2023年百度分析报告 AI使得云计算更智能化

1.百度：搜索业务稳固，AI开启第二增长曲线

几乎所有企业的增长都遵循一条 S型曲线的自然定律，经历从幼稚期、 成长期、成熟期、衰退期的过程。而试图打造基业长青的企业，必然选 择在第一曲线增长到拐点之前开启第二曲线，持续增长，周而复始。我 们将理论运用于百度：在 PC 时代，它的商业化是清晰且有力的，商业 模式的有效性几乎使得百度处于一个“躺赢”的位置。在线营销业务成 为百度最重要的现金牛业务，从 2006-2018 年，营收从 8 亿增长至 1023 亿，12 年 CAGR 达 50%。而从 2018-2022 年，集团营收 4 年 CAGR 的 增速仅为 4.9%，百度核心营收 4 年 CAGR 的增速仅为 5.4%，在线营销 市场收入 4 年 CAGR 的增速甚至为负。根据以上我们的论证，我们判断 百度持续了 10+年的第一曲线在线营销业务已经接近“极限点”。

百度所做的，是延长“在线营销”业务的生命力应对既有市场，比如：1）“X+Y 结构的战略布局”：X 代表横向布局，主要包括各类面向 C 端 用户入口的产品，比如百度 APP，爱奇艺，百度贴吧等，这些产品的目 标在于完成覆盖不同场景下用户需求的同时，不断扩大用户规模；Y 代 表纵向布局，主要包括深耕行业垂类，如大健康、直播、电商、教育等。

2）百度托管营销平台（面向商家的移动商业解决方案——从快速建站、 运用营销工具到以技术和数据做客户管理，形成一整套闭环营销体系） 正在成为一个销售和市场的 SaaS，由市场工具、受众建设向赋能中小企 业以人工智能能力进化：百度正在告别过去只依靠搜索所能提供的单一 产品形态，并不断加大搜索的外延和内涵，从信息提供者转变为服务提 供者。托管页改变了搜索引擎只能做“中转站”的模式，以托管页做阵 地化运营，形成营销、转化和数据沉淀的闭环，让广告主从单纯的流量 买卖走向了“营销+运营”的新阶段。

但长期看，在广告大盘整体增长受到消费市场疲态，经济的不确定性等 影响的前提下，叠加竞争格局的恶化，业务仍将继续产生强劲现金流。 作为百度的用户与现金流的基本盘，搜索业务是用户规模巨大的流量入 口，也是离交易更近的决策入口。百度的业务从信息流逐步延伸至服务 和交易，不仅给广告商提供价值，也支持百度在线营销的长期增长。

2.百度：大模型驱动下的智能云引领者

与所有成功的科技公司一样，百度开启第二条曲线，目前智能云已处于 增长的快车道。“AI+云”，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道，为百度 智能云开辟了一条可持续且差异化的独特道路。从中外各类破坏式创新， 并成功转型，打造第二增长曲线的案例中，我们认为微软的例子与百度 最为相似：1） 两者第一曲线的业务都享有远超第二名的市场份额：根据 statcounter 和前瞻产业研究院的数据，2015 年微软在全球 PC 端操作系统市场 份额达 87%；而百度在 21 年年底在搜索端的市场份额达 85%。 2） 两者同时错失移动互联网时代：移动互联网时代，个人电脑不再是 接入互联网的第一终端，电脑的重要性被手机快速取代。手机端的 操作系统被安卓和苹果两者瓜分，而百度丢掉了入口和数据。 3） 两者的战略全面调整至第二曲线：微软提出“云为先”、“移动为先”； 而百度则以“All in AI”的态度开始长跑。

过去十年，云计算成为一种资源和服务共享的技术。相较于本地部署， 云计算平台，硬件资源、网络等设施可以随时随地地按需购买并进行分 配调用。由于云计算成本可控（省去本地部署的机房费用）、强弹性（云 服务可以按需求弹性扩容、减容）、低运维成本（云服务商一键承包运维 开销）、高安全性价比（云厂商提供标准化的安全检查和检测服务），云 计算成为“新基建”的底层技术基础，赋能各行各业做创新发展，同时， 政策引导推动企业上云，加速新一代信息技术与实体经济融合，云计算 应用领域正加速向制造、政务、金融、医疗、教育等企业级市场延伸拓展。规模效应是云计算商业模式的核心。

第一体现在云厂商集中采购软 硬件资源摊平成本；第二体现在用户终端成本降低吸引更多用户入驻， 提升利用率。规模效应使得云计算赛道的头部效应十分明显。我国云计 算市场竞争格局总体保持稳定。根据 IDC 的数据，公有云 IaaS+PaaS 厂 商 CR5 的市场份额在 2021H1 和 2022H1 达 75%和 73%。与 2021 年上 半年的数据相比，阿里公有云 Iaas+PaaS 的市场份额略有稀释，华为、 中国电信、AWS 的市场份额略有提升。

