文｜唐辰 李彦宏再前瞻AI新十年 图源：唐辰拍摄
百度创始人李彦宏提出了最新判断——AI时代，要造“新厂房”。
11月12日，百度世界2026主题演讲上，百度创始人李彦宏在发布全栈AI重磅成果之外，还重点分享了关于智能组织、AI应用等最新AI思考。
他表示，智能组织就是AI时代的新厂房，是生产力真正发生的地方；AI没有产生预期的经济效益，是因为我们只是更换了电机，却还没有重新设计工厂。
这层比喻十分贴切。AI是新电机，智能组织是新厂房。新电机实际对应着他之前提出的内化AI能力，是AI能力本身，比如芯片、云、模型、智能体、产品能力等；
新厂房则是智能组织语境下的组织与协作方式，比如任务、知识、流程、岗位关系、人机分工等。
对AI时代的企业组织来说，电机换新了，厂房也要跟着重新盖。这无疑又给AI新十年，做了一次精准的定位。
2016年百度世界，移动互联网正如日中天。李彦宏还是把大会主题定为“AI is the New Electricity”（AI是新电能）。他说：移动互联网之后的一幕，是人工智能。
李彦宏十年间的两次精准大预判 图源：百度
当时还有媒体疑虑：“走向人工智能的百度，能讲好一个故事吗？”
十年过去，这个疑虑被打消，AI成为新基础设施的判断被广泛接受。这次，李彦宏又将“下一幕”指向智能组织。两次换挡，为什么都是他先说中“下一幕”？
“六发六中”，AI走进真实世界的十年
如果说，李彦宏的一次预判应验，可以归功于运气。但我注意到，在提出“移动互联网之后的一幕是AI”的论断之后，他还作了六次关键发声，从无人驾驶、AI芯片到生成式AI、智能体，每次都比行业早一步给出判断，但每一次都不是“放空枪”。这就不能简单地认为是运气了。
2017年4月，百度发布Apollo计划，把无人驾驶的技术栈向全行业开源。两个多月后，李彦宏坐着一辆无人驾驶车上了北京五环，去参加自家的AI开发者大会，车被交警拦下，吃了一张罚单。
他在活动现场“很应景”地给出一个展望：“罚单来了，量产还会远吗？”
这张罚单的分量，在于它是无人驾驶从实验室驶入真实道路的一次探索。同一年，Waymo在美国凤凰城启动载客测试，中美两家公司几乎同步把无人车开向大众生活。
九年后，萝卜快跑在迪拜接入Uber，在伦敦开上公开道路，在香港拿下首个全无人驾驶测试牌照。美国投资人Bill Gurley试乘后算过一笔账：萝卜快跑的车更宽敞，成本约3万美元，远低于Waymo的15万美元。那张罚单，已经被百度跑成了一张全球地图。
2018年，行业都在谈应用层机会时，李彦宏已带着百度往底层走。当年7月，中国第一款云端全功能AI芯片：昆仑发布。他当时判断，AI应用的爆发会大幅推高算力需求。
很快，亚马逊AWS推出首款自研CPU。全球科技巨头相继向AI底层算力纵深布局，底层算力成为全球竞争的重要方向。
这条路不好走，但百度一直没停。到2026年，昆仑芯开始独立分拆。当年对算力需求的判断，如今已是行业共识。
2022年的百度世界，文心大模型学习原作笔法，现场1秒补全《富春山居图》残卷。李彦宏当时预测：AIGC将成为PGC、UGC之后新的内容生产方式。
四个月后，ChatGPT发布，生成式AI席卷全球，2022年被追认为AIGC元年。一幅古画被补全只用了几分钟，但他看到了背后的新生产方式。
2023年3月16日，文心一言上线，这是国内第一款生成式语言大模型产品。他紧跟着提出“把所有产品都用大模型重做一遍”。
同一天，微软发布Microsoft 365 Copilot，将AI嵌入办公软件。谷歌等相继加速产品重构。三年过去，用AI重构产品已是全行业的通用动作，区别只在于谁先动，谁动得彻底。
