在今年的百度世界大會上，百度發(fā)布了一系列創(chuàng)新領先的AI應用，涵蓋大模型、AI算力、智能體、AI搜索、數(shù)字人、無人駕駛以及創(chuàng)新的自主進化等領域的AI技術(shù)突破，展現(xiàn)了百度AI應用加速走向效果涌現(xiàn)背后的底層創(chuàng)新實力。

大會中李彥宏提出了“內(nèi)化AI能力”的觀點，百度也用實力證明了其在內(nèi)化AI下的階段性成績，其蘿卜快跑的全球化進展和昆侖芯的超預期能力，在長期主義收獲期逐漸顯現(xiàn)的同時，也給外界帶來了重新審視百度的視角和契機。

百度可以摘掉“起個大早，卻趕了晚集”的帽子了嗎？

“起個大早，卻趕了晚集”，是科技界對那些先意識到某個領域的重要機遇，卻沒有吃到或者最后才吃上紅利的企業(yè)的一種嘲諷。

這樣的案例的確不少——IBM最早推出Watson Health，是行業(yè)少有的早期大規(guī)模AI+健康實踐，但最后因為定位過高反而反響平平；Nokia進入智能手機操作系統(tǒng)其實比蘋果推出IOS要早，但其Maemo（不是 Meego）系統(tǒng)卻沒有得到足夠的資源發(fā)展；日本車企研究電動汽車比中國車企早20年以上，但因為擔心影響燃油車的銷量一直沒有大力發(fā)展……

但我們這里要講的，不是這樣一些沒有正確利用機會的企業(yè)。我們要講的，是一些真正有勇氣走在時間前面，卻一直沒有得到正確評價的企業(yè)。

中國不缺乏有“趕大集”能力的企業(yè)，但對于“起大早”卻總有人裝睡。為此，我覺得，無需辯解什么，歷史最終將厚饋那些敢于“起大早”的企業(yè)和企業(yè)家們。

——導語

01

起得早的結(jié)果，就是收獲看起來總是來得晚一些

在中國互聯(lián)網(wǎng)公司的族譜里，百度始終是一股“純技術(shù)流”的力量：它不擅煽情，不擅表演，擅長的是大多數(shù)人搞不懂、也難以正確評估的前沿技術(shù)探索，而且總是很超前。

百度一直癡迷與技術(shù)的創(chuàng)新，但也就是因為這個習慣，“起了大早，趕了晚集”的標簽，最容易被扣在它百度頭上。

框計算起得足夠早，但真正能實現(xiàn)它的理念的技術(shù)到 2023 年以后才成熟，不熟悉產(chǎn)業(yè)史的人，真的會不知道這條賽道上它曾經(jīng)早起過。

深度學習研究院起得早，百度美國研究院起得早，但收獲期也以 10 年為單位，搞得很多人只以為它們是中國 AI 界的黃埔軍校，替產(chǎn)業(yè)培養(yǎng)了不少人才，卻不知道今天百度的 AI 帝國就建立在它們打下的基礎上。

飛槳（PaddlePaddle）起得早，昆侖芯片起得早，蘿卜快跑（Robotaxi）也起得早……這樣的例子我還可以舉出很多。

然而，這其中的“早”和“晚”，只是人們敘事的錯覺，卻不是歷史的真相。

在中國的互聯(lián)網(wǎng)公司中，百度可能是最特殊的一個。它更像一家硅谷公司，癡迷于技術(shù)，熱衷于在“未來”下注，甚至在某些層面，它比硅谷的公司更執(zhí)著于“重模式”。但它似乎也是被“起了大早，卻趕了晚集”這句俗語“詛咒”得最深的一家。

這句嘲弄，聽起來不無合理性。

當我們談論“起大早”時，百度的履歷幾乎是在為這句話提供完美注腳：從十多年前的“框計算”，到2013年成立深度學習研究院（IDL），再到后來的百度美國研究院、阿波羅（蘿卜快跑）的無人駕駛、自研昆侖芯芯片，以及在國內(nèi)最早布局的“飛槳”（PaddlePaddle）深度學習框架……哪一個，不是在C端（消費端）市場還不見蹤影，甚至連（B端）企業(yè)端都聞所未聞時，就已啟程的“大早”？

