Operator
大家好，感谢各位参加百度2023年第三季度财报电话会议。[接线员提示] 今天的会议正在录音。如有异议，您现在可以断开连接。现在我将会议转交给今天的主持人，百度投资者关系总监林娟。
Juan Lin
大家好，欢迎参加百度2023年第三季度财报电话会议。百度财报已于今天早些时候发布，您可以在我们的网站以及新闻通讯服务上找到副本。今天参加会议的有：我们的联合创始人兼首席执行官李彦宏；首席财务官罗戎；以及负责百度智能云事业群组（ACG）的高级副总裁沈抖。在准备好的发言之后，我们将进行问答环节。请注意，今天的讨论将包含根据美国《1995年私人证券诉讼改革法案》安全港条款所作的前瞻性陈述。前瞻性陈述受风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与我们当前的预期存在重大差异。有关这些风险和不确定性的详细讨论，请参阅我们最新的年度报告以及提交给美国证券交易委员会和香港证券交易所的其他文件。除适用法律要求外，百度不承担更新任何前瞻性陈述的义务。我们的财报新闻稿和本次电话会议包含对某些未经审计的非公认会计准则财务指标的讨论。我们的新闻稿包含未经审计的非公认会计准则指标与未经审计的最直接可比的公认会计准则指标的调节表，可在我们的投资者关系网站ir.baidu.com上查阅。提醒一下，本次会议正在录音。此外，本次电话会议的网播将在百度投资者关系网站上提供。现在我将电话转交给我们的首席执行官李彦宏。
Robin Li
大家好。尽管在线营销业务和AI云业务都面临充满挑战的宏观经济环境，百度核心在第三季度仍实现了稳健的收入、利润和现金流。我为我们的团队感到自豪，他们成功提升了运营效率并保持了稳定的利润率，同时通过文心一言和文心大模型对我们的产品组合进行了全面重塑。今天，我想分享一下文心一言和文心大模型为我们带来的新机遇的最新进展。之后，我将讨论我们各项业务的一些关键亮点。 目前，我们正处于由生成式AI和基础模型驱动的广泛平台转型之中，这将彻底改变每个行业。8月31日，我们获得了大规模部署文心一言并向企业客户开放文心API的批准。自那时起，我们看到文心一言和通过文心API处理的查询量显著增加。此外，我们从这些用户和客户那里获得了宝贵的反馈，使我们能够进一步完善模型的性能。 在10月的百度世界大会上，我们展示了文心一言和AI原生产品的进展。在那次活动中，我们推出了文心大模型4.0（EB4），这是我们最先进的基础模型。我们相信EB4是GPT-4级别的模型，在内容理解生成、复杂推理和记忆保持方面展现出人类水平的性能。这些能力对于开发AI原生应用和解决方案至关重要。我们很高兴能够比预期更早地推出EB4。这得益于我们独特的端到端四层AI基础设施，它极大地提高了模型训练效率。来自用户和客户的输入和反馈也发挥了重要作用。 在产品方面，正如我之前所说，我们继续使用文心大模型来重塑我们的整个产品组合，并引入AI原生体验。在客户方面，文心一言通过直接生成搜索查询答案来增强百度搜索，补充了传统搜索。本季度，我们开始测试新功能，这些功能将推荐类似信息流的资讯与生成的搜索结果相结合，并支持多轮对话以鼓励用户进一步表达。我们的初步测试获得了积极的反馈。我们相信这些功能将有助于加深用户参与度和延长使用时间，释放新的变现机会。特别是在医疗、教育、旅游、法律和汽车等垂直领域，广告主愿意在客户获取和再互动方面投入大量资金。 文心一言作为我们新的AI原生产品，在桌面和移动端都充当了多功能的多模态对话AI助手。鉴于我们大语言模型的卓越性能，我们对服务的变现充满信心。从11月1日起，EB4通过文心一言向公众开放，订阅费约为每月8美元。这使我们成为中国首家实施用户收费的公司，与市场上的其他模型区分开来。