專題：百度第四季度營收349.5億元 經調凈利潤78億元

　　百度（Nasdaq：BIDU；HKEX：9888）今日發布了截至12月31日的2023年第四季度及全年財報。第四季度，總營收為350億元，同比增長6%。歸屬于百度的凈利潤為26億元。不按美國通用會計準則，歸屬于百度的凈利潤為78億元。

　　整個2023年，總營收為1346億元，同比增長9%。歸屬于百度的凈利潤為203億元。不按美國通用會計準則，歸屬于百度的凈利潤為287億元。

　　詳見：百度第四季度營收349.5億元 經調凈利潤78億元

　　財報發布后，百度董事長兼CEO李彥宏，CFO羅戎，智能云事業群總裁沈抖和資深副總裁、智能駕駛事業群組總裁王云鵬等高管出席隨后召開的財報電話會議，解讀財報要點并回答分析師提問。

　　以下是分析是問答環節主要內容：

　　花旗銀行分析師Alicia Yap：我的問題有關管理層對公司未來前景的看法。管理層如何看待2024年中國的宏觀經濟形勢？對百度而言，管理層認為2024年公司的整體發展前景如何？展望2024年全年，管理層預計公司人工智能收入在總收入中的占比會有多少？

　　李彥宏：在與大家分享我們對公司前景的看法之前，讓我們一同快速回顧一下公司去年的表現。

　　去年我們其實面臨著非常具有挑戰性的宏觀經濟環境，但總的來說公司表現穩健。去年公司在人工智能領域進行了大量投資，公司運營利潤（以非通用會計準則計算）實現了逐年增加，收入也實現了穩健增長。更重要的是，公司的生成式人工智能與基礎模型業務已經開始為我們帶來增量收入。

　　目前來說，百度其實面臨著非常多的機遇。公司的核心業務運行穩固；2024年生成式人工智能與基礎模型業務將為我們帶來數十億元人民幣的增量收入，這也將為我們的總收入帶來正向影響。

　　具體而言，得益于百度在大語言模型、生成式人工智能方面的行業領先地位，越來越多的企業選擇在百度云上構建模型、開發應用程序。此外，百度的移動生態系統也積累了龐大的用戶基礎，我們將不斷更新產品，通過人工智能技術創新不斷增強業務變現能力。綜上，考慮到我們在云業務與移動業務方面的優勢，我相信公司有能力實現長期增長。從長期來看，我們相信公司的增長速度將快于中國的GDP增速。

　　摩根大通分析師Alex Yao：我的問題有關公司的成本結構與利潤趨勢。我想請問管理層，公司在成本優化方面還有多大空間？我們該如何看待百度的人工智能相關投資？之前管理層曾提到，公司對芯片的投資與人工智能收入貢獻之間可能會存在時間差。如果公司計劃持續擴張的話，我們該如何看待百度2024年的利潤趨勢？

　　羅戎：可以明確的是，目前公司仍有優化傳統業務成本與費用的空間。

　　展望2024年，我們將繼續專注于公司的核心業務，同時對于一些非核心戰略業務，公司也將堅決減少相關的資源配置。此外，我們將繼續通過簡化工作流程、提高執行力、優化組織結構等措施，不斷提高公司的整體組織效率。

　　總而言之，今年我們將持續致力于優化公司運營效率，確保團隊高效率、高生產力。我們相信，隨著上述措施的逐步施行，我們的目標是確保公司的成本收益保持穩定，同時通過移動業務服務持續為公司帶來強勁利潤與現金流。

　　大家應該都還記得，自2023年開始，我們就在人工智能方面進行了大量投資，圍繞人工智能技術與大語言模型進行了大量相關投入。這些投資也都反映在了公司的資本支出上。雖然公司2023年的資本支出同比增長了38%，但公司運營利潤（以非通用會計準則計算）仍實現了同比2%的增長。展望未來，我們將持續對人工智能領域進行投資與探索，但這些投資預計不會對公司的利潤帶來重大影響。

　　另外，由于業務發展仍處于早期階段，我們不會過度重視公司云業務的利潤了。我們相信，隨著時間的推移，從長遠來看，公司的AI云業務將為我們帶來更有競爭力的利潤率。此外，對于一些AI產品（2C）可能會有一些營銷活動，但我們會密切關注產品投資回報率（ROI），在投資與增長之間尋找合適的平衡點。

