成立模型委员会，百度也坐不住了

百度正在下一盘大棋，而棋盘的中心，是组织架构。成立百度模型委员会（BMC），让基础模型研发部（BMU）和应用模型研发部（AMU）向其汇报，这记大刀阔斧的改革，核心意图很明确：将模型层面的声量，重新赢回来。

“起了大早，赶了晚集”的现实压力

要理解百度的这次调整，得把时间线拉长来看。在国内大模型这场马拉松里，百度算得上是“起了大早，赶了晚集”的选手。这种落差，在用户端感受尤为直接。回想2024年3月，文心一言率先推出，一度是国内大模型应用的领跑者。然而三年过去，市场格局已然改写，豆包、DeepSeek、通义千问轮番出圈，百度后劲不足的问题开始显现。QuestMobile的数据显示，文心一言的月活跃用户数，已从近1500万的高峰滑落至500万左右。

模型层面的压力同样不小，甚至伴随着一些战略上的摇摆。就拿开源这件事来说，在市场开拓的关键窗口期，当DeepSeek、通义千问纷纷以开源策略争夺开发者时，百度的反应显得有些滞后。最终，在市场呼声下，其开源步伐姗姗来迟。有接近百度的人士透露，公司高层内部对于文心大模型的开源策略，态度并非完全一致。

更深层的问题，或许在于技术代际的节奏。一些开发者反馈，相较于行业早期与国外顶尖模型的差距，如今百度模型与海外前沿水平的距离，似乎并未缩小。而在国内，面对DeepSeek以极低成本实现顶尖性能，以及通义千问通过密集开源迭代构建起的开发者生态，百度的文心系列在策略和技术节奏上，都显得有些被动。

正是这多重的“滞后”，构成了百度此次密集组织重构最真实的动力背景。

半年内的第二次穿透性调整

按照知情人士的说法，新成立的BMC将全面统筹大模型从路径探索、技术规划到模型训练、业务落地的全链路工作，目标是实现技术到应用的一体化管理。

这已经是百度在过去半年里，针对大模型组织架构做出的第二次、也是最具穿透力的一次调整。

时间倒回2025年11月，百度宣布新设基础模型研发部（BMU，由吴甜负责）和应用模型研发部（AMU，由贾磊负责），两个部门均直接向CEO李彦宏汇报。当时的逻辑被解释为“分进合击”，意在强化基础研发与应用落地之间的分工与协同。

然而，时隔不到半年，BMC横空出世，在BMU和AMU之上再加一层统筹机构。这意味着“分进合击”的逻辑被重新审视——分开之后，如何“合”？谁来“合”？BMC提供了一个明确的答案。

技术口碑起伏与决策层下移

表面上看，这是一次纵向的治理升级，但它折射出的，是百度在大模型赛道上的真实处境。过去三年，百度文心大模型的技术口碑经历了一段起伏周期。

2024年文心一言凭借先发优势出圈，但随着竞争对手以更快的迭代节奏入场，百度的领先窗口迅速收窄。对于一家将“All in AI”刻入战略基因的公司而言，模型在各类榜单上排位的波动，已不仅仅是技术问题，更关乎市场信心。

一个值得注意的信号出现在2026年1月的文心大模型5.0发布会上，基础模型部负责人吴甜与应用模型部负责人贾磊的亮相，代表了百度技术侧架构的调整与管理层年轻化的趋势。这两位“新面孔”站在发布台上，本身就像一次仪式，宣告大模型的担子正在交接。

此次BMC的组建，延续的正是这条人事逻辑，特别强调委员会成员需对大模型有“深刻理解”。这背后有一个深刻的行业背景：当前大模型的竞争，工程执行力已经变得和算法创新能力同等重要，甚至更为关键。这种一线实战能力，往往更集中在新一代的年轻技术骨干身上。百度此举，本质上是希望将关键决策层向技术前沿本身靠拢，减少信息在传统层级中流转的损耗。

与此同时，外部关于百度引进多位业内知名大模型研发人才的消息也在流传。据称，BMC的成员构成中将包含不少新近加盟的顶级人才。这无疑为委员会注入了新的变量，也显示出百度正主动打破原有的人才生态惯性。

从“模型阶段”走向“应用阶段”的必然

就在BMC成立消息传出的前两天，李彦宏在Create 2026百度AI开发者大会上明确指出：“AI的发展正从模型阶段走向应用阶段。第一次，AI的主角不是模型，而是应用。”

这句话，与BMC的设立方向形成了清晰呼应。既然主角已经转向应用，那么模型本身的研发与迭代，就必须彻底以应用需求为导向来组织。从技术路径探索到最终业务落地的全链路，必须在一个统一的委员会下统筹运转，而非由几个平行的部门各自为政。

放眼全球，科技巨头围绕AI进行的组织重构，已成为2026年的主旋律。阿里成立了由CEO吴泳铭亲自挂帅的Alibaba Token Hub事业群，整合了通义实验室、MaaS业务线、千问事业部等核心AI业务；Meta则一边裁撤非核心业务，一边豪赌AI基础设施，计划到2028年投入数千亿美元。

在这场全球性的AI组织竞赛中，百度选择的“精英委员会制”颇具特色——试图用最小的核心决策单元，覆盖最完整的模型链路。这种方式能否奏效，尚待时间检验。

效率优先，而非单纯堆砌规模

一个技术上的佐证或许能说明百度的新思路。在大会召开前，百度发布了新一代基础大模型文心5.1。该模型采用了“多维弹性预训练”技术，据称以业界同规模模型约6%的预训练成本，达到了基础效果领先水平，并登上了LMArena搜索榜国内榜首。

这个数据指向一个趋势：百度正试图用更高的工程效率来弥补绝对规模投入上的不足，而非一味地堆算力、堆参数。BMC的成立，正是要在组织层面为这种“效率优先”的策略提供支撑，让最懂技术方向的人，能更快速、更直接地做出关键路径选择。

大模型的竞争早已进入深水区，单纯的模型参数竞赛正在让位于更长周期、更综合的工程积累与组织能力比拼。百度成立BMC，无论最终成效如何，至少传递出一个清晰的信号：组织的加速重构，本质上是一种焦虑的外显，但更是一种清醒的应对。这场关乎未来的战役，胜负手或许不止在实验室里，更在会议室中。