我们的主要重点是鼓励用户与AI副驾驶之间的无缝协作，我们相信这是新时代的关键趋势。例如，借助AI副驾驶，百度文库已转变为满足各种文档创建需求的一站式商店。我们已经看到付费用户账户的增加，我们预计这一趋势将在未来几个季度持续。 在企业级产品方面，我们最近推出了GBI（生成式商业智能）与文心一言。GBI通过自然语言交互简化数据分析，促进业务运营的更快决策。GBI的推出是基于我们认识到各行业客户都需要AI副驾驶来帮助他们更高效地分析数据。在我们上次的财报电话会议上，我们还讨论了如何使用文心一言创建百度Comate（我们的AI编码助手）和如流（我们的企业通信与协作平台）。这些产品专注于提升生产力和效率，每个产品都为我们的云客户提供了增销机会。事实上，越来越多的中国传统行业和公共部门的云客户已经使用了试用版，并对这些产品和功能表现出兴趣。此外，这些产品和功能也使我们能够在更广泛的行业中获取新客户。 在生态系统方面，我们赋能企业通过API利用文心大模型创建自己的AI原生应用和解决方案，这将推动生成式AI和大语言模型的发展。随着越来越多的基于文心大模型构建的AI原生应用取得成功，无论是由我们开发还是由我们的客户开发，文心大模型同样会取得成功。目前，每月有超过10,000家企业通过API积极使用文心大模型。自8月底获得监管批准以来，这个数字一直在快速增长。目前，文心大模型每天处理数千万次查询。目前，这些查询中有很大一部分且比例不断上升来自百度系列产品，因为我们在构建AI原生产品方面一直是先驱，并投入了大量精力重塑我们的产品。 在11月上半月，每日外部查询量较10月同期增长了50%以上。随着我们积极协助云客户创建AI原生应用，我们相信未来外部查询量将持续显著增长。我们还积极吸引开发者通过插件将他们的信息和服务连接到文心一言。通过插件，文心大模型可以帮助人们完成越来越多的任务，解锁广泛的应用场景。截至目前，[听不清]插件已经可以接入文心大模型。首批第三方插件包括携程、中信出版集团、中国司法大数据研究院、新东方、汽车之家和树图思维导图。 总之，本季度我们在利用生成式AI革新产品使用和改变用户及客户的业务运营方面取得了重大进展。我们相信这仅仅是个开始。未来，我们将重新调整资源以投资于这一增长机遇，并减少对低优先级工作的投入，提高现有业务的效率，从而平衡投资和利润率。我们对百度、我们的用户、客户、合作伙伴以及整个生态系统的可能性感到兴奋。 现在让我回顾一下我们各项业务的关键亮点。移动生态系统在本季度继续在用户指标和财务表现方面保持稳定增长。百度App的月活跃用户数在9月同比增长5%，达到6.63亿。百度App的搜索查询和内容分发保持韧性。特别是，百度App内搜索和feed分发的视频在第三季度均实现了两位数增长。 百度核心的在线营销收入在第三季度同比增长5%，持续为集团创造强劲的利润和现金流。这一增长得益于医疗保健和旅游等垂直领域的持续复苏。本季度，我们继续利用生成式AI帮助广告主提高平台上的投资回报率和转化率。从9月开始，广告主可以使用我们的新营销平台。该平台支持自然语言输入和多轮对话，帮助广告主更全面地阐述需求，使我们能够为投资制定更有效的广告策略。此外，我们持续改进变现系统，专注于提升定向能力和拍卖系统。例如，达内教育和IT职业教育公司在使用这个增强的平台和能力后，转化率提高了23.3%，投资回报率提升了22.7%。 我们仍处于利用生成式AI帮助广告主在平台上实现更高转化率和投资回报率的早期阶段。我们的努力最终将显著提升市场化能力，并为未来收入增长做出贡献。本季度，我们还利用AI能力帮助商家在百度上增长销售额。一个例子是我们如何帮助中小企业进行直播购物。通过文心一言，我们引入了一个工具，使他们能够轻松创建自己的数字人、生成直播脚本等，显著降低了在百度上销售商品的直播门槛和成本。