而所謂“晚集”，則是指近十年間，百度在移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮中的顛簸，以及在AI商業(yè)化回報上遲來的股價“補漲”。當大模型的浪潮終于在2023年席卷而來，所有人蜂擁而至，這個“集市”才算真正“吵鬧”起來。這“一早一晚”的鮮明對比，似乎完美印證了那句幸災樂禍的調(diào)侃。

但，事實果真如此嗎？當“晚集”的喧囂終于到來，我們是否該回過頭去，重新審視“大早”的價值？

歷史和輿論經(jīng)常戲弄我們的洞察力，有三種情況最常見。

最典型的一種是，把“C 端熱度的普遍出現(xiàn)”當成了“價值的誕生時刻”。

的確，煙花點亮的瞬間最好看，但如果不發(fā)明引信和火藥卻無法實現(xiàn)。

就像我們熟悉的第三次人工智能浪潮，我認識的 90% 的人認為——其標志性事件是 2016 年由 Alpha GO 戰(zhàn)勝了人類棋手。

媒體喜歡看敘事節(jié)奏，但技術(shù)落地需要夯實底座——算法規(guī)�；�、數(shù)據(jù)治理、算力結(jié)構(gòu)、行業(yè) know-how、風控合規(guī)、成本管控、灰度部署……這十來個環(huán)節(jié)里任何一個環(huán)節(jié)沒打通，都會拖住商業(yè)閉環(huán)。

百度是起的最早的，2010 年就開始入局，可百度真正迎來AI規(guī)�；�回報的時間，比如智能云、自研AI 芯片、數(shù)字人、生成式 AI 大模型、無人駕駛大范圍落地等真正具備商業(yè)化能力的業(yè)務的爆發(fā)，其實都發(fā)生在近兩年，離那個“標志性事件”過去已經(jīng)近 10 年了。

技術(shù)的價值從不誕生在微博熱搜的那一刻，而誕生在“工程學把玄學變成現(xiàn)實”的那一刻。

另一種情況，是判斷“趕上集”的標準，只看利潤表，不看資產(chǎn)負債表后面的“體系性資產(chǎn)”。

百度不但在 AI 上研發(fā)起步足夠早，更在沒有大規(guī)�；貓蟮那� 10 年就投入了千億研發(fā)費用，從看財報的角度，這真的挺糟糕的。

然而，研發(fā)能力、標準構(gòu)建、操作系統(tǒng)級的框架、底層自研的芯片，是負債表能體現(xiàn)的嗎？

我們是否該問問，我們是否忽視了建立標準、研發(fā)底層、構(gòu)建體系的決勝價值，而只看到了短期利潤的損益表？

我們是否能回答——當所有人都在談論模型應用時，是誰在做那個“吃力不討好”的產(chǎn)業(yè)級深度學習框架？當大多數(shù)人都在“攢”智駕方案時，是誰在燒錢做無人駕駛的L4？

我們是否意識到——技術(shù)型企業(yè)不是銷售型企業(yè)，雖然它也需要銷售額來體現(xiàn)在報表里，但它的終極護城河不單是盈利數(shù)據(jù)，而是真正的生態(tài)位護城河？

生態(tài)位的構(gòu)建，更無法用簡單的銷量和成本來簡單評估。它關(guān)乎企業(yè)在生態(tài)上的話語權(quán)，進而關(guān)乎產(chǎn)業(yè)鏈的定義權(quán)，也關(guān)乎開發(fā)者能否愉快且順暢的用它開發(fā)出智能體，關(guān)乎到千行百業(yè)能否順利的解決 AI 落地的難題——而且，即使你就是單從收入這個角度來看，我也可以告訴你——在技術(shù)的世界里，短期利潤是“現(xiàn)金”，而生態(tài)位才是“鑄幣權(quán)”。