　　總而言之，對于上述新舉措所帶來的影響我們非常期待，且目前來看已經取得了一系列前期成果。正如剛剛李彥宏所提到的，2024年生成式人工智能與基礎模型業務將為我們帶來數十億元人民幣的增量收入，生成式人工智能與AI云業務等同樣為我們帶來了增量收入，占總收入的4.8%。對于未來我們充滿希望，上述成果也讓我們堅信當前的戰略是正確的，未來我們將繼續堅定投資生成式人工智能與大語言模型。

　　摩根士丹利分析師Gary Yu：我的問題同樣關于人工智能對公司收入的貢獻。管理層能否為我們量化一下人工智能對公司收入的貢獻？百度的廣告收入是否完全來自生成式人工智能貢獻？還是說會有一部分來自現有的搜索業務？如果是前者的話，我們是否可以說百度的生成式人工智能業務增長是快于平均水平的？此外，除去人工智能業務影響，管理層如何看待公司2024年的業務增長前景？

　　李彥宏：百度作為中國最大的搜索引擎服務商，每月擁有近7億的活躍用戶數。可以說，百度在中國互聯網與移動用戶中已經建立了非常強大的品牌影響力，用戶需要我們為他們提供全面、可靠的信息。因此，可以說我們在這方面的收入有著非常強大、穩定的基礎。

　　但與此同時，我們也受制于宏觀經濟環境，原因在于公司的廣告業務覆蓋不同垂類、覆蓋面極廣。前面我也提到，目前來看，宏觀經濟環境仍然存在著諸多不確定性。但我們相信，無論是生成式人工智能還是大語言模型，在變現、提高用戶參與度方面，它們都能為我們帶來非常多的新機遇。

　　從變現的角度來說，想要量化生成式人工智能的貢獻更容易一些。我剛剛其實也提到了，生成式人工智能可以幫助我們提高廣告的eCPM（有效的千次展示成本）。隨著生成式人工智能工具的引入，我們能提升廣告的精準匹配度，實現更有針對性的、更相關的廣告投放。通過上述舉措，在剛剛過去的四季度生成式人工智能已經為我們帶來上億的增量收入，我們相信在2024年相關增量收入也會提升至數十億。

　　但如果想從用戶參與度的方面量化生成式人工智能的貢獻則相對困難。生成式人工智能技術確實能幫助我們改善用戶體驗，目前從搜索業務與百度文庫業務方面我們均已看到成效，未來我們也將持續推出與生成式人工智能相關的新功能。

　　總而言之，我們相信上述舉措能幫助我們提高用戶的參與度、提高用戶時長，并為我們帶來更深層次的增長潛力。在我看來，我認為生成式人工智能對業務變現、提升用戶參與度都有著非常積極、正向的影響。

　　高盛分析師Lincoln Kong：我的問題有關公司的云業務。能否請管理層再詳細談一談生成式人工智能帶來的增量收入？百度生成式人工智能產品組合是什么？展望2024年，管理層對人工智能核心收入增長有何預期？今年的利潤趨勢又會如何？

　　沈抖：正如剛剛李彥宏所提到的那樣，在剛剛過去的第四季度，百度生成式人工智能與基礎模型相關業務總收入（包括內部與外部收入）已達到6.56億人民幣。展望2024年全年，我們相信該數字有望達到數十億元人民幣。

　　越來越多的企業逐漸對生成式人工智能與大語言模型感興趣，希望借助它們來開發新的應用程序、實現新功能。而為了實現上述目標，越來越多的企業選擇積極構建模型，為其產品、解決方案提供技術支持。這也是我們外部收入的主要來源。

　　與此同時，我們也看到外部用戶收入中推理模型收入顯著增加，雖然占比很小，但我們相信從長遠來看，這部分收入將逐漸演變為重要、可持續的主要收入驅動力。

　　內部用戶所帶來的收入價值同樣非常重要，因為搜索業務收入的很大一部分是來自于模型推理。百度是首家將生成式人工智能與大語言模型完全整合至旗下所有業務、產品的公司。隨著具備生成式人工智能與大語言模型功能的產品數量不斷增加，我們在內部用戶方面取得了顯著的前期成果。相關數據表明，越早采用生成式人工智能產品、工具，越有利于提高用戶的生產力與效率。此外，還有越來越多的外部用戶通過使用我們的產品來開發自己的應用程序，這些都能在未來不斷推高我們的外部收入。