展望未来，我们乐观地认为，我们的在线营销收入增长将继续超过中国的GDP增长。同时，我们将继续测试AI原生营销产品，这些产品可能比传统的通用搜索广告开辟更多机会。这使我们对百度长期在线营销增长前景充满信心。 转向AI云，本季度我们继续在非GAAP基础上产生正的营业利润，因为我们仍然专注于业务的健康性。生成式AI和大语言模型为我们带来了很多机遇，增强了我们在云领域的竞争优势，并扩大了我们的总可寻址市场。越来越多的企业正在使用文心API开发自己的AI原生应用和解决方案。我们还通过利用我们独特的四层AI基础设施以及多年来构建和使用基础模型的经验，帮助客户高效构建自己的模型。大语言模型训练非常复杂，需要大量GPU同时工作。文心GPU故障会影响整个流程。我们已经开发出快速识别和解决GPU故障的方法，从而显著降低了训练成本。目前，我们平台上约98%的训练时间是有效的，树立了行业标杆。我们还拥有一系列不同的资源，包括工具包、数据集，供企业客户轻松微调他们的定制模型。 生成式AI帮助我们扩大了云客户群。大量使用文心API的云客户是新客户。同时，我们的一些现有云客户因生成式AI而增加了对我们的支出。AI云收入在第三季度同比下降2%，主要原因是智能交通项目需求疲软。我们相信，受生成式AI相关业务日益增长的势头推动，AI云收入应在第四季度恢复正增长。此外，由于智能交通收入从去年第四季度开始放缓，今年第四季度我们将有一个更有利的同比基数。 接下来是智能驾驶，我们的目标保持不变，即在几年内实现机器人出租车运营的区域单位经济收支平衡，然后实现运营盈利。为此，我们正在战略性地将资源集中在关键地区。武汉仍然是我们最大的运营区域，我们相信它也是目前全球最大的区域，提供自动驾驶辅助服务，覆盖人口约270万。第三季度，武汉整体订单组合中完全无人驾驶订单的比例超过40%，高于第二季度的35%。我们特别高兴地强调，Apollo Go在武汉的运营继续扩大。8月下旬，Apollo Go成为中国首家在武汉天河国际机场（华中地区最繁忙的机场之一）向公众提供自动驾驶网约车服务的公司。扩展到机场接送涉及更长的旅行距离，为未来改善单位经济提供了绝佳机会。所有这些发展都有助于单位经济的改善，我们的目标是在几年内实现区域单位经济收支平衡。 第三季度，Apollo Go向公众提供了82.1万次乘车服务，同比增长73%，截至第三季度末，累计订单量已超过410万次。作为我们高管轮岗计划的一部分，我们最近任命王云鹏博士为百度公司副总裁，他将领导智能驾驶事业群组。云鹏自2012年加入我们，自2018年起负责自动驾驶业务。看到另一位业务领导者在百度内部成长起来，我感到非常自豪。振宇已轮岗担任CEO助理和技术伦理委员会主席。现在让我们继续荣的财务业绩回顾。
Rong Luo
谢谢，Robin。现在我来详细介绍我们第三季度的财务业绩。总收入为344亿元人民币，同比增长6%。百度核心收入为266亿元人民币，同比增长5%。百度核心在线营销收入为197亿元人民币，同比增长5%。百度核心在线营销收入为69亿元人民币，同比增长6%。爱奇艺收入为80亿元人民币，同比增长7%。收入成本为163亿元人民币，与去年同期基本持平。运营费用为119亿元人民币，同比增长8%，主要由于中国业务支出增加、促销营销费用、服务器折旧费用以及支持文心一言回购成本的服务器托管费用。百度运营费用为105亿元人民币，同比增长10%。百度核心销售及管理费用为48亿元人民币，同比增长14%。本季度销售及管理费用占百度核心收入的18%，去年同期为17%。百度核心研发费用为56亿元人民币，同比增长7%。研发费用占百度核心收入的21%，与去年同期持平。运营收入为63亿元人民币。