對這三個問題的剖析，是否令我們換個角度去看“早起的人”。

02

比不早起更糟糕的，是裝睡

如果從上世紀80年代第一批有民營色彩的 IT 企業(yè)的起步算起，中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，至今已逾40年。在這40年的長河中，我們學會了“引進來”，也精通了“模式創(chuàng)新”，但真正在核心技術(shù)上敢于“創(chuàng)新引領”的，是何時開始的？

答案是：相當晚。

我們不必回避那些“起晚了”的痛點。當我們環(huán)顧四周，那些被“卡脖子”的領域，幾乎無一例外，都是因為我們錯過了“起大早”的歷史時機。當然，一些錯失是時代造成的，不是企業(yè)的責任。

當華為決絕地推出“純血鴻蒙”時，它試圖彌補的是我們在操作系統(tǒng)上落后、跟隨的幾十年。為什么這么難？因為一個操作系統(tǒng)的壁壘，從來不是代碼，而是生態(tài)。是那數(shù)百萬已經(jīng)習慣了安卓和iOS開發(fā)范式的開發(fā)者，是那數(shù)千億行已經(jīng)沉淀在舊平臺上的“祖?zhèn)鞔�碼”。“

當整個半導體行業(yè)都在“補課”，高價采購成熟制程設備時，我們是在為系統(tǒng)級芯片的底層生態(tài)位缺位，而在支付高昂的“學費”……至于工業(yè)軟件（如CAD、EDA）、高端存儲、閃存顆粒……在這些領域，我們不是“沒有意識到”，而是當年我們意識到必須補短板時，國際市場早已高度成熟。

為什么“晚了”的代價如此沉重？

因為技術(shù)密集的市場，其壁壘從來不是某個單點的發(fā)明。它不是牛頓被蘋果砸中頭的靈光一現(xiàn)。它是一張由無數(shù)專利層層疊疊織成的“捕網(wǎng)”，是一個由海量開發(fā)者和合作伙伴共同構(gòu)筑的生態(tài)。

如科學哲學家托馬斯·塞繆爾·庫恩的《科學革命的結(jié)構(gòu)》中所言，當今科技大時代里的“創(chuàng)新”，它越來越不體現(xiàn)為某個天才科學家的個體勞動，而是一系列、有組織的系統(tǒng)性創(chuàng)新的結(jié)果。

足夠復雜，所以，它必須足夠早。

早到足以去定義接口，早到足以去構(gòu)建組織化，早到足以去建立專利墻，早到足以去發(fā)展生態(tài)壁壘。 這四者，才是確保能夠持續(xù)吃到技術(shù)紅利的真正要素。

從這個角度再看百度的“大早”，我們才更能理解其“不得不早”的戰(zhàn)略必然。

我們來增加一些“顆粒度”。

以飛槳（PaddlePaddle）為例。在AI時代，深度學習框架就是“操作系統(tǒng)”。如果說大模型是“發(fā)動機”，那框架就是發(fā)動機的設計圖紙和制造產(chǎn)線。當谷歌的TensorFlow和Meta的PyTorch在全球范圍內(nèi)攻城掠地時，如果中國沒有自己的“底座”，無異于將未來整個智能產(chǎn)業(yè)的“地基”建立在別人的土地上。

這意味著，我們所有的AI應用，都將“寄生”于他人的標準之上；一旦標準變更、接口“投毒”或者斷供，我們的“AI大廈”將瞬間淪為“爛尾樓”。

飛槳的價值，不在于頂著“全球三大框架”的名號，而在于“工程化的大眾工具鏈平臺”。在廣告排序、搜索相關(guān)性、語音識別、圖像與視頻、推薦系統(tǒng)這些“百度內(nèi)部血肉橫飛”的業(yè)務流里，飛槳首先是內(nèi)部把坑踩遍的平臺，然后才是對外把路鋪平的平臺。一個成熟的開源框架，必須是從數(shù)據(jù)讀取、特征治理、模型開發(fā)、分布式訓練、部署推理到監(jiān)控回滾的全鏈條穩(wěn)定器。