　　關于你問題中提到的生成式人工智能產品組合。目前，百度擁有全中國最強大、最優秀的人工智能模型訓練、推理基礎設施，其能幫助我們的用戶實現高效構建、運行模型。此外，剛剛李彥宏其實也已經提到了，我們能為用戶提供一系列的模型構建服務，幫助用戶一同實現模型構建與應用程序開發。除此之外，百度還擁有自己的人工智能原聲解決方案，如GBI，即生成式商業智能。這些應用程序的使用能夠幫助企業大幅提升生產力與生產效率。

　　除了剛剛提到的一系列生成式人工智能機遇，生成式人工智能與基礎模型還為傳統云業務帶來了新機遇。首先，在互聯網與教育領域，以CPU為核心的云產品已經得到了用戶的高度認可；此外，生成式人工智能與基礎模型還能為用戶提供更多人工智能解決方案，促進傳統行業的數字化、智能化轉型。上述兩項因素都幫助我們實現了公司云業務的收入增長。

　　總而言之，我們相信2024年百度的云業務收入相比去年同期將實現加速增長。我們對人工智能云業務的盈利能力也非常有信心。企業云方面，我們將持續提升傳統云業務的毛利率。目前來看，百度的生成式人工智能與大語言模型業務仍處于早期階段，未來我們將動態調整業務定價，以實現市場的快速覆蓋、提高產品對于更多企業用戶的滲透率。從長遠來看，我們相信相比傳統云業務，人工智能云業務的利潤率會更高。

　　杰富瑞分析師Thomas Chong：我的問題是，目前百度AI產品（2C）研發進度如何？目前流量增長情況如何？圍繞生成式人工智能檢索功能管理層有哪些新指標可以與我們分享？比如人工智能為搜索業務流量、時間跨度等帶來了哪些益處？我們何時能看到流量的爆發式增長？或者說何時能看到“超級應用”（super APP）的誕生？

　　李彥宏：目前，我們正通過生成式人工智能技術重構百度旗下的所有2C產品。在我看來，生成式人工智能與基礎模型能幫助公司產品變得更強大。在過去幾個月中，我們在這方面取得了重大進展，前期用戶反饋結果也讓我們非常興奮。

　　對于搜索業務而言，生成式人工智能的引入能幫助百度搜索回答更廣泛的問題，對于一些更復雜、更開放式的檢索，生成式人工智能也能幫助我們給出更準確、合理的答案。隨著“文心一言”（ERNIE Bot）的推出，我們能為用戶以更互動的方式提供直接、清晰的答案。在過去的幾個月中，“文心一言”的功能愈加強大，生成的檢索結果也愈來愈多。越來越多的百度用戶也選擇與“文心一言”互動，不斷提出新問題。許多用戶甚至選擇以百度為媒介進行文字、圖像的內容創作。舉例來說，在春節假期期間，許多用戶通過百度制作新年祝福語，為親人定制個性化的電子賀卡。雖然這些并不是搜索引擎的典型使用場景，但由此可見，越來越多的用戶選擇百度、依賴百度。

　　展望未來，我們相信會有越來越多的用戶希望通過“文心一言”生成檢索結果。我們也會通過多輪對話不斷明確用戶檢索意圖，使復雜、難懂的用戶需求得到自然、易懂的檢索答案。

　　目前來看，百度“文心一言”的發展仍處在早期階段。我們會不斷學習用戶反饋，持續測試、迭代生成式人工智能技術，按照以往經驗，為下一輪升級做好充分準備。總的來說，我們相信“文心一言”能夠與傳統檢索模式互為補充，二者能夠幫助百度提高用戶留存率、參與度以及使用時長。

　　以“百度文庫”為例，隨著“文心一言”的引入，對用戶而言“百度文庫”已經不再是單純的文件庫，而是能幫助用戶生成各類文件內容的一站式服務中心。截至目前，有約18%的新付費用戶是受到“百度文庫”生成式人工智能功能所吸引而選擇訂閱服務的。

