英伟达与谷歌的此消彼长，以及“国产GPU四小龙”中首个跃出龙门的摩尔线程，均表明当下资本市场追逐AI的价值锚点落在了基础设施层。
训练、推理两个基本需求，让算力成为“基础设施杠杆”。独角兽排队IPO等待市场放量之时，老牌厂商也很可能借此调整自己的市场逻辑与预期。
12月5日，多方消息称百度旗下公司昆仑芯正在筹备赴香港上市，受此影响，百度港股盘中一度拉升5.01%。12月7日，百度方面发布澄清公告称，“目前正就拟议分拆及上市进行评估。若进行分拆及上市，将须经相关监管审批程序，而公司并不保证分拆及上市将会进行”。
百度的澄清没把话说死，“拟议”的表述也足以证明昆仑芯上市已进入议程。AI基建类企业IPO本就能为推理时代的基建战争囤积钱粮，况且昆仑芯上市对百度好处颇多。今年以来，其已经为昆仑芯IPO打下了足够多的提前量。
7月，昆仑芯完成一轮新融资，彼时恰逢“国产GPU四小龙”集体开启资本化进程。市场预期带来的红利外，百度CFO何海建还在9月一场与投资人的交流中给出了另一层面的指引：“原来昆仑（芯）收入不大，明年可能非常meaningful，算AI Infra中非常重要的一部分。”
在刚过去不久的百度2025世界大会上，百度智能云事业群组(ACG)负责人沈抖发布了昆仑芯未来两年的产品规划。主打推理的M100计划于明年初上市，训推一体的M300计划于后年初上市。
在国内，能同时布局应用、模型、框架、算力服务的公司并不多，百度是其中相对完整的一家。这让昆仑芯的上市动作与四小龙形成了一定区隔——在基础设施企业的资本化之上，昆仑芯还承担为百度重构自身估值逻辑，以及争夺AI基础设施主导权的期望。
从搜索框跳到AI Infra
2012年，国内的智能手机渗透率突破20%的规模节点，连接带来的应用爆发推动流量载体的迁移。我们可以在百度身上，看到相似的前后交接。
百度今年第三季报的数据反映便足具张力。本季度，百度首次系统披露了AI相关业务的经营指标，数据反映了在线营销收入与百度智能云收入间的此消彼长。财报显示，百度AI云收入同比增长21%至62亿元，在线营销收入同比收缩18%至153亿元。
“百度正在忘掉搜索，尤其是传统搜索”，这是百度方面多次向内外部释放的信号。
对应到资本市场，则是传统互联网逻辑下，百度以“搜索+广告”为核心的估值逻辑——传统广告业务增长有限、周期波动强、结构单一，甚至在AI概念横飞的时代，投资人依然沿用了“广告收入×低倍数”的估值模版。
AI逻辑下，百度的估值逻辑应该是李彦宏在世界大会上多次强调的“全栈布局”。过去的核心业务正在经历轰轰烈烈的AI改造，完全AI原生的新兴业务成为百度渴望向市场表达的能力所在。
百度储备的业务矩阵并不薄弱，如自动驾驶业务便具备长期迭代的技术基础与落地运营的现实基础。上半年，百度方面便宣布萝卜快跑在武汉实现UE平衡；财报电话会上，李彦宏称今年前三季度，萝卜快跑的出行量达国内最接近竞争对手的15倍以上。
只是在进一步商业化上，自动驾驶的渗透天然受到宏观条件的制约。萝卜快跑在小范围的运营效率更多在于为开城后的快速落地做准备，而这道口子的开放时间却悬而未决。
相比之下，2021年独立的昆仑芯却直接获益于国产替代叙事，成为百度AI原生业务线中最耀眼的一颗明星。
战术千万条，敢打第一条。等到风来的百度3月便宣布昆仑芯第三代产品P800点亮了首个集群，紧接着在4月点亮三万卡集群，证明该产品已经完成了内部验证。
性能方面，P800的纸面上的FP16算力345TFLOPS，已经优于年初因故未能顺利进入国内市场的英伟达H20。相比于国内其他大厂自研产品，P800在同样面临7nm工艺不确定性的情况下，以后发的形式赢得一定时间窗口内的制程优势。
以信通院对外发布的信息为例，P800在今年2月DeepSeek适配测试工作中，成为首个通过中国信通院DeepSeek适配测试的产品。
公开消息显示，昆仑芯今年中标了招商银行、中国移动两家政企大单，坊间还传闻称其今年以来的收入超20亿元——这些商业放量的信号表明AI Infra开始走出内部的“自产自销”的循环，成为百度对外构建商业体系的组成部分。
如果说流量是互联网自PC走向移动的表征，算力则是互联网步入AI时代的表征。
