AI时代下的百度与谷歌：自我颠覆的生死保卫战

这对昔日的老对手，如今虽已不再是直接竞争者，但双方都在借助人工智能展开一场真正颠覆自我的生存之战。

百度刚刚发布了最新第三季度财报，几小时后，谷歌便推出了其最新的AI模型Gemini 3.0。

百度与谷歌这对曾经的冤家，在AI时代面临着相似的挑战：传统搜索带来的广告模式正让位于生成式AI，它们都必须进行平台重构和自我革新；它们都在构建从底层芯片到上层应用的全栈AI生态，一方面防御AI新势力带来的冲击，另一方面进攻AI应用落地的商业化市场。

百度创始人李彦宏、谷歌母公司Alphabet CEO桑达尔·皮查伊最近都接受了采访，谈论的主题都是AI，但方向却有所不同。

李彦宏强调，百度是一家拥有强大互联网用户基础的AI公司。

他关注的是聊天机器人之外的应用场景，例如智能体伐谋这样帮助中国制造业提升效率的关键工具，也包括萝卜快跑这样投入十多年的自动驾驶业务，AI的机会在于应用，真正的AI竞争力在于组织层面的变革。

皮查伊则在解释“AI不是潘多拉魔盒”。

在与BBC的对话里，皮查伊没有提及即将发布的Gemini 3.0，反而更多是向英国示好。讨论人工智能泡沫，他承认非理性的部分存在，谷歌能够经受住泡沫破裂的影响，但没有任何公司能够幸免，包括谷歌自己。

皮查伊不避讳目前最先进的人工智能技术容易出现错误，因而提醒人们还是要结合传统的谷歌搜索以及与其他产品一起使用，以获得更准确的信息。

AI技术的发展会带来潜在的负面影响吗？当然，“它有可能带来巨大的好处，但我们必须克服社会动荡带来的挑战”，皮查伊的态度是谷歌“既要大胆又要负责”。

百度与谷歌这一对昔日的对手，如今在市值和规模上已经不可同日而语。

但在面对AI时代的挑战中，它们并没有区别，从大模型能力到为自动驾驶输血，从自研芯片到长期技术投入，它们都要以数十年的积累将AI能力转化为自身平台的基础设施，捍卫并且带动搜索转型，进行一场真正颠覆自我的生死保卫战。

1

AI时代的核心战场

第三季度财报显示，百度App的月活跃用户数达到7.08亿。

但如果只比较AI原生应用，谷歌Gemini的日活为7500万，百度App文心助手最新日活接近1000万。这意味着谷歌的原生AI应用用户规模是百度的7倍多。

从用户总量来看，ChatGPT远超Gemini，但从用户增速来看，谷歌Gemini更胜一筹。

谷歌Gemini的最新月活用户已经从7月份的4.5亿增长到了6.5亿，而AI原生应用全球第一的位置，仍被ChatGPT把持，其周活用户数从7月份的7亿增长到了8亿。

Gemini的快速赶超，部分得益于图像生成工具Nano Banana。今年8月份，这款产品迅速在社交媒体上引发关注成为热点，生成速度远快于ChatGPT，使用量也远超谷歌预期，用户累计在该产品上生成了超过50亿张图片。

在这一利好推动下，谷歌近期推出了最新模型Gemini 3，其最核心的亮点是它不仅能用文本回答更细致的问题，还能编写代码、构建可交互的应用，执行多步骤任务，让“描述”飞跃到了“行动”。

再看AI业务收入的规模，百度首次公布，而谷歌则深藏不露。

百度首次披露的AI业务收入中，包括AI云收入、AI应用收入和AI原生营销服务收入，分别为42亿、26亿和28亿，合计96亿元，同比增长超过50%，成为第三季度财报的最大亮点。

谷歌并没有直接公布AI业务收入的总体规模，但云业务收入是所有业务中增速最快的一个，AI基础设施是其核心驱动力。

第三季度谷歌的云业务收入达到152亿美元，其中超过70%的云客户使用谷歌AI产品，因此AI基础设施和生成式AI解决方案构成了谷歌云业务增长的主要动力，基于谷歌生成式AI模型构建的产品收入同比增长超过200%。

更重要的是，谷歌和百度都面临着一个共同的问题：AI如何改造搜索，进而提振广告和商业化成绩。

百度三季度业绩会上提到，如今百度移动端搜索结果中，AI优先呈现的内容占比接近70%，而在商业化上，人工智能原生营销服务营收占百度核心在线营销营收的比例已达18%。

今年双11期间，百度在搜索中测试电商组件，已能创造近600万的日交易额，而面向广告主的智能体，也达到了日均营收超过2500万的规模，与此同时，数字人直播也是商业化的一种探索路径。

相比百度广告业务的持续下滑，谷歌广告业务依然保持15%的增速。

面对广告主，谷歌在今年9月推出了AI Max功能，利用最先进的模型，打造了谷歌广告体系中自动化程度最高、性能最强的一类工具。在官方展示的案例中，AI Max帮助两家广告主实现了12%和39%的转化增长。在这一系列AI能力驱动下，三季度谷歌广告收入741.8亿美元。

广告是谷歌和百度的核心支柱业务，如何让AI拓展搜索的边界，创造新的广告消费场景，都是一道必答题。

2

萝卜快跑遇上了Waymo

自动驾驶的全球化扩张，也是百度和谷歌共同面对的一道难题。双方都在快速成长，但还处于战略性亏损时期。

百度的优势在于国内市场的领先。李彦宏在业绩会上提到，萝卜快跑今年累计服务订单量超过1700万单，“在中国市场，我们的领先地位无可撼动，今年前三季度的订单量，是国内最接近我们的竞争对手的15倍之多。”

