百度财报前瞻：AI Cloud 在 79% 增速之后还能撑住吗

 

百度将于 2026 年 8 月 18 日美股开盘前公布第二季度业绩，管理层随后于美东时间上午八点、北京时间当日晚八点召开电话会。据百度投资者关系网站的公告，本次披露覆盖截至 6 月 30 日的第二季度。

 

上一季度的数字构成了一个不容易复制的基准。据百度第一季度业绩公告，AI 云基础设施收入为 88 亿元人民币，同比增长 79%，GPU 云收入同比增长 184%。据 Futu 的财报梳理，AI 云基础设施收入从 2025 年第一季度的 49 亿元增至 88 亿元，增速从 34% 加速至 79%。

 

但真正决定这次财报成色的不是 AI 增速本身。用公开数据做一次减法：核心 AI 业务同比增加约 45 亿元，而传统业务同比减少约 42 亿元，两者几乎相互抵消，这就是为什么百度核心收入同比只增长约 2%。第二季度的关键在于，AI 的增量能否开始明显超过传统业务的流失，而不只是刚好填平。

 

 

 

百度将于 2026 年 8 月 18 日美股开盘前公布第二季度业绩，电话会于美东时间上午八点举行，电话回放可用至 8 月 25 日。

 

第一季度 AI 云基础设施收入 88 亿元人民币，同比增长 79%，增速从上一年同期的 34% 加速；GPU 云收入同比增长 184%，上一季度为 143%。

 

第一季度总收入 320.8 亿元人民币，同比小幅下降；百度核心收入 260 亿元，同比增长约 2%，为连续数个季度下滑后首次转正。

 

核心 AI 业务收入 136 亿元，同比增长 49%，首次超过百度核心收入的一半，占比达到 52%；传统业务同比下降 29% 至 102 亿元。

 

AI 云基础设施与 AI 应用合计构成的 AI 云总收入为 113 亿元；AI 原生营销服务收入 23 亿元，同比增长 36%。

 

利润方向存在分歧：百度核心非美国通用会计准则经营利润 40 亿元，环比增长 39%，经营利润率 12%；而调整后 EBITDA 同比下降 17% 至 59.5 亿元。

 

经营现金流为 27 亿元，自 2025 年第三季度转正以来连续第三个季度为正。

 

萝卜快跑第一季度完成 320 万次全无人驾驶订单，总订单量维持三位数同比增长；昆仑芯已在单一超过 3 万卡的 AI 计算集群中实现大规模商业部署。

 

 

 

理解这次前瞻的起点是上季度的三层结构。据 Yahoo Finance 的整理，第一季度收入同比小幅下降至 320.8 亿元人民币，约合 47.5 亿美元，降幅主要来自传统业务，该部分收入同比下降 29% 至 102 亿元；亮点是百度核心 AI 业务，收入同比增长 49% 至 136 亿元；AI 原生营销服务收入达到 23 亿元，同比增长 36%；百度 App 月活跃用户在 2026 年 3 月达到 6.55 亿。

 

据第一季度业绩电话会记录，管理层表示第一季度总收入为 260 亿元，同比增长 2%，标志着回归正增长；核心 AI 业务收入达到 136 亿元，同比增长 49%，首次占到百度核心业务收入的一半以上，达到 52%。

 

需要说明的是，不同来源对百度核心收入增速的表述在 1% 至 2% 之间存在细微差异，这与统计口径有关，具体应以公司正式财报为准。

 

 

这是本次前瞻中最值得读者自己核对的一处推算。核心 AI 业务收入 136 亿元、同比增长 49%，反推上年同期约为 91 亿元，增量约 45 亿元。传统业务收入 102 亿元、同比下降 29%，反推上年同期约为 144 亿元，减少约 42 亿元。

 

两者相抵后的净增量约为 3 亿元，落在 260 亿元的基数上，对应约 1% 至 2% 的增速，与公司披露的数字吻合。

 

这个算术说明的是：结构转型在收入占比上已经完成，52% 是一个里程碑；但在增长层面尚未完成，因为 AI 的增量目前只够抵消传统业务的流失。这也是判断第二季度成色的核心标准，即两条曲线的差额是否开始扩大。上述推算基于公开披露数据，用于说明结构关系而非精确核算，具体应以财报为准。

 

 

 

先确认加速是真实的。Futu 的梳理显示，AI 云基础设施收入从 2025 年第一季度的 49 亿元增至 2026 年第一季度的 88 亿元，增速从 34% 加速至 79%；GPU 云增速从 128% 加速至 184%。

 

