7 月 7 日,百度内部开了一场总监会。这一沟通会在百度内部被称作“炉边谈话”,每季度召开,由李彦宏及百度内部总监级以上管理人员参加,不对基层员工开放。百度在 7 月 12 日对内公布了总监会的会谈纪要。
《山上》独家获得的一份文件显示,会上除了李彦宏老生常谈的闭源大模型更好、智能体是人工智能应用方向等 AI 战略问题外,他在这次会上罕见地回应了百度当下面临的治理难题,包括公司内部士气低迷、高管不担责、跨部门协作难等。
两个月前,百度公关负责人璩静因为几条争议短视频离职,引发公司内外对百度文化的质疑。此次炉边谈话在璩静离职后首次举行。会谈由璩静此前的上司、同时也是目前接手百度公关业务的资深副总裁梁志祥对谈李彦宏。
李彦宏没有在会上提及璩静,他在回答一条关于什么才是优秀的中高管的问题时说,管理者要有领导力,要给下面的员工树立榜样。“很多时候,文化不是落在纸面上的,不是能够说出来或者写出来的,而是遇到事情的时候看看你是怎么解决的。”
他说,不懂行、做不了决策的管理者,就不应该在这个位置上。在 5 月初的百度先进员工颁奖活动上,李彦宏曾说,他自己算是一个脾气比较好的老板,很少对员工发脾气,但他也有底线,不能触碰的底线坚决不能碰。
2023 年上半年,凭借着大模型的东风,百度的股价持续拉升,一度在当年 3 月飙升至 154.4 港元,达到自 2022 年初以来的最高点。但此后不断下行,悉数回吐。即便最近一段时间因为萝卜快跑拉升,创下过去一年多来最高单日涨幅,但仍未回到去年高点。过去一年,百度港股股价跌去了 37%。
一些市场分析认为百度当下的 AI 战略尚未对主营业务产生明显拉动,在线广告业务仍然是百度营收支柱,这一业务已经连续几季度增速放缓,且二季度仍看不到复苏迹象。李彦宏在今年一季度财报电话会上称,百度从去年下半年开始将生成式 AI 用于广告业务商业化,目前每季度能为广告业务带来数百万元增量收入。
内部总监会上,李彦宏也罕见地承认现在百度的增速下来了,“是比较艰难的时候”。他希望员工不要在意外界看法,把业绩做出来,其他事情是自然而然的。“如果你信这个东西,留下来,我们一起干。如果你不信这个东西,外面有更好的选择,that‘s it。”
李彦宏称,当下移动互联网的状态已经变成了一个零和游戏,而百度又处于被动的位置,“内容生态跟抖音、跟微信这些相比还是有很大差距的,如果想要完全按照移动互联网的打法再追回来,不是那么容易的。”
他说,当下百度的士气确实不好,这是由于百度正处在一个转型的过程中。过去几次的技术突破让他们都错认为属于 AI 的时代终于到来,但“每次最好的结局都是比较让人失望的”。他相信“这一次会是不一样的”。只是要花多长时间才能迎来真正的人工智能时代,仍然需要等待。
李彦宏觉得员工目前感受到的焦虑感和紧迫感是正常的。他还举了理想 MEGA 的例子,“我们可以看到,这些人或者这些公司,他们的焦虑感比我们还要强。”李想 2022 年就在公司走廊里训话,说他们已经被世界上最狼性的公司盯上了。但即便如此,仍然会出现像 MEGA 这样卖不出去的情况,所以,紧迫感必须要有。
他给出的解决办法是“聚焦”。李彦宏称,百度不能打太多的仗,公司的资源是有限的,他们要把资源放到真正跟核心业务相关的地方去,避免资源过于分散,导致本来应该打赢的仗也打不赢。
一位百度前 IT 员工告诉《山上》,百度过去是一家特别乐意搞新业务的公司,“因为它没有那种特别出众的业务,说白了我独立做个项目,这个项目就能起来,但基本上都做不起来。”
过去十多年间,百度在 AI 与搜索之外尝试了诸多跨界业务,包括外卖、团购、电商、直播、短视频等等。返港上市之前,它曾计划花费 36 亿美元收购 YY,补足移动生态短板。这笔创下百度有史最大规模收购在延宕了几年后终止。
“创业项目是一个接一个,都没什么太大的用,基本上都没做起来,最后都黄了。”上述百度 IT 前员工说。
百度的核心价值观是“简单可依赖”,用了 20 多年,但至今似乎仍然没有像阿里那般将组织文化深深烙印到每一个员工身上。一位百度员工对《山上》说,对这几个字没有什么理解。另一位前员工称,内部员工对此甚至有一个调侃的说法,“简单,可以赖”。
5 月份的璩静事件更是加剧了公司内外对价值观的质疑。今年 5 月初,百度公关负责人璩静接连在短视频平台上发布几条颇具争议性的视频,引起公众关注。璩静此后在个人社交账号上致歉,很快离职。
百度资深副总裁崔珊珊在公司内部的先进员工颁奖活动上称,公司已经快 25 年了,出现问题不奇怪,无法清醒和理智地看待才是不对的。她说,“在百度,没有什么比简单可依赖的价值观更值得坚守和捍卫。”李彦宏也在这次活动上说,这些受表彰的优秀员工才是百度最真实的代表。
几位接受《山上》采访的员工都提及百度内部存在的管理问题,例如中层领导不作为,相互推诿,只唯上,“上面要搞什么我就搞什么。”
总监会上的其中一个问题关于百度中高管的优秀标准是什么。“公司里有很多高 T、高 P 甚至 M4、M5,‘身居庙堂,不知江湖之远’,在关键的决策点上不担责,要求业务部门做大量的对内科普性工作,效率低、流程长、决策慢。Robin 也曾在百度骄傲颁奖礼上说过,这些优秀的员工代表了百度的文化价值观。那么,对于中高管来说,优秀的标准是什么?”