云计算短期由于宏观经济的不确定性、互联网行业增速的下滑以及供应 链短缺等诸多不稳定因素的影响下，发展有所降速，但长期看随着新一 轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，云业务作为“基础设施”将首先受益 于这次浪潮，向行业深度应用落地。根据 IDC 预计，未来 5 年整体云市 场的复合增长率将在 20%左右。在宏观经济增速回归常态的背景下，该 增速相当可观。到 2024 年，40%的财富 500 强企业会将 10%的工作负载 迁移至主权云上，以满足数据、技术和运营要求。

云计算和 AI 是共生关系，两者的发展将不可避免交织在一起。1. 云计算为 AI 提供了大量的算力和储存空间，让人工智能更强大、高 效。云计算是大模型训练绕不开的基础设施，例如 OpenAI 的ChatGPT 依赖于微软 Azure 云的计算和储存能力，文心一言依赖于 百度智能云的算力基础设施；同时，云计算可以可靠地部署和运行 AI 模型，并通过数据训练不断精进，增强可靠性。

2. AI 使得云计算更智能化。AI 大模型的训练进一步推动云释放更先进 的生产力，提高计算任务的效率和准确性，同时促进公有云的用量提升、 私有云的建设和扩容，并有效带动 PaaS 和 SaaS 层产品和服务的收入规 模提升。云计算的升级则吸引更多用户，进一步摊薄成本，带来飞轮效 应。

“云智一体”是百度参与这个激烈竞争市场的独特战略。过去传统的云 计算只是将业务流程从机房搬到云上，却不充分发挥数据算力，而现如 今百度智能云让 AI 技术原生于云，面向 AI 场景提供极致弹性的高性能 异构算力，打造简洁、高效的 AI 应用开发架构，实现与应用场景相结 合。“适合跑 AI 的云”和“懂场景的 AI”是百度智能云的主要差异化特 征。精准的战略定位及百度长期建立的销售渠道体系支撑百度智能云业 务高增速向前：一方面 AI 与云结合的产品定位将差异化竞争发挥到极 致，大厂不愿做，小厂做不了，百度将逐步侵蚀这块细分赛道的蛋糕； 另一方面，百度长期建立的 TO B 区域渠道销售服务体系使得战术的执 行变得更加高效。

如果拆分整个 AI 云与软件市场，商业 模式包括三大类，且百度在三个方向都有布局： 1. 提供 API 调用、SDK 下载等平台服务，也就是 AI 公有云市场（现 金流业务）。这一市场较小，但产品成熟，自动化、通用化高，容易 获得 60%-80%的毛利率。 2. 提供 AI 软件，定制算法和软件产品（贴近真实需求）。由于数据、 算法、交付成本高，毛利仅有 30%。只有当在客户群体规模化后才 可以创造稳定的利润。3. 提供 AI 算力，配套深度学习、AI 大模型服务（刚起步，面向未来）。 目前正处于起步期，需要耗费巨额成本采购 GPU芯片建设智算中心， 做大规模的数据标准和模型训练。

AI 能力将成为用户选择云服务厂商的决定性考虑因素，而百度仍将坐 稳头把座椅。随着 AI 浪潮的推衍，预训练模型热度不断攀升，一系列前 沿技术的升级迭代与人工智能的落地意味着所有的应用都值得用 AI 重 做一遍。而百度云将首先受益于此次产业链的充分升级：1. 对话式 AI 以及 NLP是现在最热 AIGC的底层技术，而百度在这两 个领域处于领导地位。根据 IDC 的数据，2022H1，百度智能云在 AI 公有云、中国人脸人体公有云、图像视频公有云服务市场份额第一， 自然语言处理公有云服务市场份额第二。

2. 文心一言将是云计算领域的规则改变者。在过去，云计算的两大评 判标准为算力速度和存储能力，基于芯片层与框架层来开发应用。 而未来，在 AI 公有云赛道，用户将提升模型能力的优先级，而百度 多年布局的全栈融合、端到端优化、极致的模型效能可以让企业快 捷、低成本地实现“AI 能力的随用随取”。百度在芯片层、 框架层、模型层和应用层都有自己的布局。在 AI IaaS 层，百度整合 了自家研发的 AI 芯片"昆仑芯"，并在 AI 计算、存储、加速和容器 方面进行了系统优化，提供高性价比的计算能力，能够处理海量数 据、进行超大模型的训练和推理。

在 AI PaaS 层，百度整合了两个核 心自研产品——飞桨深度学习框架和百度文心大模型，并打通了百 度的样本中心、模型中心、AI 开发平台和 AI 服务运行平台，实现了 从数据存储到模型训练、生产、部署和测试的全链路、批量化生产。未来当 AI 深入行业百态时，云计算的定位如同计算行业的“水”与“电”， 对于企业来说不是“奢侈品”而是“必需品”。我们看好百度的云服务业 务以高于市场增速的成长成为新一轮增长的“掘金地” 。