电话会记录的表述略有不同，管理层称 GPU 云收入延续了上一季度 143% 的强劲轨迹，进一步加速至同比 184%。两个来源对前置基期的表述不一致，前者比较的是上年同期，后者比较的是上一季度，读者在对照时应确认参照期。

 

无论采用哪个口径，增速的方向都是向上而不是向下，这在一个已经跑了几个季度的业务上并不常见。

 

 

这里存在一处值得指出的信息缺口。公司披露了 AI 云基础设施的绝对金额 88 亿元，但对 GPU 云只披露了增速 184%，没有披露绝对金额。

 

这意味着 184% 这个数字的基数无法从公开信息中确定。据 Alpha Sense 的整理，GPU 云以 184% 的同比增长成为 AI 云基础设施总收入中一个有意义的贡献者，通常比传统 CPU 云带有更强的利润率。"有意义的贡献者"这一表述本身说明它已具备规模，但没有量化。

 

对投资者而言，实用的处理方式是把 184% 视为方向性信号而非可外推的增速。在基数未知的情况下，三位数增长的持续性无法从这一个数字判断，而第二季度是否披露绝对金额，本身就是一个值得关注的信息点。

 

 

在缺少 GPU 云绝对金额的情况下，token 消耗提供了另一个观察角度。Alpha Sense 的整理显示，千帆 MaaS 平台将其模型库扩展至除文心之外的智谱 AI、MiniMax、Kimi 和 DeepSeek 等热门模型，来自外部客户的日均 token 消耗量在 3 月增长至一年前水平的近 7 倍。

 

管理层给出的解释指向工作负载性质的变化。Futu 的梳理提到，管理层指出企业 AI 需求正从训练转向大规模推理部署，而推理所需的算力密度远超训练阶段，从而驱动收入呈指数级增长。

 

这个解释具有可验证性：如果推理确实在取代训练成为主要负载，那么收入曲线应当比训练周期更平滑、更具经常性特征，而这一点会在后续几个季度的环比数据中体现。

 

 

 

这是第二季度最需要交叉核对的一组数据。据 TIKR 的分析，百度核心的非美国通用会计准则经营利润在第一季度为 40 亿元，环比增长 39%，非美国通用会计准则经营利润率为 12%；经营现金流为 27 亿元，是自 2025 年第三季度转正以来连续第三个季度为正。

 

但 Yahoo Finance 的整理指出，百度的利润率仍然承压，公司调整后 EBITDA 同比下降 17% 至 59.5 亿元。

 

方向相反的两个数字并不矛盾：环比改善说明规模效应开始显现，同比下降说明相对于上年同期的成本结构仍在恶化。判断哪一个更具代表性，需要看第二季度这两条线是否收敛。

 

 

支撑来自产品组合。Alpha Sense 的整理指出 GPU 云通常比传统 CPU 云带有更强的利润率，TIKR 的分析也提到 GPU 云的 184% 增长使其成为收入组合中结构性更高利润率的贡献者，而 AI 业务跨过百度核心收入 52% 的门槛，是首席财务官在电话会上表示将随这些业务扩大规模而支撑利润率扩张的组合变化。

 

拖累来自投入。据 Simply Wall St 的整理，分析师的公允价值估计从 105.77 美元下调至 101.60 美元，原因是分析师纳入了较弱的线上广告趋势以及更高的 AI 投资需求，而华尔街目标价的调整方向不一，区间从 124 美元至 205 美元。

 

对于希望同时跟踪中概股与其他资产表现的投资者，跨市场的相对强弱往往比单一板块的叙事更早反映资金偏好，在 MEXC 这类覆盖多类资产的平台上，这种对照会更为直观。

 

 

 

 

这条线的价值容易被低估。Alpha Sense 的整理显示，昆仑芯自研 AI 芯片在稳定性、效率、兼容性和通用性方面获得了强劲的市场认可，已在单一超过 3 万卡的 AI 计算集群中实现大规模商业部署，并已针对包括文心、DeepSeek V4、GLM-5.1 和 MiniMax M2.7 等多种模型的工作负载完成优化和验证。

 

值得注意的是适配对象的构成。文心是百度自有模型，而 DeepSeek、GLM 和 MiniMax 都来自第三方。为竞争对手的模型做优化验证，说明昆仑芯的定位不只是内部自用，而是在尝试成为可对外销售的通用算力硬件。这个区分对估值框架的影响是实质性的：内部自用芯片降低的是成本，对外销售的芯片创造的是收入。

 