更重要的是，飛槳選擇開源——這是一個意義遠超“技術(shù)選擇”的“生態(tài)位選擇”。開源的含義是：把一部分“技術(shù)控制權(quán)”讓渡給社區(qū)，換取更廣泛的“協(xié)同控制力”；把百度一家公司的能力變成產(chǎn)業(yè)的共同能力。這不是做慈善，是做復利——生態(tài)越大，工具越穩(wěn)；工具越穩(wěn)，生態(tài)越大。平臺收獲的，是平臺紅利，而不是單點暴利。

然而，這在早期看來，是極度反商業(yè)的——燒錢，不賺錢，還把成果“白送”給別人。但這就是早起者百度的宿命：你必須用自己不賺錢的十幾年，去換取整個行業(yè)能賺錢的未來。

再看昆侖芯。當AI算力被“卡脖子”成為全行業(yè)（包括百度自己）的焦慮時，百度如果不是早在2011年就開始基于FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）研發(fā)AI加速器，就不會有今天三萬塊昆侖芯點亮，讓 AI 算力自給自足的今天。

可那是什么年代？是移動互聯(lián)網(wǎng)剛剛起步，大家都在談千團大戰(zhàn)、APP 工廠的年代。那時候連成熟制程芯片都沒人去造，造 AI芯片，真的太早了。

但百度為啥還要踏上這條孤獨的路？

因為百度最早意識到，AI的盡頭是算力，而搜索（百度的核心業(yè)務）的未來，將是AI驅(qū)動的——李彥宏和他們的同事比別人更早地摸到了“算力墻”，但卻不被人理解。

甚至，當2018年第一代昆侖芯流片時，很多人還不理解，有英偉達的GPU用，為什么非要“重復造輪子”，認為百度是在炒作。

算力不是紙面上的 TFLOPS，是真實工況下的時延預算、熱設計功耗、內(nèi)存帶寬、互聯(lián)拓撲。昆侖芯押注也不某一款爆款 AI 加速芯片的大賣，而求的是“四層架構(gòu)”俱全時，最底層的算力安全。

只有算力安全了，才進一步有“端云協(xié)同”的算力下沉與上收：在云上讓推理成本、吞吐與能效達到平衡；在邊緣側(cè)把語音、圖像、數(shù)據(jù)分析這類低時延剛需穩(wěn)穩(wěn)兜住。

今天，當大模型徹底引爆了算力荒，當“晚集”的入場者們揮舞著支票卻買不到高端GPU時，百度才真正迎來了它“起大早”的回報——它擁有了“算力自主”的底氣，也擁有了“模型-框架-芯片-應用”的四層一體的、端到端的優(yōu)化能力。

最后看蘿卜快跑。如果說“造車”是“晚集”，那么百度從2013年開始做的，就是早得多的無人駕駛。它選擇了一條最難、最重的L4級別路線。這又是一個“反商業(yè)”的決定。L2+++（高階別智能輔助駕駛）明明更容易上車、更快變現(xiàn)，為什么非要做L4？

因為李彥宏這樣的“早起的人”看中的不是明年的財報，而是十年后的終局和新的開局。李彥宏在《智能交通》一書中提出——從智能輔助駕駛到無人駕駛的終局，乃至人類交通的未來，一定是“無人駕駛”的自運營網(wǎng)絡，而不是更好的賣車。所以，它必須起大早，去積累L4所需要的、L2完全無法比擬的海量“Corner Case”（極端場景）數(shù)據(jù)。必須在真實的城市道路上，用上千萬公里的真金白銀去跑、去試、去學習、去反饋。

這才是“起大早”的真正底層邏輯：它不是擺一個姿態(tài)、整一堆投資人愛看的數(shù)據(jù)、一眾消費者喜歡聽的故事，而是一系列在當時看來“不合理”、“不經(jīng)濟”、“反共識”的，卻又指向終局的“重決策”的集合。

