成立模型委員會，百度也坐不住了

大刀闊斧的組織改革，百度意在將模型層面的聲量贏回來。

百度近日宣布成立百度模型委員會（Baidu Model Committee，簡稱BMC），由對大模型具有深刻理解的年輕研究員組成，此前設立的基礎模型研發部（BMU）和應用模型研發部（AMU）將向其匯報。

要讀懂百度的用意，需要把這個消息放進一條更長的時間線里來看。在國內大模型和AI應用市場，百度是那個“起了大早、趕了晚集”的玩家。這種落差在C端尤為明顯，當2023年3月，百度率先推出文心一言，曾是國內大模型應用領域的領頭羊；然而三年過去，格局已經悄然改寫，豆包、DeepSeek、千問輪番出圈，百度后勁不足，QuestMobile數據顯示，其文心一言月活從近1500萬的高峰滑落至500萬左右。

模型層面的壓力同樣不輕，百度也出現過不夠堅定的戰略搖擺。以開源和閉源為例，在市場開拓的關鍵窗口期，DeepSeek、通義千問紛紛開源爭奪用戶時，百度的文心大模型反應滯后，最后禁不住市場的呼聲，開源姍姍來遲，有接近百度人士表示，百度高層并不徹底支持文心的開源策略。

更深層的問題在于技術代際的節奏，來自開發者反饋，相較于行業早期國外頂尖模型的水平，現在百度模型與海外的差距變得更大了，在國內方面，與DeepSeek以極低成本實現頂尖性能，通義千問以密集的開源迭代構建開發者生態等相比，百度的文心系列在策略和技術上均顯滯后。

多重滯后，構成了百度此輪密集組織重構最真實的動力背景。????????????????按照知情人士的說法，BMC將全面統籌大模型從路徑探索、技術規劃到模型訓練、業務落地的全鏈路工作，實現模型從技術到應用的一體化管理。

這是百度在大模型組織架構上的又一次密集調整，而且是在過去半年里最具穿透力的一次。

2025年11月，百度宣布新設基礎模型研發部（由吳甜負責）和應用模型研發部（由賈磊負責），兩個部門均直接向CEO李彥宏匯報，由此拉開了大模型組織重構的序幕。彼時，百度給出的官方解釋是“分進合擊”，意在強化基礎研發與應用落地之間的分工協同。時隔不到半年，BMC橫空出世，在BMU和AMU之上再加一層統籌機構，這意味著“分進合擊”的邏輯已經被重新審視，分開之后，如何合？誰來合？BMC提供的是一個明確答案。

表面上看，這是一次縱向的治理升級，它折射出的是百度在大模型賽道上的真實處境。過去三年，百度文心大模型的技術口碑經歷了一段起伏。

2023年3月文心一言率先出圈，在國內率先跑通了大模型的公開測試，占據了先發優勢。但隨著DeepSeek、通義千問等競爭者相繼以更快的迭代節奏入場，百度的領先窗口迅速收窄。

百度CTO王海峰曾是百度AI技術體系的核心締造者，飛槳深度學習平臺、文心知識增強大模型、百度大腦、百度知識圖譜，這些構成百度AI底座的核心技術平臺，都與他的名字深度綁定。

然而，隨著國內大模型格局的排位更新越來越頻繁，文心系列在榜單上的位置也幾經變化，對于一家把All in AI寫進戰略基因的公司而言，這種排位的波動不僅僅是技術問題，更是市場信心的問題。

2026年1月，百度發布文心大模型5.0正式版，基礎模型研發部負責人吳甜與應用模型研發部負責人賈磊亮相演講，代表了百度技術側的最新架構調整，以及管理層年輕化的趨勢。

這兩位“新面孔”出現在發布臺上，某種程度上是一次對外釋放信號的儀式，百度要把大模型的擔子交給其他人去扛。而此次BMC的組建，延續的正是這條人事邏輯，強調對大模型有“深刻理解”。

這背后有一個行業背景值得注意，當前大模型競爭中，工程執行力已經和算法能力同等重要，甚至更為關鍵。這種能力往往集中在那些真正“在一線”的年輕技術人員身上，而非沉淀在傳統AI人才的經驗判斷里，百度希望把決策層移得更靠近技術本身，這是BMC設立的核心邏輯。

與此同時，外部關于百度引進多位業內知名大模型研發人才的消息也在流傳，BMC的成員構成中據稱將有不少新近加盟的頂級人才，這為委員會注入了更多變量，也意味著百度在主動打破原有的人才生態慣性。

就在BMC成立消息傳出的前兩天，李彥宏在Create 2026百度AI開發者大會上明確指出，“AI的發展正從模型階段走向應用階段，第一次，AI的主角不是模型，而是應用。”這與BMC的設立方向形成了清晰呼應，既然主角已經轉向應用，那么模型本身的研發和迭代，就必須以應用為導向來組織，從路徑探索到業務落地的全鏈路，必須在同一個委員會的統籌下運轉，而不是分散在互相平行的部門中各自為政。

從更大的視野來看，科技巨頭圍繞AI進行組織重構已成為2026年的主旋律：阿里成立了由CEO吳泳銘親自掛帥的Alibaba Token Hub事業群，整合通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部等核心AI業務；Meta則一邊裁撤非核心業務，一邊豪賭AI基礎設施，計劃到2028年在這一方向投入數千億美元。

在這場全球范圍內的AI組織競賽中，百度選擇的方式更像是“精英委員會制”，用最小的決策單元，覆蓋最完整的模型鏈路。這種方式是否奏效，目前尚難論斷。

就在大會召開前一段時間，百度正式發布了新一代基礎大模型文心5.1，該模型采用“多維彈性預訓練”技術，以業界同規模模型約6%的預訓練成本達到基礎效果領先水平，登上LMArena搜索榜國內第一。

這個數據提供了一個技術方向上的佐證，百度正在試圖用更高的工程效率來彌補規模投入上的不足，而不是一味堆算力、堆參數。BMC的成立，也要在組織層面為這種效率優先的策略提供支撐，讓最懂技術方向的人，更快速地做出路徑選擇，減少信息在層級之間流轉時的損耗。

大模型的競爭已經進入深水區，取而代之的是更長周期的工程積累和組織能力的比拼。百度成立BMC這件事，無論最終成效如何，至少傳遞出一個清晰的信號，組織的加速重構，本質上是一種焦慮的外顯，也是一種清醒的應對。（本文作者 | 張帥，編輯 | 楊林）????????????????