目前，生成式 AI 的结果具有一定的不确定性，无法完全满足企业和用户对于精准、可靠信息的需求。这让百度在将 AI 技术应用于商业产品和服务时面临诸多挑战，如百度的搜索业务与 AI 技术的深度融合尚未达到理想的程度，AI 搜索结果的质量和稳定性还需要进一步提高，导致其在与传统搜索结果的结合上不够自然和精准，影响了用户体验和商业价值的实现。
百度将AI重心放在toB领域（如智能云、企业级大模型），但B端客户要求明确收益，toB 客户通常是指企业客户，它们在使用 AI 产品和服务时，更加注重实际的效果和成本效益。企业希望通过 AI 技术来解决实际业务问题，如提高生产效率、优化业务流程、提升客户服务质量等，并且要求 AI 的应用能够带来明确的投资回报率。然而，目前生成式 AI 的结果不确定性较大，无法完全满足企业客户对于精准、可靠和稳定性的要求。
百度的 AI 技术虽然在一些领域取得了一定的进展，但在将其转化为满足企业客户需求的商业应用时，存在一定的差距。例如，在自然语言处理方面，百度的 AI 模型在处理一些复杂语境和专业领域的问题时，准确性和理解能力还有待提高，难以满足企业客户对于智能客服、智能文案创作等应用场景的高质量要求。此外，百度的 AI 平台在与企业现有业务系统和工作流程的集成方面，也面临着技术难度和兼容性问题，导致企业在应用百度 AI 时可能会遇到诸多障碍，影响其使用体验和对百度 AI 的认可度。
百度在AI领域的投入巨大，但这些投入与实际回报之间存在明显不匹配。百度通过自主研发和对外投资相结合的方式，构建了完整的AI生态链，覆盖了芯片-模型-模型应用三大环节。然而，这些投资尚未转化为实质性的商业回报，特别是在流量和收入方面。
尽管百度智能云业务呈现26%的同比增长，但这一增长难以弥补搜索广告收入的下滑。近期，百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群，但这距离实现大规模商业化仍有距离。
目前，生成式 AI 的结果具有一定的不确定性，无法完全满足企业和用户对于精准、可靠信息的需求。这让百度在将 AI 技术应用于商业产品和服务时面临诸多挑战，如百度的搜索业务与 AI 技术的深度融合尚未达到理想的程度，AI 搜索结果的质量和稳定性还需要进一步提高，导致其在与传统搜索结果的结合上不够自然和精准，影响了用户体验和商业价值的实现。
百度将AI重心放在toB领域（如智能云、企业级大模型），但B端客户要求明确收益，toB 客户通常是指企业客户，它们在使用 AI 产品和服务时，更加注重实际的效果和成本效益。企业希望通过 AI 技术来解决实际业务问题，如提高生产效率、优化业务流程、提升客户服务质量等，并且要求 AI 的应用能够带来明确的投资回报率。然而，目前生成式 AI 的结果不确定性较大，无法完全满足企业客户对于精准、可靠和稳定性的要求。
百度的 AI 技术虽然在一些领域取得了一定的进展，但在将其转化为满足企业客户需求的商业应用时，存在一定的差距。例如，在自然语言处理方面，百度的 AI 模型在处理一些复杂语境和专业领域的问题时，准确性和理解能力还有待提高，难以满足企业客户对于智能客服、智能文案创作等应用场景的高质量要求。此外，百度的 AI 平台在与企业现有业务系统和工作流程的集成方面，也面临着技术难度和兼容性问题，导致企业在应用百度 AI 时可能会遇到诸多障碍，影响其使用体验和对百度 AI 的认可度。