從這個角度來說，為中國數(shù)字科技產(chǎn)業(yè)“起大早”的，不是太多，而是太少了�？杀�的是，當真正的早起者迎著朝霞出發(fā)時，身邊往往空無一人。

是他真的起得太早，以至于高處不勝寒嗎？還是說，他身邊有太多“裝睡”的同行者？

縱觀中國的數(shù)字產(chǎn)業(yè)，我們不難發(fā)現(xiàn)一種怪現(xiàn)象——

在前沿探索、投入巨大、回報未知的“深水區(qū)”，往往應者寥寥，甚至不乏冷眼與嘲諷；可一旦技術(shù)路徑被驗證后的那個周末，當商業(yè)模型顯出曙光，便有大批企業(yè)一擁而上一群創(chuàng)始人涌出來 All in 某某——紛紛宣布投資百億甚至千億來進軍新的領域；它們賬上的現(xiàn)金存量，比百度殷實太多了。

它們是真的睡過頭了嗎？

我想說我的猜想——絕大多數(shù)不是，它們只是在“裝睡”。

這早已不是牛頓的時代。信息高度透明，網(wǎng)絡無孔不入，沒有人可以對自己的研發(fā)“絕對保密”。那些裝睡者，他們清晰地知道別人在做什么，他們甚至比誰都更早地看到了趨勢。但他們寧愿讓別人去完成最艱難的“0-1”的探索，讓“早起者”去蹚雷、去試錯、去教育市場。

他們就像一群守在油田外的“淘金者”。他們不負責勘探、不負責鉆井、不負責鋪設管道，他們只等“早起者”把第一桶原油運出來，然后便蜂擁而上，在“晚集”上爭搶那些溢出的“優(yōu)質(zhì)原油”，甚至買下整個油田。

他們選擇在“1-10”的階段，憑借資本和流量的優(yōu)勢，迅速入場，“摘走果子”。

這種精致的利己主義，是行業(yè)最大的內(nèi)耗。

更具諷刺性的是，他們“趕晚集”時，非但沒有對“早起者”的開拓心存感激，反而會掉過頭來，嘲笑那個“起了大早”的先驅(qū)，笑他“動作太慢”、“錯失風口”。

如果這種扭曲的、以摘果子為榮的價值風尚成為主流，我們就永遠不可能迎來真正意義上的創(chuàng)新引領。

一個只盛產(chǎn)“晚集投機者”的土壤，是長不出“百年老店”的參天大樹的。更何況，守在油田外的，又何止是國內(nèi)的“土狼”，更還有玩這套已經(jīng)上百年的國際“鬣狗”。

03

早起者必被厚饋

技術(shù)與產(chǎn)業(yè)史，終究是公正的。它看似會捉弄那些“早起者”，但從更長的時間尺度來看，它一定會厚饋那些“早起、并且熬得住”的人。

這種“厚饋”，并非簡單的線性回報，而是以“復利”的形式，在漫長的歲月中層層疊加。我們可以將其拆解為“三重復利機制”：

首先，任何一項復雜技術(shù)，都有一個“成本-質(zhì)量-可靠性”的鐵三角。早起者，意味著最早開始攀爬這條陡峭的學習曲線。他們用更長的時間去試錯、去迭代、去優(yōu)化。

當晚來者還在為60分的“及格線”掙扎時，早起者已經(jīng)將單位成本降到了更低，同時將可靠性提到了更高。在無人駕駛領域（如百度的蘿卜快跑），這體現(xiàn)為海量的真實路測數(shù)據(jù)和更成熟的安全模型；在芯片領域（如昆侖芯），這體現(xiàn)為更優(yōu)的功耗比和更穩(wěn)定的量產(chǎn)良率。

不只是 IT 業(yè)，我們不妨看看其它行業(yè)——這里有一個絕佳的案例：比亞迪與特斯拉。

在2015年左右，這兩家公司都因“起大早”而備受嘲諷。特斯拉被傳統(tǒng)車企嘲笑“供應鏈管理混亂”、“品控災難”；比亞迪則被譏諷為“廉價”、“技術(shù)落后”。但外界沒有看到的是，它們各自“早起”爬上了兩條不同的、但同樣陡峭的學習曲線：特斯拉爬上了軟件定義汽車和一體化壓鑄的制造曲線；比亞迪則爬上了動力電池和垂直整合的供應鏈曲線。