同一整理提到，百度的全栈 AI 能力提供了从底层基础设施到应用的差异化优势，能够在优化端到端性能和成本效益的同时实现稳定可靠的算力供应。Futu 的梳理进一步描述了这个四层架构，即云基础设施包含昆仑芯、深度学习框架飞桨、基础大模型文心与千帆、以及 AI 应用，并指出该架构的核心价值在于层间协同带来的成本护城河。

 

 

萝卜快跑的数据同样需要分层看。电话会记录显示，第一季度完成 320 万次全无人驾驶订单，总订单量维持三位数同比增长。

 

但盈利路径指向境外。据 BigGo Finance 的整理，萝卜快跑与神州租车在海口机场合作推出一种租赁模式，无人驾驶车辆直接在到达航站楼等候乘客；同时新的自动驾驶网约车应用在迪拜上线，李彦宏指出海外市场具有更高的定价潜力，可能带来比中国显著更强的盈利能力，因为中国的网约车费率较低。

 

这句话的含义相当直接：在国内，订单量的增长与利润的增长并不同步；真正的单位经济性改善依赖海外扩张。因此第二季度值得关注的不是订单总量，而是海外城市的进展与单均定价的相关表述。

 

 

第一是核心 AI 业务与传统业务的增量差额。第一季度两者的增量分别约为 45 亿元和负 42 亿元，几乎抵消。若第二季度差额明显扩大，说明总收入增速的抬升开始有实质基础。

 

第二是 AI 云基础设施的环比数据，而非同比。第一季度 88 亿元是一个明确的绝对值，环比变化能剔除基数效应，是判断增速可持续性最干净的读数。

 

第三是 GPU 云是否披露绝对金额。目前只有增速没有金额，若第二季度给出绝对值，将首次使这条业务线可被独立估值。

 

第四是调整后 EBITDA 的同比方向能否与经营利润的环比方向收敛。第一季度前者同比下降 17%、后者环比上升 39%，这个分歧需要一个季度的数据来判断哪一条代表趋势。

 

第五是资本开支相关表述。在 AI 云高速增长的同时，算力投入的节奏决定了自由现金流的走向，而经营现金流已连续三个季度为正是一个需要维持的记录。

 

第六是萝卜快跑海外部署的具体进展与定价，这是其单位经济性的唯一改善路径。

 

 

关于波动预期，需要一个基于历史数据的校准。据 StockTitan 的整理，百度此前的财报日记录显示平均变动为负 0.64%，该整理同时提到近期内部人士数据显示为净卖出，属于需要与本次财报一并关注的风险因素。同一整理说明，该平均值来自两次事件的样本，因此代表性有限。

 

估值水平也不属于极端区间。Yahoo Finance 的整理显示，按远期调整后基准计算，百度股票的非美国通用会计准则市盈率为 14.82 倍，略高于行业平均的 12.98 倍。

 

这两项数据放在一起，指向一个与本周其他人工智能相关标的不同的结构。在市销率接近 300 倍或一年上涨 183% 的标的上，超预期与不及预期都会被显著放大；而在远期市盈率不到 15 倍、历史财报日平均变动不足 1% 的标的上，价格的容错空间相对更宽。

 

需要明确的是，历史平均变动不构成对本次波动的预测，样本量小且市场环境可变，实际反应可能显著偏离历史模式。

 

 

第一类风险是传统业务的下滑速度。第一季度传统业务同比下降 29%，若降幅进一步扩大，AI 增量将继续被抵消，总收入的转正难以持续。这也是分析师下调公允价值估计时提到的较弱线上广告趋势所指。

 

第二类风险是投入与利润率的平衡。调整后 EBITDA 同比下降 17%，同时分析师提到更高的 AI 投资需求，这意味着增长与利润率之间的取舍在短期内仍然存在。

 

第三类风险是基数效应的消退。AI 云基础设施与 GPU 云的高增速部分建立在较小的基期上，随着绝对规模扩大，同比增速的自然回落是数学上的必然，问题在于回落的速度。

 

第四类风险是竞争与监管。中国云市场的主要参与者均在推进各自的 AI 基础设施，而自动驾驶的商业化进度受地方监管节奏影响。

 

从情景角度看，基准路径是 AI 云基础设施保持较高增速但同比增幅从 79% 有所回落，百度核心收入增速小幅抬升，市场关注点转向利润率与资本开支。第二种情景是 AI 增量明显超过传统业务流失，总收入增速进入中高个位数，此时估值框架有望从"带有传统业务的 AI 公司"向增长股迁移。第三种情景是传统业务降幅扩大或利润率进一步承压，考虑到远期市盈率不到 15 倍，下行空间相对有限，但估值修复的时间会被拉长。