百度核心运营收入为55亿元人民币，百度核心运营利润率为21%。非美国通用会计准则运营收入为76亿元人民币，非美国通用会计准则百度核心运营收入为67亿元人民币，非美国通用会计准则百度核心运营利润率为25%。其他收入净额为19亿元人民币，去年同期为其他损失净额48亿元人民币，主要由于：第一，贷款投资公允价值变动首次确认3.38亿元人民币收益，而去年同期为31亿元人民币损失；第二，长期投资减值减少14亿元人民币。所得税费用为13亿元人民币，同比增长41%，主要由于税前利润增加。归属于百度的净利润为67亿元人民币，每ADS摊薄收益为18.22元人民币。归属于百度核心的净利润为64亿元人民币，百度核心净利润率为24%。非美国通用会计准则归属于百度的净利润为73亿元人民币，非美国通用会计准则每ADS摊薄收益为20.40元人民币。非美国通用会计准则归属于百度核心的净利润为70亿元人民币，非美国通用会计准则百度核心净利润率为26%。截至2023年9月30日，现金、现金等价物、受限制现金及短期投资为2027亿元人民币，扣除爱奇艺后的现金、现金等价物、受限制现金及短期投资为1974亿元人民币。自由现金流为60亿元人民币，扣除爱奇艺后的自由现金流为52亿元人民币。截至2023年9月30日，百度核心员工人数约为35,000人。现在，请接线员开放问答环节。
Operator
[操作员说明] 您的第一个问题来自花旗银行的Alicia。请提问。
Alicia Yap
您好。谢谢。晚上好。Robin、Julius和管理团队。感谢回答我的问题。我的问题是关于广告业务。看起来百度的广告收入增长似乎比一些互联网同行要慢，除了宏观因素外，管理层能否详细说明导致广告收入增长较弱的其他原因？然后展望第四季度，您是否看到需求有所回升？电商行业的贡献如何？AI将如何改变广告业务前景。谢谢。
Robin Li
你好，Alicia，我是Robin。在第三季度，除了宏观疲软外，来自电商平台的在线营销收入也相对较弱。来自电商平台的收入是我们最大的收入贡献者之一，约占我们总在线营销收入的10%。与许多其他互联网平台公司一样，我们正在建立自己的原生电商业务。随着我们持续改善百度上的购物体验，我们原生电商业务的收入增长非常强劲。我想强调我们在通过生成式AI在广告业务方面取得的进展。我们基本上正在重组整个广告平台，包括创意构建、广告定向和竞价投资。这些努力已经开始见效。这类举措带来的增量收入预计将在本季度（即今年第四季度）达到数亿元人民币的水平。展望未来，我们乐观地认为——我们的在线营销收入增长将继续超过中国的GDP增长。谢谢。
Operator
下一个问题来自摩根大通的Alex Yao。请提问。
Alex Yao
谢谢管理层回答我的问题。我有几个关于云收入的问题。我相信Robin提到尽管第四季度收入适度下降，但云收入的增长率将在第四季度恢复正增长。那么从那里开始，我们是否应该预期云收入在2024年上半年进一步加速增长？关于智慧城市项目，是否还有更多项目仍处于风险之中？更重要的是，随着你们开始将AI能力货币化，AI何时将开始对云收入做出有意义的贡献？最后，对2024年云收入增长前景有何初步看法？谢谢。
Dou Shen
