。大模型通用性强,但有些场景更适合「小而专」的模型。比如银行要做风控,用一个专门为金融训练的小模型,效果可能比巨无霸更好,还便宜。
有了模型,自然离不开数据;数据是燃料。你油箱里没油,车肯定跑不动。油要是脏了,还可能熄火。
现实里,很多团队都卡在这一步。沈抖在现场说:很多公司做项目,50%~80% 的时间,其实都耗在数据治理上——采集、清洗、标注、版本管理……光整理数据,就能把人累趴下。
所以,百度现在把这部分做成工具化,帮开发者把「脏活累活」自动化;这样大家不用天天陷在表格里,而能专心琢磨怎么让智能体更聪明。
换句话说,智能体再厉害,没有干净、充足的数据,也只能是巧妇难为无米之炊。
最后一个轮子是治理。这听上去抽象,但特别关键。为什么?
请你想象一下,路上如果没有红绿灯、没有交规,车再快,也迟早撞一起;AI 也是这样。没有监控、回溯、权限、安全这些机制,它随时可能出错,出了问题还查不到。
沈抖说:要把 AI 当作「真正的生产系统」来管。
所以,给智能体装了全套「黑盒可视化」:输入了什么、怎么算的、哪一步慢了、最后为什么得出这个结果,都能追踪;再加上企业级的权限和安全,AI 才敢真正进厂、进店、进业务。
所以,过去上云更多为了「省钱」,不用自己买服务器了;现在,AI 跑在云上,直接帮企业创造价值。
如果这四个轮子合起来,就对应一句话:
算力,让AI不掉链子;模型,让AI更聪明;数据,让AI有东西可学;治理,让AI敢放心用。
03
说这么多,听起来很厉害,有没有案例呢?当然。
先说制造业。大家都知道,制造业有个特别麻烦的事:标准作业流程(SOP)。
一台机器怎么装,一道工序怎么走,以前都得靠老师傅手把手教,新人学起来慢,还经常出错。出一次错,轻则返工,重则整条生产线停摆。
现在,有了智能体,做法完全变了;工厂只要上传一段「正确操作的视频」,AI就能把流程拆开,自动生成一份SOP。更厉害的是,它还能在现场「盯着你」,发现错误马上提醒。
沈抖在现场亲自演示了一个例子:
工人戴上手套,开始组装散热风扇。结果装反了。以前这种情况,往往要等质检才发现,前面几十个产品可能都已经错了。
但智能体当场就喊:「步骤错误,请检查。」工人一改方向,马上过关。
看起来是个小细节,但背后意义很大;在制造业,每一个小错误都会累积成巨大的成本。AI把SOP生成和错误检测自动化,等于是「实时质检员」+「新人培训师」合二为一。
换句话说,过去工厂靠经验传承,现在工厂有了「数字老师傅」;它不知疲倦,不会走神,永远在帮你把关。
另一个让我印象很深的案例,是教育。
很多人学英语,最大痛点是开不了口;对着冰冷的课本,很难有学习的氛围;对着普通AI口语工具,总觉得怪怪的,像在和一个机器人说话。
百度这次玩了个新花样:直接请「吴彦祖」来当你的口语老师。
在现场,沈抖直接和「吴彦祖」对话学英语。
演示中,沈抖说,Would you please study every day?AI立刻回答:「这样说不太自然,母语者会说 study hard to make progress every day。」
太逗了。更有意思的是,它还会根据学生的水平调整难度。
如果你刚入门,它就跟你练简单句,纠正发音;如果你已经能聊复杂话题,它就抛出更难的问题,帮你练逻辑和表达。
而且别忘了,这里还有个加持点:吴彦祖的「虚拟形象」,学生面对的是自己喜欢的明星在耐心陪练。
这点很重要,因为学习不是光靠知识,还需要情绪。一个熟悉又亲切的虚拟老师,会让你更愿意开口,也更容易坚持下去。
