在AI这一轮范式转移中，凭借着对底层技术的死磕和对物理世界的介入，百度已经率先让大模型走出手机，开始拥抱整个世界。

2026年的春节档大厂之战，比以往的任何时候，来得都迅猛。 

如果没记错，自2014年那年开始，“春节期间给全国人民发红包”，就成了各大互联网企业每一年首场竞技赛，不少曾参与过这类营销活动的合作团队，曾发出过如此感慨，“我们对春晚/春节的流量之力，一无所知”。 

时至今日，各个大厂依旧拿出了十足十的诚意，再一次将真金白银投入到2026年春节档，只不过这一次，大家都锚定了AI，尽管各式各样的AI红包大多还是延续了移动互联网时代的老玩法，游戏，点击，分享，但也有一些玩家带来的新气象，如腾讯元宝与百度文心APP都上线多人、多Agent群聊，阿里千问打通闪购、猫超、飞猪等等。 

热闹背后，是对AI入口之争的焦虑与选择，大厂们铆足劲真金白银砸向的，是对未来AI趋势的看法，国内的豆包、千问为主，选择了独立APP，元宝砸向社交，而百度更多与谷歌等海外大厂类似，将AI内嵌于搜索等固有场景。 

迎战入口之争，科技企业们到底是如何闯关的？凭借千家万户的春节流量，能否让大众更接受AI，更深入地将AI带进千行百业的数智化升级？ 

01 AI入口的命门，其实在背后生态

从本次春节红包大战的情况来看，大厂们在移动互联网时代积攒下的业务生态，正在成为决定AI生死的关键变量——那些试图平地起高楼的“独立AI应用”，正面临着前所未有的流量饥荒。 

这个问题并非国内独有，无论是大洋彼岸的OpenAI，还是国内异军突起的几家厂商，都在遭遇同一个难题：作为AI时代原生的生产力工具，它们缺乏原生流量池 。 

有些厂商生于大模型时代，没有移动互联网的基因自不必说。就算是一些超级大厂，用户也不可能为了“更有效率地”刷短视频或者看小说，去下载大模型。毕竟在交互逻辑层面，手动多刷几下比提示词写需求，来得更快和更便捷。 

没有高频场景支撑的流量，是“有毒”的。红包漫灌之下，大量被红包吸引来的用户，本质上是在“薅羊毛”。如果没有背后的生态支撑，一旦红包金额覆盖不了时间成本，他们会毫不犹豫地离开。 

这也使得独立AI应用如果陷入无休止的买量循环中，按ROI逻辑来看，是典型的“算不过账”。所谓的AI入口争夺战，也就成为了“伪命题”。 

无论是个人用户还是B端企业，都不会只死磕某一个单一模型。譬如用户写文案可能用Gemini，作图用Midjourney，写代码用OpenAI 。这种“拼好AI”的现状，恰恰暴露了单一AI入口的局限性。 

但如果一家企业，愿意将多个工具统合在厂商已有的生态大旗下，让AI赋能场景，而非为AI单独创造一个场景。情况则截然不同，这也是百度与Google 一起走了内嵌路线的核心原因之一。 

想要依托独立App场景打造护城河，势必通过高昂的成本去教育用户下载新App。但如果把AI与场景结合，成本则会骤降，譬如百度可以直接复用用户十余年的搜索习惯和数据积累，获客成本会显著降低，超7亿用户的手百，也成了文心助手的天然流量池。用户在百度App的搜索框输入问题，AI不仅能提供答案，还能直接调用百度地图规划路线、调用去哪儿预订酒店、调用百科查询资料 。 

这其实与千问调用淘宝闪购点奶茶的逻辑有类似之处，它们都打破了APP之间的孤岛效应，实现了从“信息获取”到“服务交付”的闭环。 

对于竞争对手而言，这是另一种极难逾越的“生态护城河”。你或许能训练出一个智商更高的模型，但无法在短时间内复制一个连接了数亿用户、百万商户和海量服务数据的庞大商业底座。 

2026年的AI入口之争，表面比拼的是参数与算力，实则是对过往移动互联网生态协同能力的一次清算。谁的底子更厚，谁就能用更少的钱，完成那场从旧世界到新世界的用户大迁徙。 

02 差异化选择，百度的底气从何而来？

要读懂百度在“入口选择”的差异化，可以回看2月5日的那场内部分享。 

据媒体报道，在那场会议上，李彦宏抛出了一个新的论断：“AI时代的应用，本质就是智能体。” 

“拥有优秀全栈能力的公司，会在未来的AI竞争中处在一个非常有利的位置。”百度当下具备“芯（昆仑芯）—云（智能云）—模（文心大模型）—体（智能体）”的全栈自研布局。这也一种与众不同的技术基因，可以解释他们的选择。 

