Baidu steht an einem Scheideweg

Im vergangenen Mai kündigte Robin Li, der Gründer von Baidu, auf der "Create2026 Baidu AI Developer Conference" ein neues Maß für die Künstliche-Intelligenz-Branche an: DAA (Daily Active Agents), die Anzahl der täglich aktiven intelligenten Agenten.

Seine Erklärung war: Tokens repräsentieren nicht unbedingt das Endziel, sondern nur die Kosten, nicht aber die Einnahmen. Um die Prosperität einer Plattform und eines Ökosystems zu messen, sollte man eher auf die DAA achten - wie viele Agenten für die Menschen arbeiten und Ergebnisse liefern.

Die anwesenden Entwickler und Investoren hatten unterschiedliche Meinungen dazu. Einige sahen es als "neues Fahrticket" von Baidu an, andere waren der Meinung, dass das Aufwerfen eines neuen Konzepts nicht ausreicht, um die Zukunft von Baidu zu definieren. Hinter den Kontroversen liegt ein unübersehbares Faktum auf der Bilanz: Die beiden Wachstumskurven von Baidu nähern sich unendlich an.

Am 17. Mai legte Baidu seine Bilanz für das erste Quartal 2026 vor. Der Umsatz aus der allgemeinen Geschäftstätigkeit belief sich auf 26 Milliarden Yuan, was einem Jahreszuwachs von 2 % entspricht. Darunter betrug der Umsatz aus der AI-Geschäftstätigkeit 13,6 Milliarden Yuan, was 52 % des allgemeinen Umsatzes von Baidu ausmacht. Dies ist bereits seit mehreren Quartalen im Wachstum. Dies ist auch das erste Mal, dass der Anteil des AI-Umsatzes von Baidu mehr als die Hälfte erreicht. Im gleichen Zeitraum betrug der Umsatz aus der traditionellen Online-Werbung 12,6 Milliarden Yuan, was einem Rückgang von 22 % gegenüber dem Vorjahr entspricht.

Quelle: Zhongtu Bildbank

Die andere Seite des Wendepunkts ist der Preis. Innerhalb der Periode betrug das Nettoergebnis von Baidu 3,4 Milliarden Yuan, was einem Rückgang von über 55 % gegenüber dem Vorjahr entspricht.

Ein High-Level-Manager eines AI-Unternehmens sagte gegenüber "China Entrepreneur": Die Tatsache, dass Baidu in der Welle der großen Modelle "zurückgeblieben" ist, ist am unverständlichsten. Baidu war einer der ersten, die in AI investierten. Viele der Führungspersönlichkeiten von ByteDance's Seed und Tongyi Qianwen stammen aus der Baidu-Szene, und Baidu hat auch einen Großteil der Führungspersönlichkeiten in der intelligenten Fahrtechnik. Die C-End-Anwendungsszenarien von Suche und AIGC haben auch eine natürliche Kopplung, aber Baidu konnte sich nicht in der ersten Liga halten.

Die Daten von QuestMobile zeigen, dass bis März 2026 die monatliche aktive Benutzerzahl von AI-nativen Apps auf 440 Millionen gestiegen ist. Darunter hatten ByteDance's Doubao, Alibaba's Tongyi Qianwen und DeepSeek monatlich 345 Millionen, 166 Millionen und 127 Millionen aktive Benutzer und befanden sich auf den ersten drei Plätzen der nationalen AI-nativen Apps - während Baidu's "Wenxin" App aus den Top Ten gefallen ist.

Einerseits gibt es strukturelle Durchbrüche in der AI-Branche, andererseits unterliegt das kurzfristige Gewinnvermögen einem Druck. Baidu braucht einen entschiedeneren "Gangwechsel": Die Gewinne aus der alten Bahn sollen den Weg für das Wachstum auf der neuen Bahn ebnen.

Laut Informationen von "China Entrepreneur" hat Baidu seit diesem Jahr eine Reihe von Produktplänen und organisatorischen Umstrukturierungen im Mobile Ecosystem Business Group (MEG) vorgenommen und die Produktlinie unter dem Schwerpunkt des Nutzers integriert. Die unabhängige Wenxin-App hat eine engere Kopplung mit internen Zugängen wie Baidu Search und Baidu Wenku hergestellt.