你好，Alex，我是Doug。感谢你的提问。实际上，正如我们之前提到的，我们一直专注于改善业务健康状况以实现可持续发展。因此，我们在过去几个季度实现了非GAAP营业利润。正如Robin刚才提到的，由于智能交通需求疲软，云收入在第三季度略有下降。但排除智能交通业务后，我们其余的AI云业务表现出相当稳健的增长。我们相信AI云收入将在第四季度恢复增长，并且这一趋势将持续下去。更令人兴奋的是，我们不断看到生成式AI和大语言模型带来的新机遇。实际上，上个季度我们已经提到，越来越多的跨行业客户来找我们进行模型训练、应用开发和解决方案增强。尽管目前生成式AI和LLM相关业务的收入仍然很小，但增长非常迅速。我们看到越来越多的企业主动采用这些新技术来提高生产力和效率。其中一些客户，特别是来自互联网、教育和科技行业的客户，已经开始通过与我们的合作看到效率提升。因此，他们中的一些已经逐渐增加了对我们云服务的支出。展望第四季度，我们计划利用在生成式AI和大语言模型领域的领导地位，持续吸引新客户并鼓励现有客户增加对百度AI云的支出。我们相信这不仅将带来长期收入增长，还将实现持续的利润率改善。谢谢，Alex。
Operator
下一个问题来自美国银行的Miranda Zhuang。请提问。
Miranda Zhuang
谢谢，晚上好。感谢管理层回答我的问题。祝贺你们取得的业绩。我的问题是关于文心一言的。管理层能否与我们分享自文心4.0上个月推出以来的近期反馈？以及关于采用文心4.0的合同情况有什么信息？另外，文心一言开始向终端用户收取订阅费后，消费者反馈如何？最后，在您提到的各种机遇中，您认为哪一个可能成为最大的收入驱动力？谢谢。
Robin Li
你好，Miranda，我来回答你的问题。自10月中旬发布EB4以来，我们收到了来自用户和客户的积极反馈。许多企业已联系测试EB4，并对其能力印象深刻。EB4在高级理解和复杂推理能力方面赢得了声誉。与EB3.5及市场上其他大语言模型相比，我们注意到EB4生成的回答更加结构化、更清晰，并且在编码方面表现优异。从11月1日起，我们开始向企业和用户收取EB4使用费。我们看到越来越多的客户和用户愿意为其使用付费。我们很自豪能成为中国首家推出GPT-4级别模型的公司。EB4进一步扩大了我们在市场上对其他大语言模型的领先优势？我们是首个向终端用户收费的大语言模型，这使我们区别于其他同行。关于你提到的商业化机会问题，我们看到在AI原生应用方面存在重大机遇，无论是百度自行开发还是客户利用我们的AI能力开发的应用。如果看看我们自己的产品，我们在新搜索和改造后的广告平台方面看到了重大机遇。新搜索是对传统搜索的补充。它可以解决以前无法回答的复杂问题。它还使用户能够对各种主题和项目进行更个性化和深入的研究。我们很快将使用户能够与我们进行多轮对话。由于我们的搜索将能够以自然语言和多轮对话方式与用户交流，这也将在商业方面创造更多潜力。我们正在为中小企业和品牌测试聊天机器人类型的广告产品。我们相信这不仅有助于推动有效转化，还能让我们最终从CPC模式转变为CPS模式。同时，我们的能力将帮助广告主在百度上更好地运营业务。我们改造广告平台的持续努力已经显示出积极成果，我们将继续利用生成式AI帮助广告主团队在百度上实现持久的投资回报率增长。在赋能客户使用生成式AI方面，正如Doug刚才提到的，客户需求现在有所不同。一些客户仍然倾向于训练自己的模型，但GPU出口限制将对此造成阻碍。最终会清楚，从头开始训练大语言模型非常困难，尤其是在试图实现涌现能力时。因此他们将转向市场上可用的先进大语言模型，如ERNIE来开发应用。随着客户在使用大语言模型创建应用方面变得更加熟练，以及更多由ERNIE驱动的AI原生应用得到更广泛使用，我们应该能够通过模型推理看到持续的收入增长。长期来看，推理应该成为未来主要的收入来源。同时，我们还将帮助客户微调我们现有的模型产品，以适应他们在每个场景中的定制需求，因为我们的模型更好、更快、更具成本效益。总之，生成式AI和大语言模型将为我们带来巨大的商业机会。迄今为止，我们在商业化方面已经取得了良好进展，而这只是一个充满希望的未来的开始。谢谢。
Operator
下一个问题来自摩根士丹利的Gary Yu。请提问。
Gary Yu