秒哒是在2024年百度世界大会上亮相的。李彦宏在现场演示生成一套发布会报名系统，干活的是五个智能体——小组长、策划、小编、程序员、质检员。它们互相派活、互相验收，几分钟出结果，没有人写一行代码。
半年后，Anthropic公开了自家的多智能体研究架构。值得注意的是，李彦宏在AI工具之外，看到的是一支有分工的AI队伍。从工具到队伍，也是他现在提出“智能组织”的伏笔。
再到2026年5月的Create大会，李彦宏提出DAA，日活智能体数。这是一把衡量AI价值的新尺子：不看消耗了多少Token，看有多少智能体在真正交付结果。他提醒业界，不要在Token竞赛的路上一路狂奔，要把注意力从“用了多少AI”，拉回到“AI做成了什么”。
同一场大会上，他还把人和智能体组成的混合编队，称作超级组织。从后来的变化看，这把尺子又立在了行业前面。
可以说，李彦宏这六次研判是“六发六中”，每一次都早一步回答了每个阶段的“下一个问题”。从2017年那张罚单，到2026年这把尺子，覆盖的恰好是AI走进真实世界的十年。他的每一次研判，后来也都成了行业的风向标。
第二次换挡，“智能组织”登场
2026年，行业都在比拼Token的消耗量，李彦宏追问的却是另一个问题：钱花了，Token烧了，企业利润在哪？
这不是百度一家的疑惑。世界经济论坛统计，2025年全球AI投资超过2500亿美元，但只有25%的企业表示AI产生了变革性影响。
投入产出比为什么失衡？微软提供了一个观察角度：员工开始用AI提升个人效率，但业务流程、协作方式和评价机制还停在过去。换句话说，企业的工具换了，但组织形式没换。个人提效，并不等于组织增效。
业界讲过一个“五层蛋糕”，把能源放在AI的最上游。李彦宏通过提出“智能组织”，把这层逻辑补全了：如果AI的上游是能源，下游就是组织能力。上游解决AI从哪来，下游决定AI能不能变成增长。
所以，李彦宏的解决方案不是“二选一”，而是要上下游两件事一起做：换上新电机，也重盖新厂房。
新厂房怎么盖？他给出了三条原则。
一是打破岗位边界，让组织围着任务转，而不是围着岗位转。过去的分工建立在一个人能力有限的前提上：产品、设计、研发各管一段。AI改变了这个前提，未来的组织就是一个任务的网络，一个人借助智能体可以跨角色完成一整件事。
用一位演讲嘉宾的话说，“所谓岗位边界，并不完全是能力本身的边界，而是知识和经验流动的边界。”
二是沉淀隐性知识，把个人的经验变成组织的资产。老师傅脑子里的经验，过去主要靠师徒相传，人一走就流失。智能组织要做的是让知识显性化，沉淀到公司的平台上，随时调用、人人可用。
以南方电网的“天璇”伙伴为例，它学习上万条历史故障处理数据，把资深专家的经验变成可复用的知识。据客户反馈，该应用使配电网故障分析效率提升12倍，目前已在广西14个地市、112个县全面推广；更难得的是，它能自主“成长”，让老师傅的实战经验得以传承。
三是设计流程闭环，让组织能自己进化。前两条解决了组织怎么分工、知识怎么留存，这一层解决的是组织怎么越变越好。李彦宏的答案是可衡量加Looping（循环）：每件事的结果可以衡量，衡量完再回流到流程里改进，一圈一圈转下去。他描述的未来公司，是无数Loops组成的高度自动化运营组织。
这三条原则回答的是新厂房怎么建。建好之后有什么用？李彦宏认为，能够自我进化的智能组织将迎来轻资产运营、构建新护城河、创造和发现新市场三大机会，这也是新厂房带来的效果。
