時間終將回饋長期主義者。
9 月 21 日，百度創始人李彥宏在內部活動上為技術團隊頒發「百度最高獎」。兩支入圍團隊均獲獎，各獲 100 萬美元獎勵。
其中，天池團隊面向萬億級 MoE 大模型，自主研發百度天池超節點架構；dodo 團隊是通過打造企業 AI 員工。
它們代表著百度當下兩條重要的技術探索：基於崑崙芯的天池超節點，向更大規模的 AI 基礎設施深入；以及讓 Agent 真正進入組織。
但如果把時間軸再往前拉，百度今天的 AI 故事，還有一條更早埋下的技術伏筆——崑崙芯。
2010 年前後，百度搜尋業務的伺服器叢集規模隨流量高速擴張，海外進口晶片單片成本高達上萬美元，持續攀升的算力開支不斷擠壓業務利潤空間。這份成本壓力，倒逼百度啟動了 AI 加速器的自研探索。
沒有人在一開始就預判到，這場造芯之路會跨過十餘年的周期，中間要穿過外界的質疑、技術的反覆迭代、商業化的重重關卡。
從內部低調摸索 FPGA、CPU、GPU 加速方案，到成立深度學習研究院 IDL 集中攻堅；從 2018 年第一代崑崙晶片正式對外亮相，到業務拆分成立獨立公司、數萬片晶片落地各行各業、點亮國內首個全自研 3 萬卡叢集，再到遞交上市申請，崑崙芯走出一條時間跨度極長的成長鏈路。
李彥宏在頒獎時說，天池團隊獲得最高獎「很可能是一段漫長的征程的開始」。而透過崑崙芯的故事，我們也得以看清百度究竟是如何把「長期主義」從一句口號，落地為一連串連續的戰略動作。
01. 一筆成本賬，百度踏上自研晶片之路
2010 年，中國網際網路還處在另一種敘事裡。
智慧型手機開始普及，移動網際網路的大門剛剛打開。創業者和資本關心的是流量入口、移動應用和商業模式，很少有人討論大模型，更不會有人知道，未來的 AI 訓練將需要由數萬張加速卡組成的叢集。
在這樣的背景下，一家公司決定自己研究晶片，並不是一個顯而易見的選擇。
晶片研發投入大、周期長，流片失敗可能意味著前期投入歸零。即使晶片成功做出來，也要繼續解決軟體適配、系統部署和下一代產品迭代。對於網際網路公司而言，直接採購成熟產品通常是更快的選擇。
但百度也有一個晶片創業公司不一定具備的條件：它擁有數量足夠大、執行階段間足夠長，而且會持續變化的計算任務。
比如搜尋、語音和圖像識別每天都在產生真實負載。大量落地的業務場景，本身就是晶片最好的試煉場。這構成了李彥宏當時作出選擇的現實基礎。
當時，李彥宏已經提前看到，機器學習正在越來越深地進入業務中。如果 AI 對百度業務的重要性繼續上升，那麼算力就不會永遠只是一項可以從外部採購的標準資源，它可能逐漸成為決定效率和產品能力的基礎技術。
百度最初從 FPGA 等加速方案入手，這是工程團隊圍繞具體任務不斷試出來的一條路。
2012 年，百度淨利潤首次突破百億元。就在業務仍然快速增長時，李彥宏在內部信中提出，公司不應急於追求更高的短期利潤，而應該把更多資金投入新業務和創新。
第二年，百度成立深度學習研究院 IDL，李彥宏親自出任院長。2015 年，做晶片的仙童團隊獲得百度最高獎。2016 年，百度建設大規模 GPU 叢集；同年 9 月，李彥宏在百度世界大會上判斷，「移動網際網路時代已經結束，下一幕是人工智慧」。
路線越來越清晰。當大多數企業還在享受移動網際網路的增長紅利時，李彥宏已經在為下一個時代提前儲備 AI 的演算法、算力和晶片。
02. 從第一代崑崙到三萬卡，回報周期到了？
2018 年李彥宏在 Baidu Create 上介紹首代崑崙晶片時，這條技術線第一次擁有了一個被外界記住的名字。