您好，感谢管理层给予提问机会。管理层能否分享关于AI驱动的广告系统升级的最新广告主反馈？随着该系统向更多甚至所有广告主推广，您如何看待2024年核心广告业务的收入提升水平？谢谢。
Robin Li
是的，我们对广告系统的快速AI转型感到非常满意，并为我们广告主给予的积极反馈感到兴奋。总体而言，我认为广告主很欣赏我们帮助他们提高在我们平台上投资回报率的努力。他们也喜欢我们的新功能，这些功能有助于提高他们的工作效率。正如我在准备好的发言中提到的，过去几个季度我们投入了大量精力使用生成式AI，旨在重塑我们的应用系统。现在我们拥有一个面向广告主的集成营销平台。广告主可以使用它来生成创意广告素材。事实证明，这些素材比人工创建的素材能带来更高的转化率。而且我们的平台还允许广告主通过自然语言与广告主进行多轮对话互动，我们升级后的平台能够更好地理解他们的意图。这使我们能够创建带来更高投资回报率的广告活动策略。此外，它显著减少了广告经理创建广告活动所需的时间，因为即使是经验丰富的广告经理也需要花费数小时来制定广告策略。而现在有了AI助手，整个过程只需几分钟。截至目前，已有数千名广告主迁移到我们的新平台。虽然这个数字相对于我们50万的广告主基数来说相对较小，但确实在快速增长。此外，我们继续使用AI改进我们的竞价系统和广告定向能力。这些举措发生在系统的后端，因此广告主可能无法直接感知到它们，但他们已经观察到广告转化率和投资回报率的改善。因此，平均而言，使用这些功能的广告主在第三季度可能实现了高个位数的转化率增长。我们所有的努力最终应该会吸引广告主将更多的广告预算分配给百度。正如我之前提到的，与我们升级后的广告平台相关的在线营销收入一直在快速增长，并且已经变得相当可观。而这仅仅是个开始，正如我所说，我们正在试验AI聊天机器人，未来聊天机器人可能取代落地页。这在用户通常需要研究和进行长期决策过程的垂直领域尤其有用。想象一下，搜索培训项目时被引导到一个机器人而不是网页，通过我们的AI聊天机器人，用户可以快速了解品牌特定信息、产品详情等内容。尽管我认为多轮对话也非常吸引人。对于广告主来说，这有助于他们与潜在客户保持联系，并在关键决策点引导他们，从而实现更好的转化甚至直接销售。我们相信AI聊天机器人可以与生成式AI驱动的新搜索很好地配合，为我们带来更多机会。我之前提到过，这类举措带来的增量收入预计将在本季度（第四季度）达到数亿元人民币的水平，而且这确实在快速增长。这一趋势应该会持续下去，并在2024年进一步加强。谢谢。
Operator
下一个问题来自瑞银的Wei Xiong。请提问。
Wei Xiong
晚上好管理层，感谢回答我的问题。我想跟进一下贵公司的云业务。管理层能否分享更多关于如何看待中国云市场的行业竞争格局，特别是在互联网云厂商之间，以及与电信运营商竞争时的情况？另外，随着生成式AI和大语言模型的发展，我们如何评估相对于同行的竞争优势？我们预计明年随着其他公司努力追赶，竞争会加剧吗？谢谢。
Dou Shen
很好的问题，熊伟。正如您已经注意到的，传统云业务正在放缓，而生成式AI和大语言模型正在进入并重塑云业务行业的竞争格局。过去，云市场的重点实际上是基础设施，这就像一种商品，人们主要在价格上竞争。但现在随着生成式AI和大语言模型的兴起，情况正在发生变化。越来越多的云客户来到百度，希望利用这些先进技术来提高生产力和效率。他们选择我们不仅因为我们拥有最先进的AI技术，还因为我们有使用AI帮助企业解决问题的经验和记录。其中一些客户仍处于产品实验阶段，但我们坚信新技术能够重建他们的产品和服务，因为我们在海外已经看到了成功案例。这就是为什么我们看到新技术正在增加我们的时间并扩大我们的竞争优势。正如Robin提到的，EB4是中国首个GPT-4风格的模型。