 

需要区分信息状态：第一季度的所有财务数据、业务指标与管理层表述均来自公司正式公告与业绩电话会公开记录；第二季度数据在 8 月 18 日公布前完全未知；分析师目标价、公允价值估计、市盈率与历史财报日反应统计来自第三方，随时变动且不同来源存在差异；文中所有基于公开数据的减法推算均为结构说明，不构成精确核算。

 

 

这次财报最值得关注的不是 79% 或 184%，而是一个需要自己算出来的差额。核心 AI 业务收入 136 亿元、同比增长 49%，意味着增量约 45 亿元；传统业务收入 102 亿元、同比下降 29%，意味着减少约 42 亿元。两者相抵后净增约 3 亿元，落在 260 亿元基数上，正好对应公司披露的约 2% 增速。也就是说，AI 业务目前的作用是填平缺口，而不是创造增长。占比 52% 是一个真实的里程碑，但它衡量的是结构而非动能。第二季度真正要回答的问题是这个差额有没有开始扩大。

 

市场最可能误读的地方有三处。第一是把 184% 当作可外推的增速。公司披露了 AI 云基础设施的绝对金额 88 亿元，但对 GPU 云只给了增速没有给金额，这意味着基数无从确认。在基数未知的情况下，三位数增长的持续性不能从单一数字推断，而第二季度是否首次披露绝对金额，本身就是一条值得关注的信息。第二是忽略利润率方向的内部矛盾。百度核心非美国通用会计准则经营利润环比上升 39%，而调整后 EBITDA 同比下降 17%，一个向上一个向下。环比改善反映规模效应，同比下降反映相对于上年的成本结构，两者收敛之前，任何单一方向的结论都不稳固。第三是低估昆仑芯适配名单的含义。已完成优化验证的模型包括 DeepSeek V4、GLM-5.1 和 MiniMax M2.7，全部来自第三方。为竞争对手的模型做适配，说明其定位是对外销售的通用算力硬件而非内部自用，前者创造收入，后者只降低成本，两者对估值的影响完全不同。

 

接下来最值得跟踪的是三个可验证指标。第一是 AI 云基础设施的环比金额而非同比增速，88 亿元提供了一个干净的基准，环比变化剔除了基数效应，是判断需求真实强度的最直接读数。第二是经营现金流能否维持连续为正的记录，第一季度为 27 亿元、是自 2025 年第三季度以来第三个正值季度，这条线决定了 AI 投入是否具备自我造血能力。第三是萝卜快跑海外定价的具体表述，李彦宏已明确指出海外市场定价潜力更高、盈利能力可能显著强于中国，因此订单总量的信息价值低于海外单均收入的进展。

 

对跨资产投资者的启发在于，同样的 GPU 云生意，融资方式决定了完全不同的风险结构。本周的对照很清晰：一家美国新型云服务商的全年资本开支约为营收的 2.9 倍，利息支出约为调整后经营利润的四倍；另一家的资本开支约为营收的 7 倍；而百度的 GPU 云增长发生在经营现金流连续三个季度为正的前提下，投入由既有业务的现金流支撑而非债务。这个差别在需求上行期几乎看不出来，但在需求放缓时会决定谁有时间等待。加密领域对此并不陌生，同样的挖矿业务，用自有现金流扩张还是用设备抵押融资扩张，在下行周期中的结局截然不同。评估算力类资产时，先确认资本来源与偿付义务的刚性，再看增速的高低，这个顺序比反过来更接近风险实质。从风险管理角度看，在远期市盈率不到 15 倍、历史财报日平均变动不足 1% 的标的上，仓位管理的紧迫性低于本周那些估值倍数极高的名字，但这也意味着单次财报带来的重估幅度同样有限。

 

以上分析建立在公司正式公告、业绩电话会公开记录和权威媒体报道之上。第二季度实际数据、传统业务趋势与投入节奏都可能改变结论，任何单一情景都不应被视为确定性预期。

 

 

 

定于 2026 年 8 月 18 日美股开盘前公布，覆盖截至 6 月 30 日的第二季度。管理层将于美东时间上午八点、北京时间当日晚八点召开电话会，参会需提前在线注册以获取拨入号码、密码和专属接入码。电话回放可用至 8 月 25 日，网络直播与存档将在百度投资者关系网站提供。

 

 

第一季度 AI 云基础设施收入为 88 亿元人民币，同比增长 79%，较上年同期 34% 的增速明显加速；同期收入从 2025 年第一季度的 49 亿元增至 88 亿元。其中 GPU 云收入同比增长 184%，延续了上一季度 143% 的轨迹。AI 云基础设施与 AI 应用合计构成的 AI 云总收入为 113 亿元。