　　但我也想強調一點，目前百度的“文心一言”仍處于非常早期的階段。我們希望能幫助企業在“文心一言”上打造更多適合的應用程序。我們相信隨著時間的推移，“文心一言”在百度程序、第三方程序上的應用范圍會越來越廣，屆時“文心一言”也將取得更廣范圍的成果。

　　瑞穗金融集團證券分析師James Lee：我這邊有兩個問題。首先，能否請管理層談一談公司2024年的盈利計劃以及技術規劃？百度是否計劃推出類似OpenAI發布的人工智能文生視頻大模型Sora的多模態人工智能服務？或者說百度是否計劃開設人工智能商店？推出人工智能服務代理等等？能否請管理層談一談在人工智能領域公司有哪些詳細的計劃或者具體目標嗎？

　　我的第二個問題有關生成式人工智能的推理成本。我們該如何看待公司對人工智能的投入成本？剛剛管理層似乎提到了一些有關提升效率的舉措，除此之外是否還有其他手段來優化成本？

　　李彥宏：目前，我們手上的芯片足夠支撐“文心一言”4.0版本升級至更高水平。正如我們之前所提到的那樣，我們希望以“產品應用”的方式不斷迭代“文心一言”，以用戶需求為導向，通過收集用戶反饋不斷改進、調整我們的模型。當然，其迭代方向可以是多模態、代理、提升可靠性等等。在這里我想強調一點，我們希望“文心一言”能為用戶帶來真正的使用價值，百度推出“文心一言”的目的絕不是想爭個什么名聲。

　　你問題中提到的成本確實是我們需要考慮的非常重要的問題。若想實現大規模運用，讓越來越多的人能負擔得起這種高性能基礎模型至關重要。前面我也提到了，長久以來我們一直在著力降低模型推理成本。

　　目前“文心一言”3.5版本的推理成本是3.0版本的1%。而通過推理成本的不斷降低，越來越多的企業開始愿意在“文心一言”上測試、開發、迭代他們的應用程序。據我們了解，許多客戶希望在效率、成本、速度之間尋找平衡點。為此，我們還為用戶提供更小一些的語言模型，幫助用戶實現最高效率、最佳性能。

　　截至目前，我們相信未來我們仍有降低成本的空間，以便能讓更多用戶負擔得起生成式人工智能產品，這也將進一步提升“文心一言”的產品采用率。在百度內部，我們對用戶在“文心一言”上開發應用程序的數量有著密切統計。剛剛我也提到，目前每天“文心一言”都需要處理超5000萬檢索查詢。雖然一切都還在早期階段，但我們相信，無論是通過百度應用程序或是第三方應用程序，隨著越來越多的用戶選擇、使用“文心一言”，“文心一言”未來都會變得更強大、更智能、更有意義。我們也希望以此為契機打造以“文心一言”為核心的生態系統，同時也希望越來越多的用戶能夠從中獲益。

　　匯豐銀行分析師Charlene Liu：我的問題還是圍繞百度“文心一言”展開。目前相比業內同行，“文心一言”的企業采用率如何？能否請管理層與我們分享，目前有多少企業選擇使用“文心一言”構建模型、開發程序？與上季度相比這一數字有何變化？這種變化背后的驅動因素是什么？最后，能否請管理層與我們分享，我們是否可以說選擇“文心一言”API接口的企業一般來說不會再選擇其他同業產品？

　　沈抖：剛剛其實李彥宏提到了，12月有大約26000家不同規模、不同垂類的企業選擇使用我們的“文心一言”API接口，季度環比增長150%。我們相信全中國沒有哪家公司能夠和我們一樣，收到如此大量的API需求。

　　在我看來，企業選擇我們主要有如下幾個原因。

　　首先，百度擁有全中國最高效的、用于模型訓練推理的人工智能基礎設施，這主要得益于我們強大的端到端的優化能力。前面我們提到，生成式人工智能與大語言模型將重塑中國云服務行業的競爭格局，大幅加強百度的競爭優勢。可以說，我們有能力幫助企業在我們的云上以低成本構建、運行他們自己的模型，并協助他們開發人工智能原聲應用程序。

　　其次，“文心一言”的推出也吸引了越來越多的用戶使用百度云服務。在過去幾個月中，我們不斷提升“文心一言”的功能，也因此收獲了非常多的積極反饋。未來，我們將為用戶提供不同大小容量的“文心一言”服務，以便更好地滿足用戶成本需求。