我们也分享了EB4获得的积极初步反馈。目前，我们的团队正在与客户进行对话，帮助他们理解技术并利用ERNIE重新开发现有产品和创造新产品。可以说，ERNIE已经帮助我们吸引了新客户，并从现有客户那里获得了额外的IT支出。这里我想简要提出我们在市场上的两个优势。第一个是我们独特的四层AI基础设施，这使我们能够在每一层进行调整或创新，以便与其他领导者兼容，持续推动模型训练和推理的效率。第二个更具体的是我们为大规模语言模型训练开发GPU集群网络的能力。正如Robin刚才所说，我们AI基础设施上98%的训练时间都是有效的，这导致我们的客户，包括几家领先的互联网和科技公司，增加了对我们服务的投资。此外，我们将继续利用我们独特的AI架构优势来推动效率提升。这将帮助我们大幅降低云上模型训练和推理的成本，使我们能够为客户提供更具吸引力的价格，并进一步加强我们在市场上的竞争优势。关于电信运营商的竞争，我想强调我们的重点是在不同的市场细分领域，因为我们通过AI能力特别是我们提到的ERNIE来区分自己。至少值得注意的是，我们可以合作，实际上我们已经在许多项目上与中国的其他互联网公司合作，我们强大的AI能力和ERNIE得到了市场的广泛认可，这将使我们与同行区分开来。总结一下，我们相信我们强大的AI能力，特别是在生成式AI和大语言模型方面的能力，将使我们最终成为终端市场的领导者，并在云市场中获得份额。
Operator
下一个问题来自高盛(Goldman Sachs)的Lincoln Kong。请提问。
Lincoln Kong
谢谢管理层回答我的问题。我的问题也是关于ERNIE的，鉴于ERNIE 4.0的成功升级，未来模型迭代的战略是什么，以确保我们的技术领先地位？我们预计行业基础模型的竞争是会趋于稳定还是会加剧？谢谢。
Robin Li
你好Lincoln，我们手头的AI芯片已经足以支持我们推出EB4。我们在竞争中处于领先地位。为了将我们在大型语言模型方面的领先优势提升到新水平，我们将采取应用驱动的方法。我们将让AI原生应用告诉我们ERNIE Bot能力需要改进的地方。鉴于目前市场上AI原生应用数量非常有限，ERNIE API的大部分成本来自内部应用，比如我们的搜索应用、文库等。现有产品的重建和重构推动ERNIE朝着正确的方向创新。同样重要的是，我们正在帮助企业使用ERNIE构建他们的产品。我们看到每月有超过10,000家企业通过API成本使用ERNIE，这也推动了ERNIE的改进。我们还在继续提高模型的效率。例如，与三月份的ERNIE Bot版本相比，当前版本的推理成本降低了98%，基本上在相同硬件激活功率下实现了50倍的QPS提升。我们能够做到这一点得益于我们独特的四层架构以及端到端优化的能力。持续的推理成本降低进一步增强了我们模型的竞争优势，并使我们能够灵活地提供越来越有吸引力的产品。从长远来看，考虑到高性能芯片稀缺、数据需求高、AI人才短缺以及巨大的前期投资等因素，行业将很快进入整合阶段。我们相信市场上只会剩下少数几个基础模型，而百度肯定是其中之一。在行业发展的这个阶段，越来越多的企业将开始利用像ERNIE这样的先进基础模型来创建AI产品，而不是花费资源构建自己的大型语言模型。因此，我们预计未来基于ERNIE的原生应用数量将达到数百万。
Lincoln Kong
谢谢。
Operator
下一个问题来自瑞穗(Mizuho)的James Lee。请提问。
James Lee
很好。感谢回答我的问题。你们能否量化一下与AI相关的投资，以及这些投资如何影响损益表中的各项成本项目，我们是否应该预期这些投资在未来几个季度会加速？我特别考虑到文心一言4.0的发布以及随着更多用户使用可能带来的更高推理成本。如果从更长期的角度来看，考虑到所有变动因素，包括收入结构变化、AI投资以及云业务盈利能力的持续改善，我们应该如何看待百度核心业务在未来几年的营业利润率？谢谢。
