文 | 零態 LT
AI 是潮流，是所有人必須登上的列車。但到了 2025 年，這列高速行駛的技術列車開始駛入一段分岔路口。
有的大廠全速換軌，試圖重新鋪設通往未來的路徑；有的則加裝引擎，在原有軌道上強化每一分效率；還有大廠加緊改變調度系統，讓既有列車在復雜網絡中跑出新節奏。
AI 不只是工具，它正成為企業進化的分水嶺。因為，這不再是一場比拼技術參數的競賽，而是一場關于增長邏輯、組織模式、戰略自信的分野。
站上分岔口的 BAT 三巨頭，正在走向三種未來。
AI 朝前走，路線如何分化
如果說前幾年的 AI 應用更像是加裝 " 外掛 "，為現有流程裝上一個智能插件。那么，到了 2025 年，這場 AI 變革則正在以不同的戰略路徑選擇逼近企業發展主干。
不同路徑的背后，是不同的組織信仰與資源布局。天眼查綜合媒體信息顯示，驅動器邏輯，強調 AI 為我所用，效率優先，成本領先；中樞邏輯，關注 AI 如何增強系統協同，強調的是組織彈性；而操作系統邏輯，看起來是要將 AI 變為企業架構與生態的核心語言，走的是一條底層翻修的系統性路徑。
這不僅是三家公司對 AI 認知的差異，更是它們所處組織結構、生態邊界與資本愿景的自然延伸。從戰略視角看，這場 AI 路線不同路徑間的競賽，正如一場三岔路上的馬拉松，不是誰跑得最猛，而是誰修得最穩、布得最廣、撐得最久。
于是，一場關于 AI 的企業分化圖譜，就此浮現。
百度構建 "AI 城邦 "，騰訊修建 "AI 道路 "，阿里打造 "AI 骨架 "。
它們看待 AI 的方式，決定了它們如何使用 AI、組織 AI、沉淀 AI。
這一點。從三家大廠的財報中可見一斑。百度 2025 年第一季度財報顯示，其一季度總營收達 325 億元，百度核心營收 255 億元，同比增長 7%；核心凈利潤同比增長 48% 至 76.3 億元。
值得注意的是，其 AI 相關的業務增長勢頭強勁。其官方數據顯示，智能云業務同比增速達 42%；文心 4.5 Turbo 輸入價格降至 0.8 元 / 百萬 token（較前代降 80%），X1 Turbo 價格再降 50%，直接拉動企業 AI 應用滲透率。
騰訊控股（00700.HK）2025 年一季度財報顯示，實現營收 1800.2 億元，同比增長 13%，毛利 1004.9 億元，同比增長 20%，經營利潤（Non-IFRS）693 億元同比增長 18%。
阿里巴巴第四財季（注：阿里巴巴財年與自然年不同步，2024 年 4 月 1 日至 2025 年 3 月 31 日為 2025 財年），營收為 2364.54 億元，同比增長 7%。不按美國通用會計準則（non-GAAP），凈利潤為 298.47 億元（約合 41.13 億美元）。
結合公開資料，或能看出三家大廠的 AI 戰略正朝著不同路徑深化。對百度而言，AI 是底層的通用能力，必須像操作系統一樣搭建得牢、用得穩；對騰訊來說，AI 是提升系統協同效率的調度中樞，講究的是模塊配比、接口整合與產品通感；而阿里則試圖讓 AI 驅動企業生態升級，在全組織范圍內完成一場 " 語法級 " 的改寫。
于是，三家公司分別扮演起 AI 基礎設施建設者、生態調度者與系統重塑者的角色。路徑不同，邏輯不同，但背后都在回答同一個問題，即，AI 不是用來展示的，而是用來 " 吃進系統 " 的。
而沿著底座、體系、引擎這條主線，BAT 三家是如何走上岔路，又如何在這條路上越走越遠的。
誰先穿越 AI 驅動增長驗證期
三家大廠 CEO 對 AI 戰略的解讀也頗有深意。
例如，百度董事長兼首席執行官李彥宏對外表示，" 我們相信，AI-first 戰略使我們能保持領先地位，在 AI 時代抓住長期增長機會。"
騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰對外表示：" 我們預期，這些戰略性的 AI 投入將為用戶與社會創造價值，并為我們產生長期、可觀的增量回報。"
阿里巴巴集團首席執行官吳泳銘則表示：" 我們的‘用戶為先、AI 驅動’戰略持續見效，核心業務增長繼續加速 "，" 我們將堅定聚焦核心業務，推動 AI+ 云成為我們長期發展的新增長引擎。"
若進一步結合公開資料，對 BAT 三家的 AI 戰略具體路徑落地加以梳理，或會發現，他們的 " 鋪路 "" 通車 " 方式也各有不同。
其中，百度的 AI 戰略像是一次系統性基礎設施的搭建工程。它沒有把 AI 當作一把神兵利器，而是選擇建一整套工具鏈和平臺體系。文心大模型家族不斷降低使用門檻，X1Turbo 提升訓練效率，千帆平臺打通模型與場景的連接通道，像一個模型 " 超市 "，讓開發者按需 " 購物 "。這一布局像是一個正在成形的 AI 城邦，百度是建城者。
智能云業務，是這座城邦的引擎。天眼查及百度 2025 年一季報顯示，智能云業務表現強勁，同比增速達 42%。可以說，百度正在打通從模型研發到落地部署的任督二脈。昆侖芯三代萬卡集群像是這套系統的燃料加注站，讓企業訓練千億參數模型像加油一樣便捷。百度用算力鋪路，用平臺通車，用產品生根。
