2026年第一季度財(cái)報(bào)季，一個(gè)被業(yè)界反復(fù)提及的轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在百度身上：當(dāng)季百度人工智能（AI）業(yè)務(wù)收入達(dá)136億元，占核心業(yè)務(wù)收入比重首次突破52%，超過了支撐其十余年的在線營銷主業(yè)。這是大模型從“燒錢講故事”走向“算賬要回報(bào)”的一個(gè)縮影。

不止百度。這個(gè)財(cái)報(bào)季，加碼AI幾乎成了頭部廠商的共同選擇。阿里巴巴最新財(cái)報(bào)顯示，云智能集團(tuán)收入同比增長38%、AI相關(guān)產(chǎn)品收入已連續(xù)十個(gè)季度保持三位數(shù)增長，集團(tuán)首席執(zhí)行官吳泳銘明確表示，阿里AI已跨越初期投入階段、進(jìn)入正向的規(guī)模商業(yè)化回報(bào)周期，面向未來五年的算力投入將“遠(yuǎn)超3800億元”。騰訊則將2026年在混元、元寶等核心AI產(chǎn)品上的投入定調(diào)為“翻倍以上”增長，字節(jié)跳動(dòng)等也在持續(xù)加大AI基礎(chǔ)設(shè)施投入。一個(gè)共同信號(hào)正在浮現(xiàn)：在連續(xù)兩年的擴(kuò)張之后，大模型行業(yè)開始集體“算賬”。從比拼參數(shù)規(guī)模，到比拼商業(yè)回報(bào)與成本效率，行業(yè)正進(jìn)入一個(gè)被普遍稱為“價(jià)值驗(yàn)證期”的新階段。

競爭標(biāo)尺：從“更大”到“更省”

過去兩年，大模型行業(yè)比的是誰的模型更大、誰的融資更多、誰的用戶漲得更快。而2026年以來一個(gè)明顯的變化是，“成本”開始取代“規(guī)?！?，被廠商擺到臺(tái)面上，當(dāng)成對(duì)外競爭的賣點(diǎn)。

5月上線的文心大模型5.1就是一個(gè)例子。據(jù)百度介紹，這款模型靠新的訓(xùn)練方法，只用了業(yè)界同等規(guī)模模型約6%的預(yù)訓(xùn)練成本，就達(dá)到了領(lǐng)先水平。換句話說，過去比的是誰敢花錢，現(xiàn)在開始比誰會(huì)省錢。

多位行業(yè)分析人士的看法是，當(dāng)頭部模型之間的能力差距越來越小、投入越多但效果提升越不明顯時(shí)，誰能把單位算力的成本壓下來、把響應(yīng)速度提上去，誰就更有競爭力。

資本標(biāo)尺：投入在加碼，回報(bào)開始顯現(xiàn)

如果說成本是企業(yè)關(guān)起門來自己算的賬，那么資本市場盯的是另一本賬——錢投下去，回報(bào)到底在哪里。這個(gè)財(cái)報(bào)季給出的答案是積極的：一邊是投入繼續(xù)加碼，一邊是商業(yè)化回報(bào)開始看得見。

在百度，AI已經(jīng)成了名副其實(shí)的“第一增長曲線”：當(dāng)季智能云收入88億元、同比增長79%，其中自研GPU云收入同比激增184%；據(jù)財(cái)報(bào)顯示，騰訊則在持續(xù)加大投入，一季度資本開支約319億元、研發(fā)投入約225億元，主要投向AI相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施；字節(jié)跳動(dòng)也把全年AI基礎(chǔ)設(shè)施的預(yù)算繼續(xù)往上加。

中國郵政儲(chǔ)蓄銀行研究員婁飛鵬認(rèn)為，在技術(shù)快速創(chuàng)新迭代的背景下，科技巨頭千億級(jí)的AI資本開支，可以看作是為構(gòu)建長期護(hù)城河的戰(zhàn)略投入?！半S著AI技術(shù)應(yīng)用場景日益豐富，市場在估值上正逐步從短期盈利，轉(zhuǎn)向更關(guān)注模型迭代效率與場景變現(xiàn)的閉環(huán)?！彼麑?duì)記者表示，投資者如今更看重單位算力的產(chǎn)出比，以及AI在應(yīng)用領(lǐng)域的滲透率。

一個(gè)共識(shí)正在形成：在動(dòng)輒千億元的年度投入面前，市場比以往更在意一件事——這些錢多久能轉(zhuǎn)化成實(shí)實(shí)在在的收入和利潤。

