增長從何而來？答案是創(chuàng)新，是創(chuàng)新驅(qū)動了增長?；仡欉^去幾百年，不僅是中國，全球范圍內(nèi)的增長都歸功于創(chuàng)新和效率的提升。像百度這樣的公司，始終高度重視技術投入與創(chuàng)新，我們希望通過持續(xù)創(chuàng)新來推動公司的增長。

多年來，我們在人工智能技術領域的投入，如今已逐步顯現(xiàn)出各種新的機遇。我們過去談論第一曲線、第二曲線、第三曲線，即便是在相對成熟的第一曲線業(yè)務中，過去幾年也涌現(xiàn)出許多新機會，比如AIGC（生成式人工智能）。在深耕AI（人工智能）多年后，我們發(fā)現(xiàn)AI已經(jīng)從嘗試理解人、模仿人，發(fā)展到了能夠生成內(nèi)容的階段。實際上，在這一領域，我們已經(jīng)積累了多年的技術經(jīng)驗。

無論是產(chǎn)品還是功能，將技術轉(zhuǎn)化為市場所需，這是百度的機遇。為更精準、迅速地捕捉用戶和客戶的需求，我們有很多地方需要提升。近年來，我們加大了技術投入，并著重關重第二、第三增長曲線。這些新興領域的投入，在百度收入與利潤中的占比可能會逐漸增大。

很多人對商業(yè)本質(zhì)的理解并不深刻。在設置新業(yè)務的OKR（目標與關鍵成果法）時，我們通常只關注年度收入增長目標，往往忽略了收入的來源和質(zhì)量。要真正評估業(yè)務的健康狀況，應該關注比收入更有質(zhì)量的指標——毛利。

大約20年前，百度就引入了毛利的概念。早期，我們從事搜索業(yè)務時，部分收入來源于聯(lián)盟，而聯(lián)盟的流量是購買的，因此，所得收入需要和流量伙伴分成。所以，無論是對公司整體還是相關業(yè)務負責人的考核，我所提及的收入都是指扣除流量獲取成本后的凈收入。

毛利是一個重要指標，但運營利潤更能體現(xiàn)業(yè)務的質(zhì)量。短期內(nèi)，可以用“高速成長導致的虧損”來解釋，但長期來看，業(yè)務必須在運營層面實現(xiàn)盈利，這才是好的業(yè)務模式。

其實，營業(yè)利潤也并非終點，真正的終點是現(xiàn)金流。賬面收入高并不意味著實際資金已回籠，若客戶倒閉或賴賬，這些收入便形同虛設。很多toB（面向企業(yè)）公司雖有利潤和盈利利潤，但缺乏現(xiàn)金流，最后因資金鏈斷裂而倒閉，這樣的案例屢見不鮮。

我們對這套商業(yè)邏輯缺乏深入了解，盲目追求GMV（總銷售額）、DAU（日活躍用戶數(shù)量）和收入等指標。有時，我們對業(yè)務的理解逐漸偏離本質(zhì)，變得“層層遞減”。當我向VP（副總裁）和總監(jiān)們闡述這些理念時，他們雖表示贊同，但在制定OKR時，有些人可能會關注收入，而有些則完全不體現(xiàn)。這樣的OKR再向下傳遞時，團隊成員往往只關注時長等單一指標，忽視了業(yè)務的整體健康。

百度有多達五級甚至六級的組織結構，但當指令傳達到最基層、實際執(zhí)行任務的一線員工時，他往往不理解“為何要執(zhí)行這個任務”，或者即便理解，也感覺不到“這與我有什么切身關系”。因此，我希望百度每一級員工，特別是那些渴望晉升到更高職位的員工，能夠站在更高的視角去思考這個問題。

如今，無論是AIGC還是ChatGPT，它們都是AI技術發(fā)展的新產(chǎn)物。技術已進步至此，但如何將其轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品，并滿足特定需求，仍存在諸多不確定性。因此，我們既感到興奮，也深感責任重大。作為商業(yè)機構，我們掌握著前沿技術，但將技術轉(zhuǎn)化為大眾所需的產(chǎn)品才是最大的挑戰(zhàn)，也是最能產(chǎn)生深遠影響的壯舉。

真正的創(chuàng)新不僅在于技術的新穎，更在于其能產(chǎn)生的社會影響。這種影響必須通過產(chǎn)品和商業(yè)化應用來實現(xiàn)，這雖艱難卻是我們的使命。

我們常提及“端到端優(yōu)化”，但“端到端”并非適用于所有情況。有些公司明確表示，“我們只做平臺，不進行端到端整合，我更信賴橫向分工”。

不僅在IT（信息技術）產(chǎn)業(yè)，汽車行業(yè)也有類似情況。早期，福特采用端到端模式，自制所有零件，通過流水線提升效率。然而，最終顛覆福特的是精細化的橫向分工。豐田依賴供應商制作配件，實現(xiàn)了更低成本、更高效率，從而超越了福特。

在IT領域，蘋果采取“端到端”模式，產(chǎn)品高端且體驗優(yōu)越。而安卓則不同，即便手機銷售不佳，其平臺依然成功。因此，在討論“端到端”時，我們實際上在思考百度整體業(yè)務方向：是選擇平臺化，還是縱向整合。

我們要明確，只有業(yè)務規(guī)模足夠大時，“端到端”的模式才是最高效的。若業(yè)務規(guī)模小，則不必強行采用“端到端”，因為其效率并非必然最高。

對于部分業(yè)務，在考慮“端到端”時，應首先思考業(yè)務規(guī)模是否能做大。在規(guī)模足夠大的基礎上，我們將芯片層、框架層、模型層和應用層進行串聯(lián)并優(yōu)化，從而提升整體效率。假如每個客戶能節(jié)省50萬元成本，但研發(fā)投入需5000萬元，那么當客戶數(shù)小于100時，這種“端到端”的優(yōu)化就顯得不劃算了。

我以前就強調(diào)過，“創(chuàng)新的本質(zhì)是提升效率”。只有能提升效率的創(chuàng)新，才是真正有價值的創(chuàng)新。如果某項創(chuàng)新導致效率降低，那它就不能被稱為好的創(chuàng)新。因此，當大家將自身業(yè)務與“端到端”結合時，需要具體問題具體分析，判斷其是否真的能提高效率。

對于很多公司，甚至百度某些業(yè)務來說，選擇做平臺是正確的。因為“端到端”并非總是最高效的做法。

創(chuàng)新效率涉及從收入到毛利、到純利，再到現(xiàn)金流的整個過程，這有助于我們理解業(yè)務。而“端到端”的分析方法則更進一步揭示了我們所做工作的核心本質(zhì)。洞察本質(zhì)后，再設定OKR和關鍵指標時，就能明確每個指標的意義，以及如何有效地達成這些指標。

由于每個業(yè)務都有其獨特性，我們難以制定統(tǒng)一規(guī)則，這需要大家運用分析和判斷力。我們要避免過去常犯的錯誤，比如設定了某個指標，達成后卻發(fā)現(xiàn)它并不能實現(xiàn)我們的初衷，這通常意味著最初的對標就是錯誤的。