AI战事2.0：大厂不“赛马”了，集中火力开打一场不能输的仗
2026-09-07 14:39:54 世界浙商
经历了比拼算力和模型的1.0之后，AI战事悄然进入了2.0阶段。今年8月份，中国AI互联网行业最热的不是产品发布，而是各个大厂的组织架构调整。就在过去两个月，阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度四家巨头不约而同地对AI业务动了刀。7月到8月，阿里、腾讯、字节、百度不约而同地做了一件事——把分散的AI力量收回来，握成一个拳头。尽管具体做法不太一样，但方向出奇一致：从“赛马”到“收拢”，集中全部精力发力AI。
百度智能云新架构，是为了让业务跑得更快
8月27日，百度搭子在上海召开了一场发布会，其所属的百度智能体事业部也在悄然发生变革。
《晚点LatePost》报道，百度智能云在8月底完成了一轮产研组织调整。原来的平台产品事业部更名为智能体事业部，但旗下的MaaS业务、千帆品牌及相关产品体系被划入了基础设施事业部；数据平台部更名为数据智能部，转入了智能应用事业部。
这听上去有点绕，但核心其实就一句话：把原本放在同一个篮子里的三样东西——模型服务、数据平台、通用智能体——拆开，让它们各自归位。
调整后，百度智能云形成三个事业部，分别由侯震宇、殷大伟和阮瑜负责，三人直接向百度集团执行副总裁、智能云事业群总裁沈抖汇报。
百度智能云业务为什么要拆？
接近百度的人士说，这三类业务需要的资源和管理方式已经不一样了。MaaS（模型即服务）本质上越来越像基础设施生意——客户调用模型，依赖的是算力、芯片和云资源，经营结果取决于资源利用率和推理成本；而通用智能体（如百度搭子、秒哒）还处于产品快速迭代期，需要的是敏捷响应、用户增长和体验打磨。放在一个事业部里，战略聚焦度不够，资源和管理注意力都被分散了。
所以调整的逻辑很清晰：让成熟业务规模化，让新兴业务敏捷化。
调整之后，模型推理、托管和分发相关的团队统一归入基础设施事业部，打通从昆仑芯算力调度到千帆模型推理的整条链路。过去大客户可能要同时对接算力团队和模型团队，现在一个事业部就能搞定。
数据平台部没有跟着MaaS走，而是转入了智能应用事业部。这么安排的用意是让数据团队离行业项目更近，直接支持一见、胜算以及其他行业应用进入客户业务流程。
而智能体事业部则卸下了MaaS和数据的担子，全身心投入Agent产品，关注用户增长、留存率和任务完成率，探索订阅制等商业化方式。
这次调整从今年二季度开始酝酿，三季度形成方案，8月正式落地。重组后的智能体事业部将获得增量资源。
从数据上看，这种分层有其道理。今年二季度，百度AI Cloud Infra收入73亿元，同比增长50%，其中GPU Cloud增长283%；而AI Applications收入25亿元，同比仅增长3%。基础设施的需求信号明确、收入模式清晰，但智能体和行业应用还在跑通解决方案的阶段，需要不同的考核标准和资源投入方式。
阿里、腾讯、字节都在调兵遣将，全部精力押注AI
8月20日，阿里巴巴发布2027财年Q1（2026年4月1日—6月30日）财报。从本季度开始，阿里业务分部报告调整为四个部分：阿里巴巴电商集团（阿里中国电商集团+阿里国际数字商业集团+盒马）、AI云与算力服务（云智能集团+平头哥）、AI实验室及应用，以及其他所有部门。
此前的三条AI办公产品线——QoderWork（面向程序员）、悟空（通用办公）、MuleRun（创意场景）——全部整合，组建了千问办公事业部，由钉钉新任CEO陈宇森带队。
二季度阿里单季资本开支达677亿元。截至8月，模型及应用服务的ARR（年化经常性收入）已突破160亿元。
腾讯的路径是“先分后合”。2025年4月，腾讯将混元研发团队拆分为大语言模型部和多模态模型部，形成“双轨研发”。今年7月23日，这两个部门又被合并，成立基础模型部，由“95后”首席AI科学家姚顺雨统一负责。
在AI办公产品线上，腾讯同样选择了收拢。7月20日，QClaw产品中心被划入WorkBuddy所在部门——WorkBuddy今年3月上线，易观数据显示，WorkBuddy到6月PC端单月访问量已突破2000万，稳居国内PC端AI原生办公智能体首位。
二季度腾讯资本开支高达527.8亿元。8月28日，腾讯正式发布并开源Hy4 preview版本。
字节的节奏最密集。
7月30日，飞书产品团队与豆包产品团队整合，飞书负责人谢欣向豆包负责人赵祺汇报。飞书的GTM（市场销售）团队则与火山引擎整合。飞书品牌和产品继续保留，但原本完整的组织体系被拆开——产品研发进了豆包，市场和销售进了火山引擎。
25天后，8月24日，字节又完成第二轮调整：TRAE、扣子团队整体并入豆包体系。8月25日，豆包正式推出独立AI办公产品“豆包工作”。
8月6日的字节年中全员会上，CEO梁汝波给出战略定调：希望豆包未来成为类似抖音的“主干业务”。所谓“主干”，就是业务自身规模和重要性足够高，同时能够拉动与自身关系密切的其他业务。
数据支撑了这场整合。截至今年6月，豆包大模型日均Token调用量突破180万亿。按7月平均消耗口径，字节大模型业务ARR达40亿美元，超过国内其他模型公司ARR总和。
美团7月成立了AI Transformation转型部，将AI抬到公司顶层战略位置；京东8月发布“超脑”大模型3.0，成为物流行业首个从仓储到配送全程由AI“指挥”的工业级应用。
从内部赛马到重拳出击，所有大厂想到了一起
从“赛马”到“收拢”。过去几年，大厂的策略是让多个团队同时探索AI方向，谁跑出来资源就向谁倾斜。但2026年的秋天，这套逻辑被集体放弃。
变化的驱动力，来自AI竞争逻辑的根本转变。大模型竞赛已从参数比拼，演变为工程能力、生态建设和商业化落地的全面对抗。当技术红利需要加速转化为商业红利时，分散的组织架构和重复的资源配置就成了最大的障碍。大厂正在用架构重组的速度，换取决策和落地的速度。
没有人愿意在这场竞赛中掉队。组织架构的“大动干戈”或许只是开始。真正的考验在于，调整之后，能否跑出与之匹配的技术突破和商业成果。