它們用長達十年的時間，支付了巨額的早起學費。而當新能源的“晚集”到來時，那些“裝睡”的傳統(tǒng)巨頭如豐田、大眾才猛然發(fā)現(xiàn)，它們在內(nèi)燃機上積累百年的“學習曲線”幾乎失效了。

如今，晚起者可以用錢買到封裝好的智能軟、硬件，但買不到在智駕底蘊上的快速升維能力；可以用錢買到人才，但買不到終端規(guī)�；�才能帶來的海量反饋數(shù)據(jù)……你甚至可以用錢買到時間，但已經(jīng)買不到時機。

在遇到時機時，你已經(jīng)做好準備，甚至時機本身就是你造就的，才是早起的理由。這時候，你早跑的每一步，都會在未來變成對手無法逾越的鴻溝。

其次，更重要的是，在產(chǎn)業(yè)的“蠻荒期”就介入，意味著你最有機會成為“規(guī)則制定者”。

ASML是這個邏輯的終極體現(xiàn)。它不是最早造光刻機的，但它“起大早”構(gòu)建了一個聯(lián)盟。它將德國的蔡司（鏡頭）、美國的Cymer（光源）和自家無與倫比的機電技術(shù)等等，用資本和契約牢牢綁定在自己的戰(zhàn)車上。由此，ASML定義的，不僅是EUV光刻機的技術(shù)標準，更是一種“你中有我、我中有你”的“產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟標準”。

當“晚集”的追趕者想要入局時，它們發(fā)現(xiàn)自己要對抗的，不是一個ASML，而是整個星球上最頂尖的光學、材料學和精密儀器生態(tài)。

最后，時機只是一個時間概念，牢牢守住發(fā)展的生態(tài)位，這才是終極的復利。

百度十年如一日地投入“飛槳”、芯片等底層技術(shù)，又在國內(nèi)反復的呼吁推進 AI 落地、推廣關(guān)于 AI 應用的認知，爭奪的是自家的時間復利，也是中國 AI 產(chǎn)業(yè)的時間復利——今天，每個人都知道我們在爭奪全球 AI 創(chuàng)新第一策源地的路上只有一個對手，但如果你的生態(tài)沒有數(shù)百萬開發(fā)者，沒有產(chǎn)生了數(shù)百萬個企業(yè)模型，沒有能低門檻開發(fā)成千上萬的智能體，沒有幾千萬輛自動駕駛的無人車，你就占不住這個生態(tài)位。

百度的早起，既為己爭，亦為國爭。

今天我們看百度的十大發(fā)明，會發(fā)現(xiàn)底層技術(shù)方面的發(fā)明，還是至少占了一多半。而這正是百度發(fā)展AI的邏輯。無論是AI Cloud，還是文心大模型，其戰(zhàn)略意圖都是成為“基建”。它有完善的生態(tài)，但不尋求在每一個垂直領域都親自下場，而是通過“開源”與“開放”，賦能千行百業(yè)。它要做的是那個“生態(tài)位”，而不是“爆款單品”。

限于篇幅，我們不能再舉更多的例子。但我相信我已經(jīng)勾勒出一條清晰的脈絡，印證了一個“早起者”的戰(zhàn)略定力，以及他對“終局”的超前判斷。從英偉達到華為，從比亞迪到OpenAI，每一個穿越周期的巨頭，都在用自己的故事，反復講述著這個“早起者必被厚饋”的樸素真理。