岗位边界打破、经验可以复用，扩张就不再只靠堆人，这是轻资产运营。他在Create大会上讲过一个对比：过去最小的生产力单元是“两张披萨团队”，今天是“一个人加一支智能体编队”。比如，百度的Aether自动驾驶数据团队，两名员工带着AI小队，一个月完成了传统十人团队约三个月的工作。
知识沉淀在自家平台上，再叠加企业独有的上下文、文化和理念，就成了别人拿不走的护城河。而当任务可以拆解、经验可以调用、流程能自闭环，创新就不再是少数创新部门的事，全组织都能并发探索，这就是创造和发现新市场。
事实上，关注AI时代组织变革的不止百度。微软CEO纳德拉提出“双资本论”，企业要同时建设人力资本和Token资本。微软还投入25亿美元成立Microsoft Frontier Company，组建约6000人的前沿部署工程（FDE）团队，直接进驻客户企业，帮助重新设计业务流程。
但大家的切入点不一样。微软看重的，是组织该长什么样；麦肯锡研究的是组织该怎么设计；百度想强调的，是组织怎么自己长出来。
在我看来，百度敢讲“组织自己长出来”，底气来自全栈AI。李彦宏在演讲里说，“芯-云-模-体”四层架构本身就是一个典型的Looping，各层之间相互加强、循环优化。组织级闭环，在百度就是自家技术架构的运行方式。
这套能力怎么交给企业？百度智能云事业群总裁沈抖给出解答：新的AI云不再只服务于人、工具或流程中的任何一个对象，而是服务于由这些单元共同构成的一个个任务。
这套能力，除了自己用，现在也能买到。本次大会上，百度正式推出大模型交易平台词元所，李彦宏把它称作“大模型的交易所”——一个中立、可信的大模型交易平台，汇聚优质模型和模型提供商，让企业和个人都能便捷地找到、购买和使用可信的模型Token。
平台主打“验真”与“征信”两大能力：验真，核验供应商资质、防范模型偷换和参数虚标；征信，定期抽检、全链路实时监测调用，为模型提供商建立公开可查的信用档案。试运营一个月，入驻供应资源已超100个，日均调用次数突破5000万，日均调用Token超7000亿。
电机从此可以明码标价地买，厂房依然得自己盖。
更关键的是，这套盖厂房的方法，百度先在自己身上跑了一遍。
组织上，2026年以来，百度成立直接向创始人汇报的模型委员会，取消字母职级，智能云收缩为“基础设施+智能体”两层阵型。要别人换厂房，先拆了自己的旧厂房。
实践上，数字人团队一名校招新人借助AI，用1天完成了原本需要5个角色、至少10天的需求，这是岗位边界被打破的样子；十来个人的百度搭子团队，7个月让AI助手覆盖99%的正式员工，这是新方法在整个组织里铺开的样子。对外，连锁品牌郑远元的万店巡查，覆盖率提升约30倍，巡检从全人工检查转向AI与人工协同。
这几个案例说明，三条原则不是对外讲的概念，而是百度已经在用的方法。沈抖也在演讲中设置了一个开放性的断言：智能组织的未来，不会由哪一家企业独自完成。
李彦宏在圆环互动舞台与杨元庆对谈 图源：现场拍摄
我在活动现场也注意到，今年活动的主舞台是叠拼的：传统演讲台+圆环式互动舞台。这种设计，更加沉浸，更加有互动氛围，也区别于过去等级分明的区隔，在去中心化的同时，拉近了与现场观众、用户、客户的距离。
这在近年来的大厂年度大会里十分罕见。我能从中看到，“盖新厂房”的理念已经在百度“内化”并开始能力外溢，它也想借此对外传递一个信号：AI的下一幕，就是“智能组织”，百度已经在重塑生产与组织方式。
为什么是智能组织，为什么总是李彦宏
某种程度上，李彦宏是在重新解释“公司”。
工业时代的公司，靠分工实现规模化；互联网时代的公司，靠连接提高敏捷性；到了AI时代，增长空间要靠组织的持续自主进化来打开。
