百度的春节红包，和别家不太一样

躺平指数02-22

图文 | 躺姐2026年春节，大概是中国互联网历史上营销投入最密集的一个春节，各家集体下场，抢的是同一样东西：AI入口。砸钱发红包、冠名春晚、搞社交裂变，几乎所有的头部互联网科技公司，都在把十年前移动互联网抢用户的套路翻出来再走一遍。只不过这一次，红包打开后弹出的不再是支付页面或短视频，而是一个AI对话框。热闹归热闹，这场红包大战暴露出的信息其实还挺有意思。2023年，ChatGPT全面爆发至今...

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APP来说，春节红包的本质是拉新，用户此前对这款APP没有产生使用习惯，甚至有的从未用过。红包的作用是让人下载、注册、打开、完成第一次对话。整条链路每一步都有可能产生流失，最终留下来并形成使用习惯的比例难以确定。更何况，养成一个新习惯的成本极高，尤其是当用户手机里已经装了几十个APP、每天的注意力早已被瓜分殆尽的时候；而百度这边，天然就可以走一条不同的路线。作为百度APP嵌入式AI助手文心，不需要用户单独下载，这个产品形态决定了一件事：7亿百度APP用户，每个人手机里其实已经装着一个AI助手，只是很多人还不知道。所以，百度这5亿红包做的事很简单：不是让用户来，是让已经在这里的人往里走一步。用户不需要下载任何新应用，打开手机上本来就有的百度APP，搜索“春节红包”就直接进入了文心助手的交互界面。抢红包的过程中顺便试了AI生图、试了AI视频等等功能。本质上说，这不是增量拉新，而是存量激活，二者的成本结构和转化效率完全不同。已经公开的数据，揭示了这种区别背后的效率分野。截至2月1日，近5000万人次参与了百度春节红包活动，带来的AI渗透效率是惊人的：截至2月10日，文心助手月活跃用户同比增长4倍，AI生图功能使用量同比增长50倍，AI生视频增长40倍，AI打电话功能增长5倍。7亿百度APP用户有巨大的待激活空间。50倍和40倍这种量级的增长说明，春节红包把这层窗户纸捅破了，文心助手则提供了用户通往AI的最短路径。把AI能力植入一个已有的高频入口，而不是让用户去找一个全新的入口，这条嵌入式路径在中国市场跑通了第一步。年前百度已经将所有面向C端的AI能力收束到“文心”这一个超级品牌之下，品牌策略和产品路径已经对齐。接下来，百度只需要回答一个问题：用户来了，然后呢？如果搜索框能做的事还是跟以前一样，给一页链接，让用户自己去点、去跳转、去比价，那入口再大也只是个流量分发器，AI不AI的没什么区别。入口的价值不仅取决于有多少人来，还取决于来了之后能做多深的事。而百度的搜索框正在从一个信息入口变成一个服务入口，交互的深度和商业价值完全不同。而百度正用一套“智能体+插件生态”的组合拳，把“问完就走”变成“问完就办”，用实际功能补齐深度交互的最后一块拼图。2月14日，百度App正式支持一键调用OpenClaw智能体工具，用户在百度智能云完成部署后，通过搜索框或消息中心即可。日前，百度优选官方电商Skill正式上架ClawHub，这也是OpenClaw生态首个官方级电商能力插件，能让普通用户获得“所问即所得”的智能选购体验。交互能力上，百度文心App也正在内测多人多Agent群聊，群聊里可以同时有多个AI角色参与写作，解决用户的实际问题。日前，百度优选官方电商Skill正式上架ClawHub，这也是OpenClaw生态首个官方级电商能力插件，能让普通用户获得“所问即所得”的智能选购体验。交互能力上，百度文心App也正在内测多人多Agent群聊，群聊里可以同时有多个AI角色参与写作，解决用户的实际问题。Semrush的研究给了一组参照数字：AI搜索的转化率是传统搜索的4.4倍，AI提及品牌的转化率是传统搜索的2.3倍。当搜索从“给链接”变成“给答案、帮办事”，同样的7亿用户，每次打开百度APP产生的商业价值可能跟以前完全不是一回事。可以说，百度7亿存量搜索用户的AI化改造正在中途，红包大战只是起手式。02链接全栈商业化中国科技公司里，全栈AI布局把“芯-云-模-体”四层都做了的，屈指可数。在百度的全栈战略中，最底层是自研AI芯片——昆仑芯，2026年1月1日已正式向港交所递交上市申请，启动分拆上市流程，市场对其潜在估值的预期被推升至500亿美元量级。