結(jié)語

謳歌“敢于早起”的科學精神

歷史是慷慨的，它會獎賞“早起者”；但歷史也是殘酷的，它只獎賞那些“早起并熬得住的人”。

百度的“起大早”，并非盲目的技術(shù)堆砌，而是一種深思熟慮的“長期主義”打法。它有幾個鮮明的特點，值得所有“技術(shù)型企業(yè)”深思：

——是“生態(tài)與平臺化”的戰(zhàn)略選擇。它深知，在AI時代，沒有一家公司能包攬一切。真正的“護城河”不是“閉源”的獨門絕技，而是生態(tài)繁榮。它選擇做那個“生態(tài)控制點”，用開放來聚合開發(fā)者與伙伴。

——是耐心對待資本與構(gòu)建組織韌性的保障。我相信，在百度內(nèi)部，許多AI項目都設立了“十年賬本”。這意味著管理層對這些前沿探索，有著超越短期（甚至中期）財報波動的“耐心”。這種耐心，輔以強大的組織韌性和階段性的復盤機制，才能對沖“起大早”所必然伴隨的巨大不確定性。

——最重要的，是創(chuàng)始人始終在一號位，同時兼有隨時“可逆試錯與路線切換”的智慧——早起，絕不代表“一條路走到黑”。走路的人，要在戰(zhàn)略上堅定，但在戰(zhàn)術(shù)上卻應該保持著快速試錯、容忍失敗、重構(gòu)組織、重構(gòu)企業(yè)的決策能力，從而確保自己不會在錯誤的路徑上“沉沒”過久。

這三點，共同構(gòu)成了百度“早起”的精神內(nèi)涵，又何嘗不是我們這個時代的科技企業(yè)應該具有的一種超越了機會主義的科學精神——敢于在共識形成之前下注，敢于在喧囂中保持定力，敢于為追求底層創(chuàng)新而不計一時的毀譽。

我忽然想起了李彥宏為何從早年的熱愛音樂、舞蹈，變成了中年后醉心于園藝——對于一個內(nèi)斂的、始終保持“技術(shù)人底色”的創(chuàng)始人。他更應該像一個植物學家或園藝發(fā)燒友，因為植物的生長是慢的，守候從播種到收獲的過程是漫長的。熱愛園藝的人，會相信“慢”的積累，相信“土壤”的力量，注重“生態(tài)”的積累。就像當年他會在慶功宴的喧鬧后，堅持要喝一杯清醒的、來自北京的中國茶。

今天，當AI的“晚集”終于人聲鼎沸，我們更應該向那些“起大早”的拓荒者致敬。

因為，他們不僅是在為自己的商業(yè)版圖下注，更是在為整個產(chǎn)業(yè)的未來修路。他們用自己的“大早”，換來了我們今天在“晚集”上不至于受制于人的底氣。

我不由又想起了百度倡導的“AI 內(nèi)化”，某種程度上，這上就是拿自己的成熟業(yè)務、成熟組織做 AI 的試驗田。

看到這里，我想到的首先是X射線的發(fā)明者倫琴，為了驗證這種射線能穿透肉體，他拍攝了人類歷史上第一張X光片，對象就是他妻子安娜·貝爾莎的手；我也想到了開創(chuàng)牛痘接種的醫(yī)生詹納，他早期的一系列關(guān)于有效性和安全性的實驗，是在包括自己的兒子在內(nèi)的幾個孩子身上進行的……所以，當我們談到這個詞的時候，我們難道不應該對那些早起者的精神給與更多的敬意？

歷史應該并正在厚饋他們。而我們，至少應該在他們下一次在黎明前的黑暗中出發(fā)時，給予一份理解與掌聲，而不是在他們跋涉時，送上一句“起了大早，趕了晚集”的廉價嘲諷。

現(xiàn)在，越來越多的企業(yè)在AI大規(guī)模應用的時代覺醒了，李彥宏進一步提出企業(yè)AI能力內(nèi)化的目標——在我看來，這和以前最大的不同。就是把AI看做企業(yè)的一種系統(tǒng)性能力，一種內(nèi)功。相信有越來越多的企業(yè)會認可這個觀點，并在這個維度上，和百度一起去享受時代的紅利。

       原文標題 : 歷史應該厚饋那些“起大早的人”