这就是智能体和过去AI工具的区别,有了人设,有了互动感,学习成了更自然的交流。
除了教育,还其他案例吗?比如:零售业。
零售行业节奏有多快?每天要盯门店数据、看市场趋势、分析对手价格,一旦慢半拍,可能就被竞争对手抢走顾客。
以前这些活,基本得靠分析师团队,一个星期才能出一份像样的市场报告。现场演示里,他们让一个零售企业的管理者提了个需求:
帮我梳理佛山临时门店的趋势,顺便分析一下全国市场的变化,再生成一份商业决策报告。
结果,AI智能体主动规划,几分钟就生成了一份图文并茂的市场报告。
对零售企业来说,这能直接决定生死的效率差,因为快一步,就可能提前抓住一个爆款;换句话说,智能体在零售业的角色,是「决策助理」。
当然,这是冰山一角。
像汽车行业的客服,或者游戏里的NPC,也都已经开始用上智能体了,这里我不细说了。
今天现场真正打动我的,是看到百度智能体,已经实实在在落到生产、学习、经营这些场景里,像一股「新型劳动力」一样在发挥作用。
04
案例一个比一个炫,但问题是:百度为什么要下这么大功夫?真正想抓住什么?
沈抖在台上给出的答案很直接:要让「云」完成一次角色转变,从过去的成本中心,变成未来的价值中心。
过去企业上云为了省钱,今天这个理由已经撑不住了。因为智能体要进厂房、进课堂、进商场,直接参与生产和经营。
那上云的目的,变成了要直接帮企业多赚钱,智能体得和业务绑在一起,成为企业的新引擎。再直白点,云要变成新的「操作系统」。
为什么是百度?
一方面,百度手里有厚实的 AI 积累。文心大模型这些年在不断进化,从理解能力到推理速度,都在持续升级。
今天的发布会上,还带来了一批新东西:更快的推理引擎、更灵活的行业小模型,还有一整套给企业用的智能体开发工具链。
沈抖强调,这些是围绕算力、模型、数据、治理四个底座做的工程化打磨,不需要炫技。
另一方面,百度有场景。
制造业的 SOP、教育里的虚拟老师、零售的市场报告、汽车客服,这些是百度智能云已经跑通的案例。
换句话说,百度要把 AI 打包进企业的日常运转里,和其他云厂商相比,百度走的路线更「智能优先」,一开始就把 AI 放在云的核心位置。
所以,回顾信息化时代,企业上 ERP、CRM,是为了让信息流通;到了智能体时代,要解决的就是「谁来帮我决策,谁来替我执行」的问题。
沈抖反复提到一句话:云智一体,智能优先。
背后意思是,未来企业不会再把 AI 当作外接的工具,而像电力、水一样,嵌入到每一个环节,成为新的操作系统。
从上午的发布会也能看出来:
不管是计算底座的升级,还是行业模型的推出,或全链路数据治理和多智能体协作框架,百度,都在拼命搭建一个「企业智能化的基础设施」。
说到底,它要做整个智能体生态的底层。
所以,当百度反复强调「云智一体」时,在提醒大家:智能体正快速变成新的生产力;谁能更快一步,把它变成自己的操作系统,谁就能在下一个周期占到先机。
低调的沈抖,回来了。
和去年见他时,场景不一样了,整个人看上去更挺拔,感觉最近有健身;这次,他带着算力、模型、数据、治理这些底层能力的升级,还有对「智能体时代」的回答。
问题是:企业准备好了吗?

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继摩根大通的戴蒙之后 高盛CEO也警告美国经济走软 DavidSolomon加入华尔街其他银行的同僚,警告美国经济将放缓;美国总统唐纳德·特朗普的贸易战影响了经济增长前景。 这位高盛的首席执行官周三接受媒体采访时表示,毫无疑问,我们看到一些就业数据表明,经济已经出现一些疲软