今年以来，萝卜快跑加快全球化布局，先后获得迪拜首批自动驾驶测试牌照、阿布扎比首批全无人商业化运营许可；10月，萝卜快跑与PostBus达成战略合作，将在瑞士推出自动驾驶出行服务“AmiGo”。

与之对应的是，谷歌业绩中并未提及Waymo具体的服务单量，披露的重点是技术安全性和L4级别自动驾驶的能力。

皮查伊在业绩会上提到，Waymo增长势头强劲，2026年有望成为令人振奋的一年。Waymo计划在英国伦敦和日本东京开展服务，而在美国，也将扩张到达拉斯、丹佛和西雅图等城市，这些扩张计划都体现了其技术成熟和应对监管的信心。

值得注意的是，Waymo开展了两种新商业模式的探索：一种是争取企业客户，帮助企业节省差旅费用；另一种则是针对青少年市场的“Way Teens”，使用量稳步上升，且青少年和家长都给予了积极反馈。

但对于谷歌和百度来说，自动驾驶的未来依然需要苦熬，注重慢功而非速成。

因为无人驾驶汽车市场的机遇巨大，全球网约车服务市场规模超过3000亿美元，而无人驾驶汽车无需司机成本，商业化利润率很高，如果能占据10-20%的市场，这一市场规模将达到300亿至600亿美元。

但谷歌和百度面临的挑战相同：百度有国内领先的优势，谷歌有全球范围内数十亿盈利的真实数据，而要落地到具体城市，它们都必须逐个获得落地城市的监管审批，通过固定区域范围内的运营，逐渐实现更大规模的经济效应。更为关键的是，任何事故都会引发外界关注，进而损害整个行业的信任。

第三季度，谷歌和百度依然没有披露自动驾驶具体的营收情况。

谷歌的Waymo业绩包含在其他投资项目里，这部分业务一共创造了3.44亿美元收入，但亏损高达14亿美元，其中最主要的原因是Waymo，另一部分则是生命科学。但Alphabet财务长阿纳特在业绩会上表示，“我们将继续向Waymo这样的企业投入更多资源，因为我们看到了创造巨大价值的机会”。

在自动驾驶业务上，百度和谷歌都已迈出全球商业化的重要一步。

当百度与Lyft合作进入欧洲市场，首先选择了英国和德国，而谷歌的Waymo也将在英国展开服务，可以肯定的是，英国将成为百度和谷歌在自动驾驶业务上正面交锋的第一战场。

3

全栈的未来

面向AI时代的未来，宣称拥有全栈自研布局的公司不多，谷歌和百度是最有代表性的两家，而微软、阿里和华为也都在朝着这一方向迈进。

全栈自研布局之所以稀缺，在于需要从底层芯片到中层框架和模型，再到上层应用，这不是一日之功，而是需要十余年的技术积淀。

尤其是芯片层，百度和谷歌都明白，要保持AI领先，就必须掌握底层硬件，自己设计芯片，自己优化软件，运行自己的模型，这能带来更高的性能和更低的成本。

百度的昆仑芯已累计完成数万卡部署，支持百度内部绝大多数的大模型推理任务，也通过百度智能云为招商银行、中国移动等客户提供服务，仅需32台服务器即可完成千亿参数模型的全参数训练。而2026年和2027年，百度昆仑芯将分别上市M100和M300两款芯片，持续夯实AI技术底座。

控制底层硬件的本质，都是减少对英伟达的依赖。对谷歌来说，自主设计的芯片销售成本更低，还可以针对内部应用场景进行设计，通过垂直整合实现更快速的周期迭代。

而对于百度来说，其与华为和阿里一样，都在探索中国技术自给自足的大命题，填补英伟达因出口限制而留下的市场机会。

早于2018年第一代百度昆仑芯，谷歌的定制AI芯片TPU系列在2016年就已推出，如今已经进化到第7代，开始为谷歌云的利润率提升带来显著影响，最新一季度的利润率已提升到23.7%。

在过去一年，谷歌云客户使用的Token（模型理解文字的最小片段）已达到1万亿，而与此同时，谷歌花在人工智能基础设施上的支出也达到910亿至930亿美元，而且2026年这一支出还将显著增长，其中60%都要花在TPU在内的服务器上。

谷歌已经显露出与英伟达争夺市场的意图，今年9月，谷歌还接触那些主要租赁英伟达芯片的小型云服务提供商，对外出售自己的TPU系列，总部位于伦敦的云服务商Fluidstack，将在纽约的数据中心部署谷歌的TPU系列。

但事实上，谷歌没有披露过其自主芯片与采购英伟达芯片之间的比例，而且即便TPU提升产能，谷歌预计第四季度和2026年依然面对供需紧张的局面，也就是说，产能无法满足不断增长的需求。

全栈自研，都是要把确定性握在手里。当AI进入下一轮竞赛，搜索的格局将被重写，自动驾驶的投入将继续蚕食利润，而芯片的研发始终是一场看不到尽头的“无限游戏”。百度和谷歌都在以巨额投入、多年亏损，来换取未来生态的不可替代。

它们不像过去那样对峙，却又在同一条时间线上，被同一个时代的AI浪潮推动着重新定义自己。