当下，业内对AI的价值锚点还存在争议，有人关注应用落地，也有人向上追溯到电力。即便如此，我们都不能否认国产算力崛起是必然。昆仑芯的路径一旦走通，便有望让百度的叙事跳到另一条估值轨道上。
抓住两个窗口
将国产算力视作AI时代阶段性机会的理由有二：许多海内外AI前沿人物，均在公开场合表达过对AI Infra过量资本涌入的担忧；性能上，国内在训练方面的表现还与海外巨头存在一定差距。
红杉资本合伙人David Cahn表示，投资算力生产商本质上是在投资大宗商品。在正常估值逻辑中，大宗商品往往呈现明显周期性，且估值倍数远低于其他业务。
有趣的是，李彦宏在世界大会上也有过一段相似的表述。他直言当下的AI生态价值分配是“正金字塔结构”，底层的基础设施吸走了绝大部分价值，在此之上的模型只能获取不到十分之一，而模型上的应用则再少一个数量级。
在他眼里，一个正向的价值分配应该是反过来的。从这条逻辑出发，昆仑芯与GPU四小龙集体冲击资本市场是在赶时间窗口。
一个是英伟达的远水解不了国内云端算力的近渴，国内企业理所应当要抓住国产化替代的时代红利。另一方面，在应用层还没有完全爆发，催生超级AI应用虹吸资本前，算力是厂商与用户/客户试错迭代的核心成本。
以时下备受关注的企服赛道为例，一位业内人士表示，未来的企服行业可能走向价值导向的订阅+消耗模式，厂商定价与企业预算都随业务变化而动态调整。“以前SaaS可以理解为订阅与License，而今则是Tokens。客户只管跑消耗，我们在服务上为具体效果负责。”
在这一阶段，AI领域大部分资本将流向算力生产商，而且资本消耗越大的公司越容易获得投资。摩尔线程已经率先上岸，这对余下试图跃龙门的企业而言，是一种无形的压力。
于昆仑芯而言，还有一个紧迫任务是产品本身与生态构建的深化。
前文提到，后发让P800获得了阶段性的制程优势，但在制作工艺限制下，这些优势的最佳发挥领域还是在推理——得益于DeepSeek打响的第一枪，海内外模型厂商对推理的算力需求持续高涨。业内观点认为，推理不似训练一般需求单卡质量，集群即可“力大砖飞”。
这不意味着模型厂商将放弃训练出更好的模型。产品层面，一众厂商密集发布产品规划，届时将稀释昆仑芯借时间窗口而取得的制程优势。
最近，华为、百度均对外公布了未来产品迭代路线。百度世界大会上仅披露了型号与用途，华为则释出了算力、内存、带宽等具体参数。
值得关注的还有聚焦提升单卡性能的“天池256超节点”和“天池512超节点”。作为参考，目前已投入使用的P800的64卡超节点的单卡功耗约400瓦，在FP16精度的总算力规模超20PFlops。以此换算成单卡算力，大致为英伟达A100SXM版本算力的一半。
百度开源的飞桨平台以及产品对CUDA的兼容特性，为昆仑芯的市场扩张铺好了“生态”路，其仅需要针对少数小众框架另作适配。至于其后的业绩兑现，还要看供应链建设以及出货量。
百度再找新曲线
如果把中国互联网行业的二十年放到一张横轴上看，会发现每一家公司都在与自己的能力曲线赛跑。
腾讯的能力曲线是连接与内容，阿里的是交易与供应链，而百度的曲线曾长时间被理解为“信息入口”——一个高毛利、稳定、可预期但成长想象有限的商业模型。
百度一直在求变，除了当下的主角昆仑芯，还一路孵化了小度、高阶智驾阿波罗、萝卜快跑等业务。业务与相关的组织随时间流变，这些业务过去因为“盈利周期长”而被市场打了折扣，但随着AI工程化竞争的加速，它们反而成为百度新筹码。
完全聚焦于基础设施建设的昆仑芯，在一众偏向应用与产品落地的项目中独具一格。其偏“硬”的业务属性，让百度得到向市场传达信号的机会：纵使广告还是主要现金流来源，但百度未来的核心价值，来自其全栈闭环的AI生态。
通常来说，港股上市自筹备到上市的窗口期约一年到一年半，这恰好对应了2026年昆仑芯最新成果投入合作伙伴实际应用的时候。届时，昆仑芯也将初步完成对母公司的价值兑现。真正的重估不会发生在企业努力的过程中，而会突然出现在一个节点，当市场意识到“原来这家公司已经变成另一种公司”。
百度距离这个节点并不遥远。它有昆仑芯，有自动驾驶，有AI改造后的原生应用体系与工程化落地能力——昆仑芯的上市，于百度的意义不亚于重生。
除了胜利，百度没有退路。
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