云这一层是百度智能云，2025年拿下109个大模型相关项目订单，合同总额约9亿元，项目数量和中标金额连续两年位居行业第一，2026年AI相关业务收入增长目标已从100%上调至200%。模型和应用两层绑得更紧。文心5.0是底座，2.4万亿参数，激活参数比低于3%，在LMArena文本榜和视觉理解榜均排名国内第一，是唯一进入视觉理解榜全球前十的中国大模型。跑在模型上面的是一组智能体：搜索智能体、数字人智能体、无代码智能体秒哒、自我演化智能体伐谋，直接面向用户和企业。每条线拿出来单看，进展都不慢，但投资者的疑问也合理：这四层之间的商业闭环到底在哪？自研芯片、自建云、自训模型、自造应用，听起来很完整，可如果各干各的，“全栈”就只是一个PPT叙事。而百度APP就是实现闭环的关键拼图之一。文心助手已经有2亿月活用户在每天真实地使用AI功能，这些调用不只是在回答“产品好不好用”，它同时在替全栈体系的每一层做实战验证。这是全栈布局和单点布局之间最本质的区别：一家只做模型的公司，模型训完了得找客户去用，反馈链条长、迭代周期慢；百度的模型训完了，第二天就能推给7亿搜索用户中的2亿AI活跃用户，真实场景里的反馈很快就能回流到模型迭代中。芯片行不行，不是在实验室跑benchmark就能说了算的，得扛住海量并发的真实请求；文心大模型也一样，用户问什么、对答案满不满意，这些真实反馈数据喂回来的迭代燃料，是任何封闭测试环境都给不了的。整套体系不是各干各的，是前端每多一个用户调用，后端每一层都在接受检验。还有一个容易被忽略的维度：速度。回看过去一年多，AI行业经历了几次关键的浪潮切换，百度APP的反应速度值得注意。2025年年初，大模型应用在中国市场集中爆发，当年春节DeepSeek突然走红，百度也接住了这波流量，没有出现宕机或体验崩塌；2025年年中，MCP开放协议刚在行业内被提出，百度就宣布全面拥抱。最近的一个例子更直观，2月16日，OpenClaw创始人宣布加入OpenAI，投入下一代个人智能体研发。而就在两天前的2月14日，百度APP已经完成了对OpenClaw的全面接入，当行业还在讨论这个协议的潜力时，百度的用户已经在用了。三次浪潮，三次都踩在前面。这背后有一个结构性原因：芯片是自己的，模型是自己的，云是自己的，接入任何新协议、部署任何新能力，不需要等第三方的接口和排期。全栈自研在平时可能显得笨重，但在行业快速迭代的窗口期，它的响应优势会被放大。把视野拉到全球，这个结构的稀缺性更清晰，巴菲特在2025年第三季度建仓谷歌，他没有去买任何一家只做模型的公司，也没有买任何一家只做应用的公司，买的就是这套全栈闭环的长期价值。资本市场对百度的全栈价值同样给出积极共识。截至2026年2月，包括摩根大通、花旗、美银证券、瑞银、巴克莱、富瑞在内的多家国际头部投行，均对百度给予买入或增持评级，其中多家机构在2026年1月陆续上调目标价，一致认可其AI全栈布局的估值空间。其中，摩根大通预测昆仑芯2025年收入约13亿元，2026年将跃升至83亿元——单是这一条线的增长曲线，就足以让人重新审视百度当前的整体估值。03结语每一轮技术换代都会制造一个定价错位的窗口。2013年的微软是一个值得回看的案例。那时候市场给微软的定价逻辑很简单：Windows增长见顶，移动端输给了苹果和谷歌，Office套件面临免费办公软件的冲击。华尔街看的是PC出货量、Windows授权费、企业许可证续约率这些指标，每一项都在走平或者走低。于是，微软被归入“Legacy tech”，市值长期趴在三千亿美元附近。但纳德拉接手后做了一件事：把微软积累了几十年的企业客户关系和开发者生态，重新嫁接到云和AI上。旧的收入线还在下滑的时候，Azure已经在疯涨，市场花了好几年才反应过来，等它反应过来的时候，微软市值从三千亿涨到了三万亿。百度今天面对的叙事结构，和2013年的微软有几分相似。广告收入衡量的是旧模式还剩多少，不是新模式长出了多少。7亿搜索用户的AI化改造、全栈技术体系的商业闭环、从信息入口到服务入口的跃迁，这些变化正在发生，但还没有被充分定价。当然，类比不是预言，可作为过去一年在资本市场翻转最彻底的科技巨头之一，百度的价值重估，也才刚刚开始。声明：本文仅用于学习和交流，不构成投资建议。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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