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专题：百度世界大会2026

文 丨 新浪科技 周文猛

2016年，百度世界大会上，李彦宏向台下宣布：互联网的下一幕，是人工智能。那一年，AlphaGo 刚刚战胜李世石，AI 还是一个需要布道的前沿概念。

十年之后的2026年11月12日，还是百度世界大会，李彦宏再次站上讲台，主题依然围绕“智能”展开——但这一次，他把镜头从技术本身移开了，聚焦到四个字：智能组织。

十年之间，人工智能的快速成长已成共识，“要不要用 AI”不再是问题，问题变成了“组织怎么接住 AI”。李彦宏在演讲中点出了一个许多公司一把手的共同困惑：“为什么 Token花费越来越多，但收入利润没有跟着涨？”他的答案是一个工业时代的类比——这些公司只是更换了电机，却还没有重新设计工厂。

“如果说，人工智能是新电能，那么，智能组织就是 AI 时代的新厂房，是生产力真正发生的地方。”在李彦宏看来，换一台AI新电机，只是起点；重新设计新厂房，才是分水岭。

新厂房怎么盖？李彦宏首提“组织进化三原则”

在李彦宏看来，过去十年是AI形成独立技术栈的十年，百度围绕“芯云模体”四层架构——芯片、云计算、大模型、智能体——逐层长成。如果 AI 技术的上游是能源，那么下游就是组织能力：一个不同于通行科层制的 AI 原生组织体系。为此，他首次提出“组织进化三原则”。

第一，打破岗位边界。岗位是工业时代的单元，任务才是智能时代的单元，未来的组织是一张人和 Agent 协作的任务网络。他认为岗位不会消失，但会收敛为两类：负责创造新东西的 Builder，和负责人与人沟通连接、建立信任的 Seller。

第二，沉淀隐性知识。心得只存在员工脑子里，就只是个体能力；显性化并沉淀到公司渠道上，才构成组织智能。“这种组织能力，是别人抄不走、挖不动、买不来的，这才叫护城河。”

第三，设计流程闭环。李彦宏给出的公式是“可衡量 + Looping = 持续进化”。人和 AI 围绕任务形成一个 Loop，公司就变成由无数 Loops 组成的高度自动化经营的组织，一个不断学习和进化的体系。

三原则并非纸上谈兵。李彦宏拿出了百度内部数据来作证：过去一年，日活智能体数从日均 0.5 万增长到 3.7 万，智能体完成的有效任务数从每周 8.4 万增长到每周超 100 万，内部已搭建 4300 个 Workspace、沉淀超过 2 万个组织 Skill。

围绕这套叙事，大会同步发布了多项安排：大模型交易渠道“词元所”、文心大模型 5.5 Flash 预览版（总参数量 2800 亿、百万 Token 上下文），以及百度搭子、库库、百度一镜、伐谋四大智能体升级。李彦宏还判断，今天的具身智能大约相当于无人驾驶 2016 年的成长水平，而萝卜快跑已覆盖全球 28 座城市、自动驾驶里程超 3.5 亿公里。

沈抖听懂了，把三原则变成了智能云“三个服务标准”

如果说李彦宏负责提出世界观，百度集团执行副总裁、智能云事业群总裁沈抖则负责把它翻译成安排——这场“智能组织”叙事的重点商业落点，正是百度的智能云业务。

每一次组织进化，都需要一套匹配的基础设施——而 AI 时代的组织进化，需要的正是智能云计算。在沈抖看来，与传统云服务公司的 IT 体系不同，智能云要支撑的是智能体完成任务：它得供给算力、模型和运行环境，还得连接公司的数据、工具和体系，前所未有地穿透到公司的底层资源。

基于此，沈抖明确提出：李彦宏的组织进化三原则，应该成为智能云的三个新服务标准——读者以任务为中心，就把算力、模型、数据、安全组成统一基础设施；读者要沉淀隐性知识，就帮读者把组织上下文保存好、经营好；读者要设计闭环流程，就帮助打通任务执行、效果评估和反馈调整。

在智能体层面，沈抖把百度能力梳理为三层：通用智能体（如百度搭子，已开放Harness 引擎和Agent API），专业智能体（如面向生产经营与产业研发的伐谋，读者已覆盖中国 41 个工业大类中的 25 个），以及公司基于千帆渠道的定制智能体——这个渠道与百度搭子同源，同样具备自主运行、持续进化的能力，并通过动态编排让多个智能体实时拆解任务、协作推进。

几个案例被用来证明“从换电机到盖厂房”的差距：锂电池胶粘剂公司蓝海黑石定制了需求推演、采购决策、采购执行三个智能体并接入内部 OA 与 ERP，过去每周需要安排与采购部门十多人投入 100 多个工时的采购任务，现在两个人不到一小时完成，测算每季度带来数百万元利润；拥有近万家直营门店的郑远元，则用智能体替代人工督导抽查，追求“万店同标”。

支撑这一切的底座也在本次大会更新：千帆 Agent 渠道的沙箱配套百万量级并发、百毫秒级启动上千个沙箱；AI 计算渠道面向强化学习训练做到分钟级拉起 200 多万个沙箱、训练差异控制在万分之一；昆仑芯 M100 如期上市、旗舰款 M300 明年推出；全新发布的天池 1024 卡超节点采用光引擎技术，卡间互联带宽拉高 3 倍、训练性能拉高 2.5 倍，单套即可配套 5 万亿参数模型训练，并可通过架构升级扩展至 50 万卡规模。