Entsprechend hat Baidu auch eine Reihe von organisatorischen Personalverteilungen vorgenommen. In diesem Moment wird Baidu nicht nur auf seine Technologie, sondern auch auf die strategische Entschlossenheit und die organisatorische Flexibilität eines Technologiekonzerns getestet.

Angriff und Schmerz

In den letzten zwei Jahrzehnten war die Suchfunktion die Grundlage von Baidu. Aber in der AI-Zeit wurde die Art und Weise, wie die Nutzer Informationen erhalten, neu gestaltet. Der Übergang von "Suche - Klick - Lesen" zu "Frage - AI gibt direkt die Antwort" scheint ähnlich wie die Suche zu sein. Aber das wirklich Schwierige ist die eher "konservative" Routenwahl von Baidu unter der Prägung der AI-Technologie und der Konflikt zwischen der AI-Anwendung und Baidu's "Pay-per-Rank" - dem Geldspender.

Ende April dieses Jahres gestand ein nicht namentlich genannter Baidu-Mitarbeiter gegenüber "China Entrepreneur", dass er jetzt bei der täglichen Recherche "häufiger Doubao und DeepSeek verwendet" und dass "Baidu's Fähigkeit zur C-End-Produktisierung sich nicht auf der gleichen Ebene wie die von ByteDance befindet".

Ein Leiter der Forschung und Entwicklung eines vertikalen großen Modells eines Top-Unternehmens analysierte aus industrieller Perspektive: "Robin Li hat von Anfang an bei der Entwicklung von großen Modellen klar gesagt, dass er keine Open-Source-Lösungen anbieten wird. Diese Entscheidung hat Vor- und Nachteile."

Open-Source und Closed-Source sind im Wesentlichen die Beurteilung verschiedener Unternehmen über den technologischen Weg und das Geschäftsmodell. Nach Ansicht der oben genannten Person war die Open-Source-Strategie der Schlüssel für die schnelle Iteration der AI-Branche in den letzten zwei Jahren, während Baidu von Anfang an einen geschlosseneren Weg gewählt hat. Closed-Source kann die Kerntechnologie schützen und eine differenzierte Barriere aufbauen, aber es hat bei der Ökosystemausdehnung tatsächlich Nachteile.

Der tiefere Druck liegt in der Organisation und dem Ökosystemsynergismus. "Die interne Produktplanung von Baidu ist zu komplex. Es gibt die Wenxin-App, Wen Xiaoyan, Wen Xinyuge... eine Reihe von Produkten, deren Namen sich schwer unterscheiden lassen." Ein Branchenmann, der sich mit Baidu gut auskennt, sagte, dass jedes Abteilungsniveau in Baidu seinen eigenen Pfadplan hat und es so scheint, dass sich die Mitarbeiter oft "kollidieren", die Produkte stark homogenisiert sind, die Ressourcen verteilt sind und die Nutzererfahrung fragmentiert ist.

In der ByteDance-Struktur haben Doubao, TikTok und Jimeng eine enge Synergie von Werkzeug zu Plattform geschaffen.

"Zum Beispiel, wenn ich mit AI ein Bild erstellen möchte, kann ich auf TikTok viele Vorschau-Bilder finden. Die Nutzer können auch in den Kommentaren @Doubao erwähnen, und es gibt eine Rückmeldung. Sie gehen wirklich 'vom Nutzer zu den Nutzern'.", sagte der oben genannte Branchenmann. In diesem Jahr hat er deutlich bemerkt, dass Doubao sich von einem Chat-Werkzeug zu einem Such-Eingang entwickelt und die Nutzerbindung entsteht. "Manchmal wirkt es ein bisschen dumm, aber man hat Spaß und kann es akzeptieren."

Im Gegensatz zum C-End hat Baidu's AI Cloud im B-End eine gute Leistung gezeigt.

Laut einem Drittbericht erreichte Baidu im ersten Quartal 2026 einen Marktanteil von 40,4 % am Markt für selbstentwickelte GPU-Clouds und belegte damit den ersten Platz in China. Im Markt für öffentliche AI-Anwendungs-Cloud-Dienste stieg der Marktanteil auf 30,7 %. Ein Großteil der AI-Bedarfe von Automobilherstellern, Banken und staatlichen Unternehmen fiel auf Baidu's Plattform. Insbesondere in den Bereichen Automobil und Finanzwesen wird Baidu's Fähigkeit zur technologischen Umsetzung von den Kunden hoch geschätzt.