李彦宏回答说,公司有 20 多年历史,那些总监或者 M4、M5 也包括 T10、P10 以上职级的人,确实有一些人慢慢地手不沾水、有点脱离具体工作了。他说自己对 HR 有要求,要考核干部,如果这个干部不懂行、拿不了主意、做不了决策,就不应该在这个位置上。对于执行的人,他们的要求是“谁受益谁推动,解决不了 escalate(逐级上升)。”
“无论是干部,还是员工,大家都要明白一点,任何事情都会有一个结论、都会有一个解决办法,最后如果谁都解决不了,那上升到我这儿来,也一定会给你一个答案、一个决策,不可能有什么事情不了了之就拖下去了。所以,不要因为这件事情耽误了我们的决策和执行。”李彦宏说。
李彦宏说,他对于管理者,除了“简单可依赖”的要求外,对管理者的领导力也有要求。“你下面的这些员工对你是仰视的,所以你要给他们做一个榜样。”他对参会的百度总监级别以上的中上层员工喊话,“在百度总监的位置上,大家一定要能够做出这样的榜样,让更多人感受到,这是一家充满正能量、有竞争力、有前途的好公司。”
“百度之前是有点偏国企的。”上述百度 IT 员工对《山上》说,但现在百度已经开始降本增效,严格考勤。一位百度员工说,公司的打卡时间会统计,早上 9 点上班,但基本上都是八九点才走。
一位前段时间被裁的百度前员工说,他一开始不知道自己被裁是 HR 还是部门领导的意思。后来他们几个被裁员工私下分析,认为这是 AI 的意思,“算你的下班时间,算你的代码提交量,算你整个人的性价比。”
裁员在断断续续进行。根据百度年报,百度 2023 年底员工总数为 3.98 万人,2022 年末为 4.13 万人,一年减员 1500 人。不过这一数字仍小于阿里和腾讯减员数量。
过去一段时间可能是李彦宏对外发声最密集的时间段。他不断对外谈及 AI 战略,引发诸多争议,比如“闭源大模型一定比开源好”等。最近他提的观点是智能体是看好的 AI 应用方向,而搜索是智能体分发的最大入口。
李彦宏说,他是上海人工智能大会的产业论坛上第一个发言的嘉宾,发言之前他就预料到了自己的很多说法会引起争议。但当下的人工智能市场是混乱的,“各路人士都在对 AI 发表各种各样的意见,这时候如果我们不发声就会被其他人带偏”,所以他要对外持续输出,试图影响外界对于 AI 当前发展状况的理解和今后的发展方向。
过去一年,百度几乎旗下所有业务都接入了 AI。去年 10 月的百度世界大会上,李彦宏宣布百度的所有应用都通过 AI 重构,包括百度搜索、、百度网盘等。
上述百度前 IT 员工说,当下员工的晋升、业务的重视度都会考量与 AI 的关系度。一些原本与 AI 较远的业务线也不得不思考如何接入 AI,“晋升的时候谁跟 AI 有关,谁的晋升就快,就这么简单。”
在这次总监会上,李彦宏重提了他对 AI 战略的看法,除了他此前对外谈及的闭源比开源好、智能体、大模型 ToB 比 ToC 前景更广阔外,还包括多模态、Apple Intelligence、大模型价格战等。
“我认为 GPT-4o 是正确的方向,在这之前大家一直都在期待 GPT-5 的发布。但我们看到 GPT-4 发布之后,接着发布的是 GPT-4V、GPT-4Turbo、GPT-4o,这些都是在 GPT-4 的基础上进行的各种各样的尝试。4o 这个方向就是多模,多模的响应速度更快、连接更加自然、更加 native,可以在一个模型里处理各种各样的图片、声音、文字等等,能够使用户体验更好,能在更多的领域中被使用到,我还是比较认可 4o 这个发展方向的。”
李彦宏称,他们目前在多个业务需求上也听到了一些声音,不管他们将来发 EB5、还是发什么新的模型,最终都是会兼容多模态的。
Apple Intelligence和百度的关系不大,它主要强调的是端上的大模型,但百度几乎没有对端的控制。国内的华米 OV、国外的 iPhone,在渠道管理上都是非常强势的,他们可能觉得端的模型是个机会,或者至少是不能错过的一件事情。最后他们会做成什么样,说实话我没有那么关心,跟我们关系不是很大。
李彦宏认为,这些公司在真正的云端模型可能会比较差,很可能他们将来会依赖一个或多个云端大模型,百度也希望为他们提供云端模型的能力。
“至于说端侧模型将来会有哪些创新点,由于我没那么关心,我也没太想过,如果它只是简单地去 copy 云端模型的能力,那其实也没有什么新鲜感,只是更小、能力更差了,最多大家可能会觉得这样的隐私保护比较好,数据没有传到云端,仅此而已。”
李彦宏称,现在的大模型市场比较混乱,大家对于哪个模型最好、哪个模型性价比最高、用公有云还是私有化部署的形式等等这些方面,还没有形成特别强烈的共识。他们需要往前再跑一段时间,跑到最后比拼的不是价格,而是效率。
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