百度Q4营收净利均录增长 李彦宏重申公司“不缺芯”

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2月28日,百度集团(下称“百度”)公布其截至2023年12月31日的第四季度及全年的财务业绩。

营收净利均录得增长

数据显示,第四季度百度的总收入为350亿元(人民币,下同),同比增长6%,环比增长1.7%。除爱奇艺外的百度核心收入为275亿元,同比增长7%,略超市场预期的273.1亿元。其中,在线营销收入为192亿元,同比增长6%;非在线营销收入为83亿元,同比增长9%,主要由于智能云业务。

收益方面,调整后归属百度的净利润为78亿元,同比增长44%,其中归属百度核心的净利润为75亿元。

截至2023年12月31日,现金、现金等价物、受限制资金及短期投资为2,054亿元,自由现金流为70亿元。

全年来看,百度的总营收达1,346亿元,较上年增长9%。调整后净利润为287亿元,同比增长达39%。

百度财报

百度财报

百度还披露了旗下部分业务的数据:

●智能云方面,百度披露,截至2023年底,百度飞桨平台已凝聚10.7百万开发者,并已服务235,000家企事业单位。截至2023年底,开发者已在飞桨上创建了860,000个模型。

●智能驾驶方面,百度的自动叫车服务萝卜快跑在2023年第四季度共计提供了839千次乘车服务,同比增长 49%。截至2024年1月2日,萝卜快跑在开放道路提供的累计单量超过500万。于2023年第四季度,无人驾驶订单占武汉整体订单组合的比例达到45%,较上一季度上升5个百分点。

●移动生态方面,百度APP于2023年12月的月活跃用户达到6.67亿,同比增加3%。托管页占2023年第四季度百度核心在线营销收入的51%。

●爱奇艺方面,百度披露,爱奇艺日均总订阅会员数在第四季度达到1亿,相比之下2022年第四季度为1.1亿,上季度为1.08亿。更重要的是,第四季度爱奇艺每名会员贡献的月均会员服务收入(单会员月均会员收入)为15.98元,而2022年第四季度及2023年第三季度分别为14.17元及15.54元。

“百度核心再次展现了稳健的季度业绩。”百度联合创始人兼首席执行官李彦宏表示:“在2023年,我们在文心以及文心一言模型、产品重塑和商业化变现方面取得了重大突破。同时,我们的核心业务也保持韧性和健康发展。展望未来,我们将继续坚定对生成式AI和基础模型的投入,为逐步创造新增长引擎奠定基础。”

百度李彦宏

百度李彦宏

加大投资AI

第四季度,百度的研发费用为63亿美元,同比增长11%。百度表示,研发支出上升主要是由于支持生成式AI研发投入的服务器的折旧开支及服务器机架费增加。2023年全年,百度的资本支出同比增长了38%。

而这些投资正在取得良好的回报。

目前百度对AI的一个重要应用方向就是在广告上。李彦宏在电话会上透露,生成式AI可以帮助百度提高广告的eCPM(有效的千次展示成本)。而且随着生成式人工智能工具的引入,广告的精准匹配度也有所上升,帮助公司实现更有针对性的、更相关的广告投放。他表示,在刚刚过去的四季度,生成式AI已经为百度带来上亿的增量收入,相信在2024年,相关增量收入也会提升至数十亿。

百度智能云事业群总裁沈抖同样对AI帮助创收给予了积极的评价。他提到,在刚刚过去的第四季度,百度生成式AI与基础模型相关业务总收入(包括内部及外部收入)已超过6亿元

另一方面,百度在降低相关成本上也取得一定的成效。百度方面表示,目前文心一言3.5版本的推理成本仅有3.0版本的1%。

沈抖表示,相信2024年百度的云业务收入相比去年同期将实现加速增长。他说道:“企业云方面,我们将持续提升传统云业务的毛利率。目前来看,百度的生成式人工智能与大语言模型业务仍处于早期阶段,未来我们将动态调整业务定价,以实现市场的快速覆盖、提高产品对于更多企业用户的渗透率。从长远来看,我们相信相比传统云业务,人工智能云业务的利润率会更高。”

在被问及文心一言的企业采用率时,百度方面表示,去年12月有大约26,000家不同规模、不同垂类的企业选择使用文心一言API接口,季度环比增长150%。沈抖称:“我们相信全中国没有哪家公司能够和我们一样,收到如此大量的API需求。”

对于芯片,百度方面仍与上个季度一样表示他们并不“缺芯”。李彦宏表示,百度目前的人工智能芯片储备足够支撑文心一言未来一至两年的迭代升级。而对于模型推理而言,所需要的芯片功能不需要太强大,百度手上的芯片以及市场上现有的芯片就已足够支撑其需求。

百度入局文生视频模型?



另外,李彦宏还对近期大热的文生视频模型发表其观点。他认为,多模态生成式人工智能或者说多模态之间的转换与融合,比如文本、音频、视频等,是未来基础模型发展的大势所趋。他表示,目前百度已经在这方面有所投入,未来也将继续如此

李彦宏强调,大语言模型的潜在市场非常巨大,而且目前发展仍处于非常早期的阶段。“在当今世界,即便是最强大的大语言模型依然不能适应所有应用场景,提升空间还很大。”

另外、他还提到,视觉基础模型的一个巨大潜在应用市场便是自动驾驶。“一直以来,我们都在不断训练视频生成模型,以便应用于自动驾驶技术。”李彦宏称,“我们也在不断学习物品探测、归类、检测,以便更好地认识、理解现实世界及其规律,以帮助我们将捕捉的道路图像、视频转化为驾驶任务,从而实现更加智能、安全、适应强的自动驾驶技术。”

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