百度是全球极少数拥有从芯片（如昆仑芯）到云基础设施（百度智能云）、再到大模型（如文心5.0）和应用（智能体）全栈能力的科技公司 。这种架构的深度，决定了其在AI工业化时代的抗风险能力，不会在某个方面被别人“卡脖子”。 

当前全球AI竞争面对的实际正是全栈技术力的竞争，百度早已通过昆仑芯构筑了物理底座 。早在2024年，据IDC报告，昆仑芯市场份额国内前三；2025年11月，新一代昆仑芯和超节点产品天池发布，将于26年上市，并官宣“未来五年按年推出新产品”的计划，意在打造最硬AI云。 

目前的昆仑芯，现在可以说成为百度搜索、无人驾驶、文心大模型等各AI业务发展的底座，支撑百度内部绝大多数的大模型推理任务。它保证了百度在算力受到外部制裁时，依然拥有自主可控的推理集群。而在云端，通过软硬一体的优化，将模型推理的边际成本压到了极致。进而使得百度云业务得以顺利成长。 

这种“重资产、全栈式”的投入，虽然在早期显得笨重且回报周期长，但一旦跨过技术临界点，其爆发力是惊人的。它的能量，不会仅限于C端应用的扩展，而是可以向更大的维度扩散。 

一个典型样本便是萝卜快跑。 

拆解萝卜快跑的单车UE模型，你会发现成本的骤降并非依靠补贴，第六代无人车RT6的成本大幅下降60%，降至20.4万元人民币左右。这背后，依靠的是百度自研AI芯片对车载算力成本的封锁，以及大模型对长尾路况的泛化处理能力。 

现在的萝卜。通过与Uber、Lyft的战略合作，百度将车辆（RT6）和AI司机（Apollo系统）输出到中国香港、新加坡、中东等海外市场。这是一种典型的“安卓模式”——提供核心技术底座，让本地合作伙伴去处理复杂的线下运营。最近，2026年世界政府峰会（WGS）于迪拜召开。萝卜快跑还成为了大会唯一指定全无人试乘车队，为与会全球政要与行业领袖提供试乘服务。 

可以说，今天百度AI，正在用一种更接近“工业化逻辑”的方式展开其布局，基于全栈自研的能力优势，一方面立足多端，在C端巩固优势，另一方面则让AI向更大范围的物理世界延伸。这不是互联网大厂传统的“流量逻辑” 。而是基于技术基因和自身优势选择差异化路线。 

03 AI内嵌的“降维打击”

在2026年的AI语境下，大模型对生态的调用，本质上是一种代理与接管。一个APP代理所有生态APP的任务。无疑大大缩短了业务链路。但有的AI应用，完全只接入自家产品生态，难免有失公允，因为它没有给用户更多的产品生态选择权。 

出于商业角度当然可以理解，但以百度、Google为代表的AI内嵌，或许是一种更高维度的AI普及解决方案。 

之所以这么说，是因为它不需要让用户下载一个新的AI APP，而是直接在用户浏览网页的不经意间，接管了信息的处理权 。 

一如谷歌将Gemini 3.0全面内嵌至Chrome浏览器，百度在中文互联网的打法如出一辙：文心助手内嵌于手机百度App，利用累积了十余年的搜索心智，在用户输入问题的刹那，直接跳过了“寻找App-下载App-注册App”的漫长链路，用户搜索心智得到最大程度的保留。这也让手机百度7亿月活的用户价值，得到最大程度的发挥。 

另外一点则在于，市面上的大多数AI创业公司，本质上是“算力租赁户”。它们的商业模型，被英伟达的芯片售价和云厂商的推理成本两头挤压。 

而百度和谷歌，是极少数拥有从芯片（昆仑芯/TPU）到云基础设施，再到模型与应用全栈闭环的科技巨头。完全独立自主的技术和终端，在对此有刚需的下游企业而言，是致命的吸引力。 

百度的“内嵌”策略，看似是面对国内大厂APP孤岛的无奈之举，但回过头来，更是“互联网精神”的一次回归 。市面上那些看似怀念百度搜索的声音，本质上是在呼唤一种“透明的信息获取”与“高效的任务执行” 。这种双重需求的回归，恰恰是AI技术最原本的使命——让工具像水和电一样，隐入尘烟，却无处不在。 

在这个维度上，通过“芯-云-模-体”的全栈闭环，百度正在构筑一道极具工业属性的护城河 。这道护城河由昆仑芯的算力底座、萝卜快跑的物理履约网络、以及文心大模型的通用智能共同浇筑而成。 

如今的百度，正通过自身的技术基因和优势，选择在这一轮技术浪潮中让AI发挥更大的优势，凭借着对底层技术的死磕和对物理世界的介入，百度已经率先让大模型走出手机，开始拥抱整个世界。撇开流量与入口，营销与策略，从某种维度来看，在今年这场AI红包大战还没有进入到最后时刻之前，或许百度已经赢了。