3.自动驾驶：清晰可见的广阔商业空间

我们如何看待 Apollo 业务？百度 Apollo 的货币化路径已经清晰，三个 商业模式为公司提供了增长上限的基础。三条路径相互依赖，Apollo 提 供底层自动驾驶解决方案给自动驾驶出租车平台萝卜快跑以及集度汽 车，而萝卜快跑又可以积累大量的数据反哺自动驾驶解决方案，而集度 汽车又可以将解决方案第一时间推广出去，获得收入。

智能驾驶解决方案： 变现直接，需求旺盛，短期看该业务的变现能力约等于Apollo整体的变 现能力。随着电动化的淘汰赛开始，智能化的竞赛越演愈烈。高阶智能 驾驶将引发汽车产业的新一轮洗牌，传统车企将加速寻求智能化变革， 而百度作为头部智能方案提供商将受益于此次智能化变革的浪潮。2025 年或是关键窗口。百度作为中国智能驾驶领域的头部玩家，在产品技术 上具有领先地位，而智能驾驶解决方案也实现了“驾舱图”的全栈布局。

2022 年，百度 Apollo AVP 方案正式升级为行泊一体的 ANP2.0（高速 NOA+AVP）。2023 年，城市域领航辅助 ANP3.0 将会量产上车，ANP3.0 可以实现高速 NOA+城市 NOA+AVP 的三域融通。百度 Apollo 整个产品 系列也迎来焕新升级，各解决方案有了新的命名体系：Apollo City Drive Max（高速、城市、泊车辅助驾驶）Apollo Highway Driving Pro（高速、 泊车辅助驾驶）Apollo Parking （智能泊车）Apollo 驾舱融通。

与整车厂的新型合作关系将成为百度 Apollo能否将解决方案渗透至各 整车厂的关键。现阶段，车企与自动驾驶企业仍存在不信任的关系。上 汽董事长陈虹曾提出“灵魂论”，意指拒绝将自动驾驶解决方案的主导权， 也就是“灵魂”交到单一整车解决方案企业。在过去，车厂与一级供应 商、二级供应商的关系为供需关系，供应商提供标准化的零部件，类似 刹车、转向。但如今车企与百度的合作类似项目制，提供的是软件、算 法、云、芯片等智能化增量的部分，这两者之间是一种深度合作的长期 关系，其中车企主导智能化体验。

车企拥有对整车及智能化体验的定义 权，包括整车架构、品牌形象以及智能化风格等方面的决策权。而合作 伙伴的角色是提供专业的软硬系统和服务。智能化合作伙伴专注于处理 那些难度较高、需要长期巨大投入的事务，例如核心智能驾驶产品的开 发和技术迭代。这种合作关系是长期的，智能化供应商与车企之间建立 起可信赖的长期合作关系，而不是仅仅一次性的交易。这种关系并非是 简单的一次性交易，而是基于持久的合作。

下场造车（集度）： 百度亲自下场造车瞄准了中国新能源汽车庞大的市场空间及消费者潜 在购买力，而我们推测集度使得百度多年潜心研发的自动驾驶的技术可 以第一时间得以推广，端到端地整合创新。我们预计不同于新能源汽车 在过去 5 年的红利期，集度将面临“蔚小理”、华为、特斯拉、比亚迪等 多元竞争对手的压力。同时，按照这些公司的发展路径，大多需要多年 的积累才可以达到盈利的良好局面，所以我们认为百度下场造车的风险 高，交付量还有待观察。

萝卜快跑，共享无人车（Robotaxi）： 随着“电气化”、“智能化”、”网联化“、”共享化“的新四化以及”碳综 合“、”碳达峰“的双碳政策下，由于在提升交通效率、环保及安全方面 的优势，Robotaxi 共享无人车必将对出行方式带来革命性的变革。汽车 的价值也将被重塑，从单一的出行属性转为生活方式的新场景。新兴的行业往往需要政府大力支持作为冷启动以及资本热烈参与作为催化剂， 两者在过去的几年无一缺席，共享无人车呈现百花齐放的态势。百度经 过多年在该领域的深耕，旗下的萝卜快跑领跑该赛道。自从 2013 年以 来，百度对自动驾驶业务进行了押宝式的投入。自 2015 年自动驾驶 L4 事业部成立以来，每年的研发费用不低于 100 亿，十年投入了超过 1400 亿元。截止 2023 年第一季度，百度的自动驾驶服务的自动驾驶订单量约 为 66 万单，同比增长 236%，环比增长 18%。同时，萝卜快跑为首批获 准在北京开展车内外无人驾驶或安全操作员的自动驾驶运营服务。

