5月21日晚间消息，百度（Nasdaq：BIDU；HKEX：9888）今日发布了截至3月31日的2025年第一季度财报：总营收为325亿元，同比增长3%。归属于百度的净利润为77亿元。不按美国通用会计准则，归属于百度的净利润为65亿元。
详见：
财报发布后，百度董事长兼CEO李彦宏，移动生态事业群总裁罗戎，智能云事业群总裁沈抖，代理CFO何俊杰等高管出席随后召开的财报电话会议，解读财报要点并回答分析师提问。
以下是分析是问答环节主要内容：
花旗银行分析师Alicia Yap：我想询问一下关于人工智能模型的情况。鉴于目前模型迭代的速度很快，还有百度也即将推出开源策略，管理层能否介绍一下公司整体人工智能战略的最新进展？另外，今年文心一言的技术路线图是怎样的？百度会继续对文心一言5.0等基础模型进行迭代吗？未来能否进一步降低推理成本？
李彦宏：在过去的几个月中，我们看到基础模型的迭代速度出现加快的趋势。但无论模型发展得多快，有一点始终是明确的：基础模型的真正价值最终在于构建在模型之上的应用，这就是为什么我们坚持以应用驱动的方式进行创新。基础模型领域非常广泛，因此我们不必在每个方向上都取得领先。
相反，我们从战略角度出发，将模型研发重点放在具有实际应用价值，并且能够打造顶级竞争力的领域，确保模型开发与产品的实际需求相匹配。一年多来，我们一直利用基础模型推动移动生态系统（包括搜索）的人工智能转型，这些实际经验教会了我们哪些能力（例如多模态能力）能带来真正的价值，值得优先考虑。
我们还发现了一些很有前景的应用领域。以百度曦灵为例，通过结合不同的模型能力，我们创造出了超逼真的数字人，在某些情况下甚至比真人表现得更好。我们计划很快就会大规模推出这些数字人服务，在许多新场景中发挥它们的价值。关于文心一言的技术路线图，我们将继续推动该平台的发展。我们的团队已经开始开发下一代模型，预计将进一步加快模型迭代的速度。
关于推理成本的问题，没错，我们完全相信可以继续降低成本，实际上，我们最近推出的每一个新模型都有大幅降价。正如我之前提到的，我们在3月发布了文心一言4.5和X1模型。X1模型的性能与Deepseek R1相当，但价格只有其一半。大约一个月之后，我们又推出了性能更好、定价更优惠的Turbo版本。文心一言4.5 Turbo的价格比4.1低80%，文心一言X1 Turbo的价格是文心一言X1的一半。这些降价得益于我们全栈的人工智能能力，能够持续降低推理成本，使我们的模型成为当今市场上性价比最高的选择之一。我们也会将服务能力开放给更广泛的群体，包括计划在6月30日开源文心一言4.5系列模型。我们期待市场的反应，并期待更多人探索文心一言的能力。最终，我们希望这能帮助更多用户体验我们模型的真正价值，并探索新的实际应用场景。
高盛分析师Lincoln Kong：公司一季度云收入增长非常强劲，这一增长的关键驱动因素是什么？其中有没有比较脆弱的部分？管理层能否按类别（如基础设施、行业解决方案、项目制服务以及个人云）提供收入细分占比？我们应如何看待今年云业务的增长前景和盈利能力？
沈抖：一季度，我们的人工智能云服务收入同比增速从去年四季度的26%进一步提升至42%，主要来自各行业对生成式人工智能和基础模型在训练及推理方面的需求激增。随着基础模型近期迭代加速，我们看到不仅是大语言模型，其他类型模型的训练需求也快速增加。由于百度在人工智能基础设施领域具备领先地位，以及我们的千帆MaaS平台不断降低推理成本，并提升训练效率，越来越多的客户选择了百度人工智能云服务。
收入结构方面，百度人工智能云主要由个人云和企业云两部分组成，企业云贡献了收入的绝大部分，且其增速持续超过人工智能云服务整体增速。企业云收入包括套餐付费和项目制收入。套餐付费，或者付费订阅制收入，目前占企业云收入的大部分，提供可持续的收入来源，其中生成式人工智能的相关收入已连续多个季度保持同比三位数增长。项目制收入可能随时间波动，但长期来看，订阅制收入占比将持续上升，支持云业务更可持续、健康的长期增长。利润方面，一季度人工智能云非通用会计准则（non-GAAP）下运营利润率同比持续扩大，保持上升趋势。这得益于收入结构向高价值产品倾斜，目前人工智能云的non-GAAP利润率已达到行业领先水平。
正如李彦宏刚才提到的，我们坚持应用驱动策略，我们相信人工智能的最大价值在于应用层。即使无法获得最先进的芯片，我们独特的全栈人工智能能力仍能构建强大的应用，并为客户创造巨大的价值。此外，我们的人工智能基础设施具有高扩展性和效率，可实现图像处理器（GPU）的高利用率，以高性价比支持训练和推理。同时，我们可根据不同业务场景（尤其是推理场景）灵活选择多种芯片解决方案。展望未来，我们相信国产自主研发的芯片与日益高效的本土软件栈将共同为中国人工智能生态的长期创新奠定坚实基础。
摩根大通分析师Alex Yao：公司本季度加速了人工智能搜索的转型，此举背后的逻辑是什么？对人工智能回答的渗透率有何预期？另外，能否介绍二季度人工智能商业化测试的最新进展，以及我们应如何看待今年下半年在商业化和消费者行为方面的推进？
沈抖：一季度，我们显著加速了搜索业务的人工智能转型，目的是通过创新技术进一步提升用户体验。我们的首要任务始终不变，即聚焦用户体验，因为我们相信高质量的用户体验和持续的用户指标改善是长期可持续增长的关键。4月数据显示，约35%的移动搜索结果页内容为人工智能所生成，而1月该数字为22%，实现了迄今为止三个月内最大幅度的提升。我们预计这一比例在二季度将继续快速上升，背后有几个原因。
一是技术与需求驱动，当前人工智能领域发展迅速，用户信息获取行为持续多样化，亟需在相关能力上快速创新。二是模型能力的持续进步在助力大规模生成多模态内容的同时，不断提升搜索结果的质量、数量和呈现形式。同时，随着推理成本下降，单次查询的平均成本将持续降低，更快速覆盖更多查询。三是产品框架的完善，我们已建立坚实的产品框架，融入多媒体内容能力，有助于提供更易于理解的答案，并更好匹配用户行为。我们的用户体验持续改善，接触过人工智能生成结果的用户会发现信息获取效率更高，探索的查询类型更多，用户留存度也更强。因此，我们正积极加大对人工智能搜索转型的投入。
我们在商业化方面仍处于早期阶段，即将开始准备测试。由于人工智能搜索与传统搜索差异显著，商业化模式需要重新构建和优化，这需要一定时间，但商业化潜力巨大。目前传统搜索中仅有一小部分查询可能实现商业化，而绝大部分无法实现。长期来看，人工智能搜索有望大幅提升我们对长尾查询和此前未开发领域的商业化能力，可实现商业化的查询数量预计将超过传统搜索。此外，人工智能搜索能创造更灵活的、原生广告形式，自然融入新用户体验，既减少干扰，又可能提升整体变现效率。
展望未来，我们相信商业化能力扩展的长期潜力相当可观，有望实现传统搜索难以企及的可能性。尽管人工智能搜索短期内不可避免会对收入和利润率带来一定压力，但我们仍认为这是实现长期增长的正确路径。
（持续更新中。。。）
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