需求是真“旺”：日均Token調(diào)用量兩年漲了上千倍

價(jià)值驗(yàn)證不只看花錢的一側(cè)，需求端的數(shù)據(jù)能更直接地說明問題。

國家數(shù)據(jù)局披露的一組數(shù)字很有說服力：截至2026年3月，我國日均Token調(diào)用量已經(jīng)超過140萬億，相比2024年初的1000億增長了1000多倍，僅2025年底到2026年3月這三個(gè)月就增長超過40%。Token是大模型處理信息的最小單元，調(diào)用量猛增，說明AI正從“能聊天”加速走向“能干活”。

市場規(guī)模也在快速擴(kuò)大。據(jù)賽迪顧問測算，2025年中國智能體（AI Agent）市場規(guī)模約78.4億元，2026年有望達(dá)到135.3億元，增速超過70%。旺盛的需求也帶火了算力租賃——據(jù)賽迪研究院測算，2026年算力租賃市場規(guī)模有望達(dá)到2600億元，高端GPU的出租率超過90%。對(duì)廠商來說，這既驗(yàn)證了商業(yè)前景，也對(duì)“把算力用得更省、更高效”提出了更高要求。

價(jià)值落點(diǎn)：從“會(huì)聊天”到“能干活”

價(jià)值驗(yàn)證最終要落到一個(gè)問題上：AI能不能真正替企業(yè)把活兒干了、并且?guī)砜吹靡姷幕貓?bào)。一個(gè)耐人尋味的細(xì)節(jié)，是衡量標(biāo)尺本身正在變。

在5月舉行的開發(fā)者大會(huì)上，百度提出用“日活智能體數(shù)”（DAA）來替代過去常用的Token指標(biāo)，理由是Token衡量的是“投入”，而真正該看的是“有多少智能體在替人干活、并交付結(jié)果”。2026年初，工業(yè)和信息化部等八部門部署“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)，明確提出到2027年要推出1000個(gè)高水平工業(yè)智能體，把AI往生產(chǎn)一線推。

這一點(diǎn)在金融業(yè)體現(xiàn)得頗為典型。婁飛鵬介紹，大型銀行在引入大模型或智能體賦能風(fēng)控、營銷、客服等場景時(shí)，最看重的投產(chǎn)比指標(biāo)集中在三個(gè)方面：風(fēng)險(xiǎn)成本的下降、客戶營銷轉(zhuǎn)化率的提升，以及人工替代帶來的效率提升。

不過，從“演示好看”走到金融一線的“安全敢用”，中間仍隔著不小的距離。婁飛鵬分析，難點(diǎn)主要有三：一是大模型可解釋性不足，尤其是AI幻覺和“黑箱”問題的影響；二是金融行業(yè)監(jiān)管嚴(yán)格、合規(guī)門檻高；三是支付結(jié)算等金融基礎(chǔ)服務(wù)的容錯(cuò)率極低，必須確保模型決策穩(wěn)定可靠、符合審慎經(jīng)營原則。說到底，“能用”和“好用、敢用”之間，要靠技術(shù)成熟度與風(fēng)險(xiǎn)可控性來一點(diǎn)點(diǎn)填平。

大模型行業(yè)下半場：比的是“賬本”

綜合這個(gè)財(cái)報(bào)季的種種信號(hào)，幾點(diǎn)判斷逐漸清晰。其一，省成本不能以犧牲服務(wù)質(zhì)量為代價(jià)——如果“省”出來的算力換來的是響應(yīng)變慢、穩(wěn)定性下降，最后傷的是用戶對(duì)整個(gè)行業(yè)的信任。其二，市場對(duì)回報(bào)的追問短期內(nèi)不會(huì)停，錢投下去能不能換來可持續(xù)的收入和利潤，是檢驗(yàn)各家成色的關(guān)鍵。其三，真正的護(hù)城河，也許不在模型有多大，而在能不能把AI的能力，沉淀成某個(gè)真實(shí)場景里“可交付的結(jié)果”。

從“參數(shù)競賽”到“算賬時(shí)代”，大模型行業(yè)的下半場，比的不再是誰的故事更宏大，而是誰的賬本更經(jīng)得起推敲。

關(guān)鍵詞： 模型 行業(yè) 算賬時(shí)代 參數(shù)競賽 價(jià)值驗(yàn)證