自动驾驶通常有两种路径。特斯拉选择了自动化程度的渐变的路径，使 用的是从 L2 到 L4 的工程化思维逻辑，先做到 L2，在高速上跟车，变 道，在停车场实现自动泊车等等。这一模式市场接受度极好，特斯拉车 子大卖，不仅实现了盈利，更重要的是获得了无人比拟的、呈指数增长 的超大规模自动驾驶相关数据。特斯拉利用这些优势，逐步迈向 L3、L4、 L5。Waymo 使用的是科学思维，先做到 L5，再扩规模及商业化。而百 度基于中国的国情，采用的是自动驾驶落地范围的渐变，搭配车路协同 的模式，先从最简单的 5 万公里、10 万公里做起。在人车混行比较少的 地方、在大家都比较遵守交通规则的地方、在红绿灯设置比较合理的地 方，通过萝卜快跑率先实现全无人驾驶服务落地。在实际运营的过程中 不断学习，不断提高，逐步扩大无人车服务的地域范围，最后也能走到 L5。

我们认为百度选择车路协同的模式是一条符合国情背景的，同时也是可 持续创造商业价值的可渐进迭代的路径。 1） 经过过去 10 年，高达千亿级别的研发投入，百度在“车”、“路”、 “云”、“图”上都有非常多的抓手可以配合车路协同的落地，如 Apollo 自动驾驶引擎、高精地图、人工智能、数据、智能云、飞桨 等。 2） 从国情角度出发，中国具有以华为为代表的顶级通信企业，在 4G/5G 的基站数量上遥遥领先。同时，政府的大力支持和在道路改造上的 坚持推进更使中国在智能交通基础设施上取得世界领先地位。因此， 车路协同可能是更适用于中国市场的解决方案。而拿美国作为参照， 人工智能水平全球遥遥领先，人才储备完善，短期难以被其它国家 超越。从技术层面论述，美国的人工智能算法到决策层的芯片，都具 有深厚的技术沉淀。同时美国的基础设施高度市场化，且国民重视 隐私，因此网联化推进缓慢。则单车智能可能是更适用于美国市场 的解决方案。

车路协同，配合智慧城市和智慧交通，是自动驾驶规模商业化落地的大 趋势，在安全性和微观经济效益上的优势明显： a) 安全性： 1） 将不安全场景转化为安全场景：自动驾驶车辆能够获取更全面的数 据，可以更早更远的启动处理，从而为车辆应对不安全场景营造更 好的条件。 2）将未知场景转化为已知场景：将未知异常的交通现象转化成触发条件，提示过往车辆进行预判，另一方面，通过数据驱动和算法学习，发 现未知场景预防。

b) 经济效益： 车路协同构成的群体智能可以使效率大大提升。根据 2020 年交通运输 行业发展统计报告智驾最前沿 《面向自动驾驶的车路协同关键技术与 展望》的测算，只要在每辆车上节省 2 万元的成本，就可以在每公里的 道路上投入 100 万元的智能化改造。而由于城市车辆紧密，其实分摊到 公里道路的费用远没有 100 万。同时，随着车路协同的规模化应用，成 本将远低于 100 万元。

我们认为目前 Robotaxi 在商业化过程中还处于初期，算法以及技术的进 步解决了绝大多数场景的需求，前、后装解决方案也不断落地，用户认 知不断被培养，我们预计大规模的应用与发展可能在 3-5 年之后。从发 展的阶段而言，政策端需要更多的法律条款落地，资金端需要资本的耐 心，技术端更多的运行区域和长尾问题还有待解决。 1） 政策端：权责问题的界定成为关键。由于 Robotaxi 逐步取消车上安 全员角色，人类驾驶员逐步向 Robotaxi 让渡了车辆操控权，则如果 自动驾驶产生交通事故，如何定责和赔偿成为关键。百度的萝卜快 跑想要加速落地创新，需要依赖我国的政策和管理细则，政策是高 阶自动驾驶突破瓶颈首要的推动者。

2） 资金端：虽然 Robotaxi 激发了中国共享出行行业的新的想象空间， 但商业化落地进程缓慢以及持续多年的投入让资本市场失去信心。 母公司的持续输血和外部融资在推动自动驾驶行业中将起到关键作 用。 3） 技术端：Robotaxi 虽临近商业化前夕，在特定场景下路径跑通。但大 量的突发情况及 Corner Case 将持续挑战自动驾驶的可靠性。总结以上我们对收入的测算，我们对百度 Apollo 业务采用 P/S 估值法。 我们预计了 2030 年 Apollo 业务的收入为 700 亿元，并给予 2030 年 3.0X 的 P/S 估值，以 20%的 WACC 折现至 2023 年，对应该分项业务估值为 586 亿元。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）