　　最后，我們也是中國首家推出“模型即服務”的公司，為企業提供應用案例，幫助他們輕松訓練、微調模型。此外，我們還能幫助企業在百度云服務上開發應用程序，用戶不僅可以高效訓練數據，同時也可以直接使用“文心一言”API接口來支持自己的應用程序。

　　上述舉措都幫助我們在生成式人工智能與大語言模型領域取得了非常大的領先優勢。

　　至于你的最后一個問題。隨著越來越多的用戶使用百度平臺來研發人工智能原聲應用程序，百度平臺積累了大量用戶，而這些用戶數據也會反過來幫助我們不斷優化工具與技術，幫助更多企業調整、創建、訓練模型與應用程序，從而形成正向循環，吸引更多用戶留在我們平臺。另外，還有一點值得注意，那就是使用大語言模型其實需要用戶投入大量精力，因而他們不會輕易轉移平臺、改變模式，否則需要做出大量改變。因此，隨著我們平臺產品覆蓋率、用戶滿意度的不斷提升以及成本的不斷優化，我們相信我們的用戶留存率也將隨之提升。

　　美林美銀分析師Miranda Zhuang：我的問題有關人工智能芯片。管理層是否已經找到替代芯片？另外，從芯片的角度來看，相比海外同行，百度在人工智能模型產品上的產品規劃有哪些不同？未來百度會面臨哪些阻礙？未來幾年百度計劃如何追趕海外同行的腳步？

　　李彥宏：目前百度擁有中國最強大的基礎模型，我們的人工智能芯片儲備足夠支撐“文心一言”未來一至兩年的迭代升級。而對于模型推理而言，其所涉及的芯片功能不需要太強大，我們手上的芯片以及市場上現有的芯片足夠支撐我們的需求。

　　我們相信高效的國產軟件堆棧同樣可以確保用戶體驗不受影響。我們相信，百度強大的研發團隊配備相對先進的芯片以及高效的模型訓練推理，這些都能賦予我們獨特的競爭優勢。我們相信隨著時間的推移，企業與開發者會逐漸認識到，在“文心一言”上構建程序將是他們迎接人工智能時代最好的方式之一。

　　瑞銀集團分析師：近段時間關于“文本-視頻”生成技術的新聞屢見不鮮，大家都讀到了大量報道。我的問題是，管理層如何看待這項技術對中國人工智能產業發展的影響？這種“文本-視頻”生成技術會對百度的“文心一言”帶來哪些影響？能否請管理層詳細談一談“文心一言”未來的發展路線圖？此外，目前“文心一言”在文本生成、文本轉圖像、文本轉視頻等生成式人物方面表現如何？管理層預計在上述領域“文心一言”還會有哪些迭代與改進？

　　李彥宏：首先，在我看來，多模態生成式人工智能或者說多模態之間的轉換與融合，比如文本、音頻、視頻等，是未來基礎模型發展的大勢所趨，是生成式人工智能必備的技能之一，同時也是未來發展的重要方向。目前，百度已經在這方面有所投入，未來也將繼續如此。

　　其次，如果回顧基礎模型發展，大家就會發現大語言模型的潛在市場非常巨大，而且目前發展仍處于非常早期的階段。在當今世界，即便是最強大的大語言模型依然不能適應所有應用場景，提升空間還很大。與此同時，小容量語言模型也在快速發展。百度希望能讓各種垂類的企業都能夠有朝一日使用大語言模型來解決各種生活場景中的現實問題。

　　最后，我們認為對于視覺基礎模型來說，它的一個巨大潛在應用市場便是自動駕駛，而在這方面百度可以說是業界領先、全球領導。一直以來，我們都在不斷訓練視頻生成模型，以便應用于自動駕駛技術。此外，我們也在不斷學習物品探測、歸類、檢測，以便更好地認識、理解現實世界及其規律，以幫助我們將捕捉的道路圖像、視頻轉化為駕駛任務，從而實現更加智能、安全、適應強的自動駕駛技術。

　　換言之，百度的核心戰略在于應用強大的模型來解決現實世界問題。未來我們將繼續在上述領域進行投資、投入，以確保百度的領先優勢。（完）

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