Allerdings macht das intelligente Cloud in den 13,6 Milliarden Yuan AI-Umsatz fast 65 % aus, während der Umsatz aus der Anwendungsseite nicht gestiegen, sondern gesunken ist. Dies bedeutet, dass Baidu derzeit eher als Infrastruktur-Anbieter als als "Goldsucher" in der AI-Wertschöpfungskette positioniert ist. Aus einer anderen Perspektive ist dies auch Baidu's strategische Wahl, "zuerst die Straße zu bauen und dann die Autos zu fahren": Zuerst die Rechenleistungskapazität zu stärken und dann natürlich in die Anwendungs-Schicht vorzudringen.

Der oben genannte R & D-Leiter betonte gegenüber "China Entrepreneur", dass der Wettbewerb in der Branche von der Konkurrenz um Rechenleistung zu der um Daten-Engineering wechselte: "Die besten Unternehmen in der Branche der großen Modelle haben alle mehr gründliche Arbeit auf Code-Ebene geleistet. Im Wesentlichen geht es um die Investition. Man muss schauen, wie viel in Patente investiert wird und wie viel Energie in die Datenverarbeitung gesteckt wird."

In Bezug auf die technologische Akkumulation liegt Baidu nicht hinter. Offizielle Daten zeigen, dass bis Ende 2024 Baidu weltweit insgesamt über 27.000 offizielle AI-Patentanmeldungen (22.000 in China, 12.000 genehmigt) hat, die sich auf alle Aspekte der AI wie Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung und Computervision erstrecken.

Auch im Bereich des selbstentwickelten "Kunlun-Chips" kann man Baidu's Entschlossenheit für die langfristige Investition erkennen. Die dritte Generation des Kunlun-Chips läuft stabil in einem Cluster von Tausenden von Karten und bietet eine eigenständige und kontrollierbare Rechenleistungskapazität für das Training und die Inferenz des Wenxin-Modells. Dies wird auch langfristig Baidu's Kostenvorteile verbessern.

Aber die nächste Prüfung wird sein, ob das hohe Wachstum der B-End-Aufträge die gesamte AI-Narrative von Baidu stützen kann.

Organisatorische Umstrukturierung: "Schnellere Entscheidungen treffen"

Die externen Marktveränderungen haben auch die drastische Umstrukturierung von Baidu's Organisation katalysiert.

Laut Medienberichten hat Baidu Ende 2025 die "größte Umstrukturierung in der Geschichte" initiiert. Die Gesamtzahl der Mitarbeiter ist von 41.300 im Jahr 2022 auf 35.900 gesunken. Positionen in der AI-Cloud und der intelligenten Fahrtechnik wurden bevorzugt aufrechterhalten, und die Ressourcen wurden weiter in Richtung AI verschoben.

Im Jahr 2026 hat die von oben nach unten gehende organisatorische und geschäftliche Umstrukturierung weiterhin an Fahrt gewonnen. Im Januar wurde Baidu Wenku und Baidu Netdisk zu PSIG (Personal Super Intelligence Business Group) integriert, und der Vizepräsident von Baidu, Wang Ying, berichtet direkt an Robin Li. Ende April kündigte Baidu an, die seit Jahren verwendeten alphabetischen Rangbezeichnungen auf ein numerisches System umzustellen, um "die Barrieren zwischen Fach und Management zu brechen".

Quelle: Befragter

Laut unvollständiger Statistik haben in den letzten 12 Monaten mehrere Kernmanager wie Zhao Shiqi, Vizepräsident von Baidu und Leiter des Suchmanagements (Leiter des Baidu App R & D Centers), der Leiter des AI-Produkts von Baidu Search und Chen Yingmei, "die erste Management-Trainee von Robin Li", das Unternehmen verlassen.

Am auffälligsten ist die im Mai dieses Jahres neu gegründete Model Committee (BMC). Im November 2025 hatte Baidu bereits zwei parallele Abteilungen, die Basic Model R & D Department (BMU) und die Application Model R & D Department (AMU), gegründet, die direkt von Robin Li verwaltet werden.