 

 

在占比上是。第一季度核心 AI 业务收入 136 亿元、同比增长 49%，首次超过百度核心收入的一半，达到 52%。但在增长层面尚未完成转换：按公开数据推算，AI 业务的同比增量约 45 亿元，而传统业务同比下降 29% 至 102 亿元、减少约 42 亿元，两者几乎抵消，因此百度核心收入同比仅增长约 2%。

 

 

因为两个方向同时存在。百度核心非美国通用会计准则经营利润为 40 亿元、环比增长 39%，经营利润率 12%，说明规模效应开始显现。但调整后 EBITDA 同比下降 17% 至 59.5 亿元，说明相对于上年同期的成本结构仍在恶化。有分析师在下调公允价值估计时同时提到较弱的线上广告趋势和更高的 AI 投资需求。

 

 

据整理，昆仑芯自研 AI 芯片在稳定性、效率、兼容性和通用性方面获得市场认可，已在单一超过 3 万卡的 AI 计算集群中实现大规模商业部署，并针对文心、DeepSeek V4、GLM-5.1 和 MiniMax M2.7 等多种模型完成优化和验证。适配名单中包含多个第三方模型，说明其定位不限于内部自用。

 

 

主要在海外。第一季度完成 320 万次全无人驾驶订单，总订单量维持三位数同比增长，同时新的自动驾驶网约车应用在迪拜上线，并与神州租车在海口机场合作推出到达航站楼候客的租赁模式。李彦宏指出海外市场具有更高的定价潜力，可能带来比中国显著更强的盈利能力，因为中国的网约车费率较低。

 

 

历史数据不支持极端波动的预期。有整理显示百度此前的财报日记录平均变动为负 0.64%，但该平均值仅来自两次事件样本，代表性有限。估值方面，按远期调整后基准计算的非美国通用会计准则市盈率为 14.82 倍，略高于行业平均的 12.98 倍。相比市销率数百倍的高估值标的，这个结构下的容错空间相对更宽，但也意味着单次重估的幅度有限。

 

 

四项。第一是核心 AI 业务与传统业务的增量差额，第一季度约为 45 亿元与负 42 亿元，几乎抵消。第二是 AI 云基础设施的环比金额而非同比增速，88 亿元提供了干净基准。第三是 GPU 云是否首次披露绝对金额，目前只有增速。第四是调整后 EBITDA 同比方向能否与经营利润环比方向收敛。

 

 

本文内容仅供信息参考与市场研究之用，不构成任何形式的投资建议、财务建议、法律建议、税务建议或交易推荐。文中涉及的财务数据、业务指标与管理层表述均来自公司正式公告与业绩电话会公开记录；第二季度数据在正式公布前完全未知，本文不对其作出任何预测；不同来源对百度核心收入增速、GPU 云基期等表述存在细微差异，文中已尽可能标注，具体应以公司正式财报为准；分析师目标价、公允价值估计、估值倍数与历史财报日反应统计来自第三方，随时变动且不同来源存在差异；文中所有基于公开数据的减法与比率推算均为结构说明与简单算术演示，不构成精确核算或对公司经营状况的认定。加密资产、股票及其他相关金融资产的价格可能在短时间内出现大幅波动，财报窗口期尤其如此，投资者存在损失全部本金的可能，涉及人民币计价业务的美国存托股还需考虑汇率波动带来的额外风险。历史表现、技术指标和链上数据不能保证未来结果，历史财报日平均变动不构成对本次波动的预测。读者在作出任何决策之前，应自行完成独立研究，核实官方信息，并结合自身财务状况、投资目标、投资经验和风险承受能力进行判断，必要时应咨询具备资质的专业顾问。MEXC Crypto Pulse 团队不对因使用或依赖本文信息而产生的任何直接或间接损失承担责任。

 

 

James Mitchell 专注于比特币和山寨币的技术分析、市场趋势及交易策略。他常驻伦敦，拥有超过 10 年的金融市场经验。加入 MEXC Learn 之前，James 曾在一家欧洲领先的投资机构担任高级分析师，并在风险管理和量化交易领域积累了专业经验。

 

James 于 2017 年开始转向加密货币市场，此后凭借以数据为基础的分析方法逐渐受到关注。他拥有伦敦政治经济学院金融经济学硕士学位。其分析框架将传统技术分析与链上指标相结合，旨在为读者提供具有实际参考价值的市场洞察。

 

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