李彦宏对话杨元庆：文心大模型踩坑与智能组织

11月12日，百度世界2026大会在北京召开。百度内部把这场会定为年度最重磅的会议。开场前，李彦宏先跟机器人搓了一把麻将，搓完又去撸铁，现场整活不断。

他还请来多年好友、联想集团创始人杨元庆压轴登场，两人现场做了一番深度对谈。杨元庆为了这次大会，特意从欧美出差赶回来。

大会当天正好是杨元庆62岁生日。李彦宏送来一款定制头像的生日蛋糕，杨元庆笑着调侃他是“5G冲浪选手”。

两位互联网大佬上一次同台还是2015年5月。那时杨元庆办第一届联想科技创新大会，李彦宏到场，两人一起聊了百度大脑。

11年后再同台，两人聊的话题已经变成AI带来的变革。李彦宏先讲了百度自己踩过的坑：文心大模型刚推出那会儿，不少工程师都打算自行训练大模型，于是拿开源模型做了些SFT（监督微调）接进业务，一开始效果看着还不错。

可过一段时间，基础模型一升级，工程师训出来的模型就落后了。后来百度定下规矩：业务部门不能自己训模型，只能由专门的模型部门负责训练。

李彦宏说，这样的调整有效避免了“熵增”，工作效率也提上来了。“大家做更少的事情，这样效率才会提升，成功率才能够提升。”

杨元庆谈的则是联想的供应链。他说，过去更多靠人工“拍脑袋”，现在有了数据，AI能更好地帮企业分析和决策，需求预测也准得多。

但预测需求只是第一步。杨元庆认为，供应链管理牵一发而动全身，需求上去了，采购、生产、供应能不能及时快速跟上，同样重要。

他还分享了一个新观察：许多世界500强企业的CEO、CTO看法近乎一致——一项革命性技术发展的初期，不宜过早强调投入产出比。他觉得，新技术起步阶段还是应该鼓励大家大胆实践，鼓励大家去使用Token。

对谈结束后，杨元庆在社交平台上表示，希望联想和百度接下来继续携手，把AI产业这块大蛋糕越做越大，让AI真正惠及每一个人、每一家企业。百度官方也友好回复：“一起加油，做大做强！”

两人的例子其实都指向一个朴素的问题：员工会用AI之后，各家公司原有的配合方式也在跟着调整。这正是李彦宏今年演讲的主题。

跟杨元庆对话之前，李彦宏谈到了AI时代的下一幕变革，抛出一个许多企业都碰到的现实问题：模型买了，智能体也用上了，为什么生意没有跟着变好？

他的判断是，人工智能的下一幕是“智能组织”。这个词乍听起来有点大，李彦宏用很具体的细节展开：员工各自用AI写材料、查资料，或许能省下一些时间。可如果销售、客服、研发、运营还按原来的方式交接工作，智能体就很难独自把一项任务从头做到尾。

10年前，李彦宏的判断是互联网的下一幕属于人工智能。2024年，他讲的是智能体会成为内容和服务的新载体。到了去年，他又提出，企业得把AI能力“内化”到业务里去。

对比往年，李彦宏今年的说法又往前一步：工具已经走进公司，接下来要看公司怎么用它。他借工业时代打比方，说不少企业像是换上了新的电机，厂房却没有重新设计，结果Token花费越来越多，收入、利润并没有同步增长。

要建起这座新“厂房”，李彦宏最先提的是工作该怎么安排。在他看来，岗位之间的界限可以放宽，一项任务需要哪些人、需要哪些智能体，就让它们凑到一起把事做完。员工在实践中摸出来的办法，也该沉淀下来。

对组织层面的这轮重新打量，也是不少企业已经形成的共识。微软今年的《工作趋势指数》就把重新安排人与智能体的分工，列进了管理者要处理的事项。Shopify的做法更直接，把用AI当成员工的基本要求，模型和工具都向内部团队开放。

对百度来说，眼下能看到的是更多智能体开始在百度内部承担任务，以及百度把模型、平台、应用更紧密地连到了一起。

大会现场，百度把芯片、云、模型、智能体等多项AI成果一起摆了出来，过去几年的AI布局基本都亮在了台前。谈到自家智能体的使用情况，李彦宏给出的数字是：过去一年，百度内部日活跃智能体从约5000个涨到3.7万个；这些智能体每周完成的有效任务，从8.4万项增加到超过100万项。

围绕这一点，百度建了4300个Workspace，攒下超过2万个组织Skill。说白了，百度是想把员工做事的经验存进一个团队能反复取用的地方，而不是让它只留在某个人的电脑里或者脑子里。

这些应用要跑起来，自研的文心大模型还得继续迭代。开幕式上，百度亮出了一套文心闪电深度思考模型，主要面向需要推理的任务；文心一镜微表情大模型，则更多用在数字人交互上。

眼下，这两款模型都已通过百度智能云千帆平台，向企业和合作伙伴开放API。大会前一天，百度还发布了文心5.5 Flash Preview，侧重长上下文、编程和工具调用等能力。

李彦宏把这条路概括为“模体并行、协同进化”：基础模型继续做，同时依据应用里碰到的问题反过来调整模型。不过对企业来说，不同模型在价格、性能和服务质量上各有差别，买之前还是得比一比。

百度在大会上正式发布了大模型服务平台“词元所”，想把各类模型和提供商集中到一起，方便企业挑选、采购和调用。至于这个平台以后能帮企业省下多少筛选和管理模型的开销，还得看各家企业的实际使用情况。