Laut öffentlichen Informationen besteht das BMC aus jungen Forschern, die ein tiefes Verständnis für große Modelle haben. Sie werden die Forschung und Entwicklung von Baidu's Grundmodellen und Anwendungsmodellen koordinieren und direkt an Robin Li berichten. Das BMC hat eine Koordinierungsebene über der BMU und der AMU hinzugefügt, was bedeutet, dass diese organisatorische Struktur seit der Gründung der neuen Model R & D-Abteilungen im vergangenen Jahr endgültig geformt ist.

All diese Maßnahmen zielen auf dasselbe Ziel: Die Entscheidungswege zu verkürzen und die technologischen Einschätzungen der Frontlinie schneller an die höchste Entscheidungsinstanz zu bringen.

Der oben genannte R & D-Leiter stimmte Baidu's Design zu: "Am Ende geht es immer um die 'Menschen'. Robin Li lässt junge Leute direkt an ihn berichten, um Leute mit Fähigkeiten und Motivation zu finden, die etwas Anderses tun. Er hat großen Druck, und Baidu kann nicht nur als 'Kadettenanstalt' für AI-Talente dienen."

Im Vergleich zu Start-ups ist es für etablierte Großunternehmen am schwierigsten, das "historische Gewicht" auf organisatorischer Ebene auszugleichen, wenn sie Innovation betreiben.

Ein High-Level-Manager eines Unternehmens für große Modelle, der über zehn Jahre in einem Großunternehmen Team geleitet hat, gestand gegenüber "China Entrepreneur": "Die Unternehmen, die derzeit gute Ergebnisse bei großen Modellen erzielen, haben relativ junge Mitarbeiter. Wie können sie bleiben? Man kann nicht nach dem traditionellen, fließbandartigen Managementverfahren vorgehen. Vor kurzem hat Lin Junyang Alibaba verlassen, weil er diese Managementart nicht ertragen konnte."

Das "Dharma Institute" von Alibaba war auch in eine ähnliche strukturelle Schwierigkeit geraten und ist schließlich "wie Sterne im Himmel zerstreut". "Das Dharma Institute war ursprünglich auf Innovation ausgerichtet, aber später unterlag es unter dem Einfluss von Kosten und Gewinn der Forderung, sich selbst zu finanzieren. Letztendlich ist es die Geschäftslogik, die hier vorherrscht, und es gibt keine andere Möglichkeit."

Am Ende kommt es also auf die Entschlossenheit der höchsten Entscheidungsinstanz an.

"Die doppelte Rückkopplung von Betriebszielen und Druck auf die Teamleiter bringt zu viele Unsicherheiten mit sich. Manchmal muss man die Innovation kontrollieren. Da der Zeitpunkt und die Geschäftsziele unsicher sind, muss man die technischen Lösungen einschränken. Am Ende kann die Organisation nur das tun, was der Chef am meisten interessiert." sagte der oben genannte Branchenmann.

Intelligente Agenten: Baidu's nächste Karte

Auf der Create2026 Baidu AI Developer Conference hat Robin Li auf einmal vier intelligente Agentenprodukte vorgestellt: den universellen intelligenten Agenten DuMate, den Code-Intelligent-Agenten Miaoda 3.0, den Digital-Personen-Intelligent-Agenten Baidu Yijing und den Entscheidungs-Intelligent-Agenten Famo 2.0.

Darunter hat DuMate in mehreren internationalen autoritativen Agent Benchmark-Tests das SOTA-Niveau erreicht und kann Software bedienen, Dateien verarbeiten und Geschäftssysteme verbinden. Nach der Veröffentlichung von Miaoda 3.0 wurde gleichzeitig eine App und eine Unternehmensversion online gestellt. Die Nutzer können Anwendungen durch natürliche Sprachbeschreibung generieren. Baidu Yijing ist als die weltweit erste Plattform für digitale Personen mit mehreren intelligenten Agenten in allen Szenarien positioniert.

Beim Aufwerfen des DAA-Konzepts betonte Robin Li besonders die Wichtigkeit der "Anwendung". Er ist der Meinung, dass die AI-Industrie sich