“智能组织”就是他给“下一代公司究竟如何运行”提交的解决方案。
为什么必须重新发明“公司”？李彦宏曾把AI比作新电能。上世纪二十年代，美国工厂就通了电，但生产率的大幅提升却迟到了二三十年。
其中的缘由，经济史学家保罗·戴维在一篇论文里解释，工厂在通电后，还在按蒸汽机的方式布置，动力在中央，机器围着传动轴转。直到厂房围绕电重建，生产效率才真正改变。
AI也一样。旧厂房的岗位、审批、汇报关系，都是按上一代动力排的，即便装上新电机，也跑不快。
所以智能组织回答的不是组织结构怎么调，而是更靠前的三件事：组织的基本单元是任务还是岗位，日常运转靠流程闭环还是靠审批链，能力存在人身上还是存在组织里。
这是一个不同于科层制的AI原生组织体系，归结起来就一句话：只有变成智能组织，才能长出生产力。
这么想的不止李彦宏。波士顿咨询公司（BCG）有份报告，标题是《为AI重新设计公司，而不是让AI适应公司》，其核心观点表明，AI转型首先是组织问题，不是技术问题；麦肯锡的说法也差不多：很多企业把AI当成一次“工具升级”，却忽略了它本质上是一场“组织重构”。
但道理好懂，做成很难。德勤的调查显示，74%的受访管理者预计，未来四年近一半业务流程将围绕Agent重新设计，但目前只有15%的组织，实现了跨职能多Agent编排的规模化应用。
其核心就是，看到问题的人越来越多，先一步给出答案、又自己跑通的人不多。那为什么总是李彦宏？我从两次换挡和这十年的实践里，可以看到他的三个特质：
第一，双重视角：他既有技术视角，又有经营视角。
技术出身，让他看得懂一项技术能做什么；长期管理一家身处AI竞争一线的公司，又让他习惯算另一笔账：这项技术怎么变成产品、变成收入。所以他看AI，不停留在技术突破本身，而是看技术会怎么改变产品、产业乃至经济的运行方式。
第二，前瞻性思考：在最热闹的时候冷静思考，提出不同的问题。
他的几次关键判断，都出现在行业一致看多的时候：移动互联网最热时，他说下一幕是AI；百模大战时，他说没有应用，光有基础模型一文不值；硅谷热衷Token竞赛时，他提出DAA；全球都在卷应用落地时，他反问技术投入为什么没换来增长。
多数人习惯追热，跟风，他偏要抬头看下一步。这些问题在当时都不算讨巧，但事后看，每一个都问在了重点上。
第三，AI长期主义。比如，芯片和无人驾驶，百度都做了十几年。他曾说，芯片团队头十几年过得很辛苦，外界也不理解。但总算坚持下来了，资本市场也开始认可了。萝卜快跑也是十几年征程，才走到全球第一梯队。
李彦宏在另外一次采访中说得更直白：试一年不成，OK；试两年不成，OK；试十年还没成，如果有意义，我还会接着试下去。
回头看，这三个原因合起来就是一次“说中”的全过程：双重视角让他看得见方向，前瞻性提问让他把判断说在前面，长期主义让判断有机会变成事实。“六发六中”的小事件，就是这个过程里一个个真实的脚印，既在造新电机，也在验证判断。
如果没有这些铺垫，“新厂房”才真的只是一句口号。
在我看来，AI下一个十年的答案，就在“新厂房”上。2016年，李彦宏说移动互联网之后的下一幕是人工智能，这句话已经被十年验证。2026年，他把下一幕指向智能组织，大幕刚刚拉开。
这个新研判能否成立，当然要由更多企业的实践来回答。
现在来看，百度已经搭起了自己的“样板间”。这也是在证明，李彦宏为新的“下一幕”画的图纸，是可以施工的。接下来，就看有多少企业走进去，照着这张图纸盖自己的厂房。
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