騰訊走的則是另一條路線。如果說百度是 AI 城邦構建者，騰訊則像一個城市運營商，關注怎么讓 AI 成為可交付、可復用的標準能力。它想做的，不是那艘飛向 AGI 的火箭，而是城市里的水、電、路、網，把 AI 變成基礎設施，讓每一位市民、每一家企業都能用得上、用得穩。
混元大模型是底座，但不是核心焦點。騰訊孵化了一群能服務、能落地的小能手，如 AI 寫作、企業客服、健康助手、會議紀要、智能客服……而元寶這個 AI 管家，就像服務機器人，每天進化、接入微信生態，精準落點用戶最常用的入口。
阿里選擇的路徑則不是建城，也不是修路，而是似乎要升級引擎。AI 不再是一個功能組件，而是整個平臺運轉的新邏輯。
C 端，通義 App 歸屬夸克事業群，從搜索產品轉型為 AIAgent；B 端，釘釘不是加個 AI，而是變得更聰明。更重要的是，在云業務層面，阿里也試圖完成從 " 賣算力 " 到 " 賣智能 " 的轉身。借助通義大模型，阿里云推動選品、營銷、決策自動化，試圖重新定義 " 算力之上 " 的價值。
在模型方面，阿里呈現出的是一條開源 Qwen3、基于此構建 AI 生態飛輪的邏輯，模型不是終點，業務融合才是重點。
三者分別押注了不同類型的增長引擎，也描繪了三種不一樣的未來企業范式。增長，不再只是結果數字的對比，而是路徑選擇之后的自然延伸。這就像是 AI 最終不是成為企業業務的一部分，而是成為整個企業的 " 主語 "。
而誰能先穿越 AI 驅動增長的驗證期，或許誰就能先一步成為下一代科技企業的范式樣本。
這不是 BAT 的獨角戲
當百度在建 AI 底座、騰訊在織生態體系、阿里在換驅動引擎的時候，實際上也為整個產業界，提前演示了三種截然不同的 AI 落地模式。這場技術路線變革，已經開始在每一個行業、每一家企業、每一個組織中上演。
如果說 AI 是一場即將改變生產力底色的大遷徙，那么企業該選擇坐哪輛車、開哪條路、修什么地基，本質上決定了它能走多遠、扛多久、起多大風浪。
從芯片到模型，從平臺到生態，百度的打法不是點狀突破，而是系統布設。這種做法對資源、技術和時間的要求都極高，但一旦搭建完畢，就像修好了一座電廠，能持續向整條產業鏈輸送能源。
這類路徑特別適合那些本身就偏系統性工程的行業，比如城市基建、能源調度、工業制造、自動駕駛、企業軟件服務等。
如果你是一個 ToB 廠商，客戶買的不是一個產品，而是一整套集成方案，那么百度式的 AI 水電工打法，可能是對標的方向。
這是給產業鏈深、交付復雜、流程牽一發而動全身的行業準備的打法。
騰訊的 AI 戰略更像在造城市配套設施，不造最高樓，而是把水、電、網、路通到每一層樓。它不是在拼參數，而是在問，你的業務用得上嗎？
這種路徑適合的，就是 To C 和 To B 混合型、產品邏輯驅動的行業，像游戲、電商、社交、泛娛樂、智能硬件、教育培訓、營銷廣告、知識平臺等。
這類企業面對的是應用瞬息萬變、用戶體驗優先的場景，重點不是模型做得多深，而是 AI 要插得進去、拔得出來、迭代得及時。你可以把騰訊的打法理解為 AI 應用的樂高積木，拼插方便、標準統一、更新及時、覆蓋多場景。
如果你是一家內容平臺、工具廠商、消費品企業，你的 AI 路線可能就應該像騰訊那樣，從可用開始，再走向好用、常用，最后成為用戶離不開的默認配置。
而阿里的選擇，則更像是在造一臺 AI 引擎升級機器，不是在已有系統上做優化，而是直接在組織結構、業務流程、產品定位上進行底層重構。
這類路徑特別適合那些正在發生大轉型的企業。比如，從渠道轉向平臺的公司、從硬件轉向服務的品牌、從分銷轉向直營的新零售玩家，甚至是那些要從賣貨轉型為賣方案、賣系統賣智能的 B 端企業。
這是一種 AI 即文化的重寫邏輯，不僅改工具，還改思維模式和工作方式。
不同路線，決定的是不同的企業進化速度。
從技術視角看，AI 路線選型是參數、框架與成本的排列組合；但從組織視角看，它本質是企業自我定位、自我演化方式的選擇。
選哪條路，不在于 AI 的火熱程度，而在于你組織的類型、生態黏性與進化目標。
BAT 走的每一步，其實都可以在行業中找到映射體。這不僅是一場技術變革，更是一場企業自我定義的革命。
AI 不是萬能的，但路線是有不同的。你把它放在哪，決定了它最終能為你創造什么。站在這條 AI 分岔口上，每一家企業都值得問一句自己，我是要接一根電線，還是要升級一個引擎。
寫在最后
百度、騰訊、阿里在 AI 上的路徑分岔，不只是一次技術路線的選擇，更是一次企業內核的自我定義。它們不再爭做同一類大廠，而是在用 AI 這面鏡子，映射出三種關于未來企業形態的認知投影，有的修地基、有的織系統、有的升級引擎。
這其中的區別，正是 " 用 AI 做事 " 與 " 用 AI 成事 " 之間的差距。前者是工具理性，后者是范式革命。誰能將 AI 真正嵌入組織基因，誰就有機會在下一輪范式切換中掌握敘事權、制定游戲規則。
AI 時代不是比誰跑得快，而是比誰先造出適應新地形的結構。跑得快，可能領先一程；長得對，才能贏下周期。
風向已變，落點將至。