從首次組建晶片相關團隊，到發佈首代崑崙晶片，百度花了 8 年時間。對於 AI 晶片而言，實驗室裡的性能指標只是第一關，真正困難的是進入大規模生產環境之後，能不能穩定運行、能不能適配不斷變化的模型、能不能經受住長期高負載的考驗。
崑崙芯較早進入百度的真實業務場景，再根據運行中出現的問題繼續迭代。這為晶片研發提供了相對穩定的反饋，但在產品形成規模之前，外界很難判斷這種投入最終會帶來什麼。
李彥宏後來多次談到百度對長周期技術的態度。他曾經說：「有一塊錢的時候，我們會投進技術裡；有一個億，我們會投進技術裡；有一百個億，我們還是會投進技術裡。」
2021 年，百度發佈第二代自研 AI 晶片崑崙 2，產品隨後進入量產。同一年，百度將晶片業務獨立出來，成立崑崙芯公司並引入外部資本。公開資訊顯示，完成首輪融資後，崑崙芯的投後估值達到 130 億元。
此後進展開始加快。進入 2024 年，第三代晶片已經進入量產階段，應用於能源、工業、交通、金融和網際網路等領域，累計部署規模達到數萬片。2025 年，百度又點亮了國內首個全自研三萬卡叢集。
從第一代晶片到三萬卡叢集，崑崙芯面對的問題已經發生變化。一塊晶片的性能仍然重要，但當數萬張卡共同運行，卡間通訊、任務調度、故障恢復和軟體適配也會影響整套系統的效率。
這條產品線的演進，也與百度過去多年建設的 AI 技術體系有關。
在這套體系中，崑崙芯提供底層算力，百度智能雲負責基礎設施管理，文心大模型提供訓練和推理任務，智能體等應用則產生持續運行的需求，其資料也反哺底層基建。全端的價值，不只在於覆蓋了多少業務層級，還在於各層之間能否形成有效的工程反饋。模型和應用暴露出的計算問題，可以反饋到雲平台和晶片；底層算力發生變化，上層軟體和模型也可以隨之調整。
多年以後，李彥宏給出答案。
2025 年，他在接受極客公園採訪時提到：「百度這些年有做成的、有做失敗的。如果有什麼規律性的話，當這件事的成敗幾乎完全取決於它技術的先進性的時候，我們的成功機率就會大不少，尤其是這個技術需要很多很多年的投入和迭代，那我們成功的機率就會更大一些。」
03. 十五年後，崑崙芯走到上市前夜
2026 年初，崑崙芯以保密形式向港交所提交上市申請。
同年 8 月，李彥宏在財報電話會上表示，崑崙芯已經完成三代 AI 晶片的研發與商業化，並披露了 M100、M300 的後續產品路線。
對一家晶片公司來說，路線圖代表方向，量產和交付才是結果。
目前，崑崙芯已經進入招商銀行的大模型算力項目，並在國家電網、中國鋼研等場景中部署，已經為網際網路、能源、金融、製造、汽車、營運商、教育等多個行業建設了全國產崑崙芯叢集。
十五年已經過去，崑崙芯即將迎來資本市場的檢驗，但在李彥宏看來，這或許只是一個更長技術周期的起點。
在今年的最高獎頒獎現場，他同時提到 2015 年做晶片的仙童團隊和 2021 年從事自動駕駛的領航團隊。這兩支團隊所處的領域不同，但都經歷了十年以上的研發周期。早期晶片探索逐漸形成今天的崑崙芯，自動駕駛投入讓如今的蘿蔔快跑，位居全球第一梯隊。
百度最高獎自 2010 年設立，至今已經舉辦十六屆。按照百度公佈的資料，累計獎金接近 4 億元。從晶片、自動駕駛到今天的超節點，也可以看出，百度願意獎勵長周期技術項目的發展。
回看這十五年，百度的造芯路始於非常樸素的成本動機，中間經歷了戰略升級、組織獨立、商業化拓展，一步步走到了上市前夜，這些是屬於長期主義的階段性成果，而所謂技術信仰，就是在每一個階段，都願意為那些還沒有答案的問題，持續投入。
而時間也終會回饋長期主義者。
(極客公園)