Rong Luo
你好James。我是Julius，我来回答你的问题。目前，生成式AI和大语言模型的主要投资集中在计算能力方面，这部分记录在资本支出中。我认为在过去几个季度，我们在训练新的文心一言模型上投入了大量芯片资源。未来，随着更多由文心一言驱动的AI原生应用被更广泛使用，我们也会在小型[听不清]上投入更多资源。但请注意，所有这些AI相关投资的影响都是相当可控的，因为所有硬件折旧都会分摊到几年内。例如，用于训练文心一言的所有计算能力相关费用都通过无形资产折旧记录。而模型推理成本，这与模型内部或外部使用高度相关，应该由未来的发展资金支持。此外，我们很高兴看到我们在生成式AI和大语言模型上的投资开始结出果实。正如Robin刚才提到的，自从我们获得监管批准后，由2C或2B业务驱动的额外收入增长相当迅速。虽然我们正在使用生成式AI和大语言模型革新我们的业务，但我们仍然密切关注确保百度核心收益保持稳健。在第三季度，我们可以看到移动生态系统继续保持高利润率，确保了非常强劲的现金流生成。AI云业务继续保持健康增长并再次实现盈利。展望未来，我们预计传统云业务将保持相当盈利，而生成式AI和语言模型带来的新机会在长期内也有望获得有利的利润率。对于智能驾驶业务，我们将以成熟的步伐继续投资长期增长机会。总而言之，我们将通过将资源从非核心业务重新分配到AI相关业务来集中资源。所有这些都对我们的长期增长非常有益。谢谢你，James。
Operator
下一个问题来自Jefferies的Thomas Chong。请提问。
Thomas Chong
您好。晚上好。感谢管理层回答我的问题，并对稳健的业绩表示祝贺。我的问题是关于芯片方面。管理层能否评论一下美国进一步限制芯片出口对AI发展的影响？这对我们的AI产品供应和用户体验（如果有的话）会产生什么影响？谢谢。
Robin Li
是的，对华芯片出口限制实际上在短期内对百度的影响有限。我们已在10月中旬成功推出了EB4，这是中国最先进的基础模型，对我们来说是一个里程碑。正如我刚才所说，我们拥有大量的AI芯片储备，可以帮助我们在未来一年或两年内持续改进文心一言。此外，推理任务对芯片性能要求较低，我们相信我们的芯片储备以及其他替代方案将足以支持大量面向终端用户的AI原生应用。从长远来看，获取最先进芯片的困难不可避免地会影响中国AI发展的步伐。因此，我们正在积极寻求替代方案。虽然这些选择不如美国最好的芯片先进，但我们独特的四层AI架构和AI算法优势将继续帮助我们提高效率，缓解部分挑战。例如，我们在深度学习框架和文心一言基础模型方面进行了一些创新，使它们能更好地兼容不同AI芯片的各个部分，无论是模型训练还是推理任务。但考虑到所有其他中国公司都面临同样的挑战，我们相信我们实际上最有能力服务市场。您可能知道，过去我们的一些同行试图通过投资那些初创公司来训练基础模型，从而搭乘生成式AI的浪潮。他们基本上向这些初创公司出售计算能力。我们没有这样做。我们尝试从基础设施层到应用层，再到模型层进行全方位优化。因此，我们投资了这种端到端的优化方法。所以，对于相同数量的计算能力，我们可以更高效、更具成本效益地进行训练，并且可以更快、更便宜地进行推理。随着时间的推移，我认为越来越多的公司会意识到他们不需要训练自己的基础模型。他们只需要基于百度的基础模型开发AI原生应用，而百度的基础模型是市场上最好的。因此，我非常高兴我们多年来一直投资于这种端到端的优化前沿。现在是时候证明这些投资是值得的了。谢谢。
Operator
女士们、先生们，今天的会议到此结束。感谢各位的参与。大家可以断开连接了。