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新浪财经|前摩拜创始人出任百度造车CEO重建生态能否扭转净利下滑局面?



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出品:新经济观察
作者:刘雨婷 陈小妍
从去年12月起 , 百度股价大幅提升 , 2月19日 , 当日收盘涨幅14.06% , 去年12月1日至今 , 近三个月涨幅142.34% 。 从去年12月1日140.26美元/每股的收盘价上涨至2021年2月19日收盘339.91美元/每股 。
值得注意的是 , 2月22日 , 百度公司证实 , 曾任摩拜单车联合创始人兼CTO夏一平将出任百度造车公司CEO 。 百度还在2021年1月宣布组建一家智能汽车公司 , 综合人工智能、Apollo自动驾驶等技术实现整车落地 。
此外 , 2月18日 , 百度发布2020第四季度财报 , 首次将自己定位为“AI生态型公司” 。 自2020年三季度起 , 百度在营收组成中开始披露AI智能相关业务收入 。 2020第三季度及第四季度 , 以智能云、智能服务及智能驾驶为主的“其他收入”达29亿元及42亿元 , 同比增加14%和52% , 增速远高于百度的广告基本盘业务 。 但目前以智能云、智能汽车等为代表的AI新业务营收仅不到百度总收入的20% 。
百度在2020第四季度财报中披露了AI芯片研发进展 。 百度自主研发的昆仑2代云端AI芯片即将量产 , 主要应用于搜索、工业互联网、智能交通等业务领域 。 此前 , 据CNBC报道 , 百度正在为成立一个独立的AI芯片企业筹集资金 。
广告业务增长乏力造车短期难撑营收
根据百度2020年未经审计年报 , 2018-2020年其营业收入分别为1022.77亿元、1074.13亿元和1070.74亿元 , 同比增加20.60%、5.02%和-0.32% , 2020年营收出现了上市来首次负增长 。 非美国通用会计准则下 , 2018年-2020年归属于百度的净利润分别为239.76亿元、181.82亿元和220.20亿元 , 同比增长35%、-24%及21.11% 。
2020年第四季度营收303亿元 , 同比增长5%;净利润52亿元 , 归属于百度的非美国通用会计准则净利润为69亿元 , 同比下降25% 。 其中百度核心业务收入为231亿元 , 同比增长6% 。 其中 , 在线营销收入达到189亿元 , 与去年同期持平 , 非广告收入为42亿元 , 同比增长52% , 业绩主要增长点是智能云和其他服务 。
虽然百度在2020第三季度及第四季度AI服务及自动驾驶为主的“其他收入”规模已经达到29亿和42亿元人民币 , 同比增幅则分别为14%和52% , 但目前以智能云、智能汽车等为代表的AI新业务营收仅不到百度总收入的20% , 占业务收入超过八成的公司传统的广告收入增长乏力 。
此外值得注意的是 , 李彦宏在2020Q4业绩电话会上提到 , 一款新的电动汽车产品从立项到推出大约需要三年时间 , 百度合资造车企业项目进程也类似 。 这可能意味着 , 百度造车短期内难以撑起的百度营收增长 。
百度造芯搭建软硬一体AI业务
百度Q4财报里披露 , 昆仑芯片2即将量产 , 主要应用于搜索、工业互联网、智能交通等业务领域 。 2018年 , 百度正式发布“昆仑”系列AI芯片 。 2020年 , “昆仑1”芯片实现量产 , 并实现2万片规模的部署 。 而相比百度昆仑1 , 百度昆仑2性能将实现3倍的提升 。
百度目前已布局两个不同应用场景的系列芯片 , 一个是用于AI生态的昆仑系列 , 另一个则是用于语音交互的鸿鹄芯片 。 2019年百度发布了远场语音交互芯片“鸿鹄” 。 这款芯片主要用于智能家居语音交互、智能车载语音交互、智能物联等场景 。 其中 , 小度智能屏就应用了自研鸿鹄芯片 , 出货量蝉联全球第一 。
2020年第四季度 , 百度智能云业务收入实现同比增长67% , 年化收入 130 亿元 , 百度CFO余正钧透露 , 百度智能云收入主要得益于AI解决方案 。
智能云收入持续高增长的背后 , 是百度在提升算力和算法方面的布局 。 AI的三要素是算力、算法和数据 。 传统互联网厂商在算法和数据方面具备天然优势 , 在算法方面 , 百度飞桨已凝聚了超230万开发者 , 服务9万家企业 , 基于飞桨平台创建了超过31万个模型 。 此外 , 想要在智能云领域取得市场 , 通过芯片硬件提升算力是必经之路 。
AI芯片是智能化需求的产物 , 不仅对硬件提出高要求 , 还要求相配置的软件算法达到要求 。 这给予了互联网公司从传统芯片巨头英特尔和Arm中抢夺市场的机遇 。 面对市场际遇和企业自身业务需求 , 众多互联网巨头纷纷入局造芯 。 除百度研发昆仑芯片外 , 阿里巴巴旗下半导体公司平头哥在2019年发布了云端AI推理芯片含光800 , 腾讯在2020年成立了深圳宝安湾腾讯云计算有限公司 , 其业务范围涵盖集成电路设计和研发 。
不论是芯片研发还是智能造车 , 都对企业的技术能力提出了要求 , 落地前也需要大量时间和资金投入 , 短期无法实现盈利 , 同时也面临着众多强劲竞争对手的挑战 。分页标题#e#
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