在AI界引發轟動的消息傳來，百度文心4.5系列一次性釋出了10款開源模型，此舉讓開發者社區為之沸騰。百度此番以“前所未有的開源盛況”的姿態高調亮相，其模型輸入/輸出定價僅為GPT-4.5的百分之一，宛如向AI市場投擲了一枚震撼彈。

然而，就在一年半前，百度創始人李彥宏還在一場公開演講中堅定表示：“閉源模型才是商業場景的不二之選。”此番看似突兀的戰略轉向，實則折射出中國AI巨頭在嚴峻生存挑戰下的自救行動。

李彥宏昔日的閉源主張與百度當前的開源實踐之間，存在多個看似不可調和的矛盾點。首先，在能力領先性方面，李彥宏曾認為閉源模型憑借集中算力和人才，能夠保持持續領先；而開源模型則因需要更大參數規模才能達到同等水平，導致推理成本高、響應速度慢。然而，百度文心4.5系列開源模型卻宣稱在文本理解、多模態推理等任務上超越了DeepSeek-V3、Qwen3等開源競品，甚至優于閉源的OpenAI o1，這無疑是對“閉源必然領先”論斷的直接反駁。

其次，在開源價值方面，李彥宏曾斷言開源僅適用于學術研究，商業場景中閉源模型才是最強大的選擇；模型開源無法實現協同優化，因為參數黑箱難以被眾人共同改進。然而，百度此次卻一次性開源了10款模型，包括創新的MoE架構，開放預訓練權重與API服務，并提供配套的開發工具鏈，鼓勵產業應用。這一行動標志著百度從否定開源商業價值到主動構建開源生態的顯著轉變。

再者，在成本優勢方面，李彥宏曾認為閉源模型在同等能力下推理成本更低。然而，百度文心4.5系列的定價策略卻顛覆了這一觀點，其輸入/輸出定價僅為GPT-4.5的百分之一，X1模型的價格更是低至每千tokens僅0.002元。這一低價策略直接沖擊了閉源商業模型的成本優勢。

盡管表面看來存在諸多矛盾，但百度始終圍繞“構建自主可控的AI生態，實現商業變現”的核心目標進行調整。從閉源到開源，百度的技術自信從建立壁壘轉變為打造生態杠桿。閉源時期，百度憑借技術優勢建立壁壘；而開源階段，則將模型開源作為生態入口，通過開放底層框架（飛槳）和模型，吸引開發者綁定百度云服務（千帆平臺），實現“開源獲客，云服務變現”。

百度的競爭邏輯也從對抗升級為主導規則。面對開源模型的沖擊，百度從被動跟進轉為主動定義行業標準，通過開源高性能模型擠壓中小玩家的生存空間，強化其頭部地位。同時，百度借鑒谷歌的“Android模式”，以開源占領開發者心智，為未來AI操作系統（如智能體生態）鋪路。

在商業重心方面，百度從依賴模型直接收費轉變為通過生態綁定高價值場景盈利。閉源時期，百度主要依靠會員訂閱收入；而開源階段，則放棄模型直接收費，轉而通過云服務、API調用、企業解決方案等高價值場景實現盈利。

百度從閉源轉向開源的戰略動因主要包括外部壓力、數據飛輪效應以及生態博弈。開源社區的蓬勃發展倒逼百度調整策略，避免用戶流失；同時，通過開源吸引開發者將模型應用于醫療、工業等場景，反哺百度領域知識庫，強化模型迭代優勢。百度還需通過開源模型擴大國產深度學習框架飛槳的影響力，推動百萬級智能體生態建設，鞏固其在AI應用層的話語權。

李彥宏的“矛盾”之舉，實則是對商業現實主義與技術理想主義的妥協與進化。閉源主張服務于技術追趕期，集中資源突破瓶頸；而開源行動則適用于生態擴張期，通過開放最大化場景覆蓋，實現商業變現。