1、界面简单，没有任何广告弹出 ，只有一个编辑框 。

助赢神器“微乐广西麻将小程序必赢神器免费安装 ”开挂辅助脚本+详细开挂安装教程

2 、没有风险
，里面的黑科技，一键就能快速透明
。

3
、上手简单 ，内置详细流程视频教学
，新手小白可以快速上手。

4、体积小，不占用任何手机内存 ，运行流畅 。

微乐广西麻将小程序必赢神器免费安装有挂吗详细了解请添加(加我们)

软件介绍：

1 、用户打开微乐广西麻将小程序必赢神器免费安装应用后不用登录就可以直接使用，点击挂所指区域

2
、然后输入自己想要有的挂进行辅助开挂功能

3、返回就可以看到效果了
，一款绝对能够让你火爆辅助神器app，可以将麻将最简单挂进行任意的修改;

4 、辅助的首页看起来可能会比较low ，生成后的技巧就和教程一样;

5、辅助是可以任由你去攻略的
，想要达到真实的效果可以换上自己的
。

辅助ai黑科技系统规律教程开挂技巧详细了解请咨询

6
、操作简单，容易上手;

7、效果必胜 ，一键必赢;

软件介绍:
1.99%防封号效果,保证不被封号.2.此款软件使用过程中,放在后台,既有效果.3.软件使用中,软件岀现退岀后台,重新点击启动运行.4遇到以下情况:游/戏漏闹洞修补 、服务器维护故障
、政/府查封/监/管等原因,导致后期软件无法使用的.

收费软件,非诚勿扰 .正版辅助拒绝试用!

本公司谨重许诺!假一赔十!无效赔十倍!十天包换!一个月包退,安装即可.

【央视新闻客户端】

专题：聚焦美股2026年第一季度财报

　　百度发布2026年第一季度财报
，一季度总营收321亿元，百度一般性业务收入260亿元 ，同比增长2%
，超出市场预期。其中，AI业务收入136亿元 ，占百度一般性业务收入的52%
，连续多个季度增长 。

　　详见：百度：Q1总营收321亿，AI业务收入占比达52%

　　财报发布后 ，百度集团董事长兼CEO李彦宏，执行副总裁、百度移动生态事业群组（MEG）总经理罗戎
，集团执行副总裁 、百度智能云事业群总裁沈抖，CFO何海建等高管出席随后召开的财报电话会议 ，解读财报要点并回答分析师提问。

　　以下是分析是问答环节主要内容：

　　摩根大通分析师Alex Yao：首先
，我想祝贺公司在本季度AI云基础设施中的收入实现加速增长
。能否请管理层进一步说明，在您看来 ，推动本次收入增长势头的主要驱动因素是什么？另外
，公司目前是否具备充足的算力能力以支撑未来的增长需求？最后，管理层能否帮助我们对比一下AI云业务与传统云业务（例如CPU云）的利润率水平区别？以及从长期来看 ，我们应该如何理解AI云业务的利润率趋势？

　　沈抖：我们看到
，企业用户对AI基础设施的需求显著增强，无论是在训练侧还是推理侧。其中推理端的增长势头尤为强劲 ，这是一个非常健康
、积极的信号 。这表明用户已经不再仅停留在模型训练阶段
，而是开始在业务的更多环节中以更快的速度部署、使用AI技术
。

　　与此密切相关的是，我们的MaaS（模型即服务）平台也取得了强劲进展。“百度千帆
”是中国为数不多的MaaS平台之一 。正如李总（李彦宏）刚刚所说 ，除了“文心”（ERNIE）之外，我们也快速扩展了“百度千帆 ”的模型库
，纳入了当前最受欢迎的模型，如DeepSeek 、GLM
、MiniMax等等
。我们也持续看到来自外部用户的token消耗增长。

　　值得一提的是 ，我们“支持新模型的接入
”并不只是简单的“即插即用”
，这背后意味着我们需要更高水平的推理能力以及更高效的模型服务能力 。百度有能力大规模稳定运行这些模型，并在相同算力条件下支持更多的token需求
。

　　据我们观察 ，用户需求广泛分布在各个行业
，包括互联网、自动驾驶 、游戏
、高端制造等。不仅是现有客户在增加支出，我们也在不断获取到新的客户 ，包括一些传统意义上并不重度依赖AI和云计算的行业
，如零售和IP驱动的消费品牌 。

　　整体来看，我们可触达的市场仍在持续扩张
。在需求保持强劲、供给相对紧张的大环境下 ，我们正在积极扩充算力容量 、提升资源利用效率
，以便更好地支持不断增长的客户需求。

　　之所以我们有信心能捕捉到这些用户需求，是因为我们相信自身差异化的全栈AI能力 。这也为我们带来了几个结构性优势。首先是效率优势
。由于我们具备全栈自研与优化能力 ，我们能够为客户提供极具竞争力的性价比。第二是我们自研的AI技术与能力在行业中获得了广泛认可，并已经在真实场景中得到验证 。

　　利润率方面
。利润率的核心驱动因素是业务结构的变化。GPU云通常比传统的CPU云具有更高的利润率
，原因有几点 。首先，GPU云在技术上更为复杂、门槛更高
。百度实际上是中国最早规模化建设GPU云的云服务商之一 ，并且一直保持行业领先的地位。其次
，当前需求依然非常强劲，而高质量供给相对紧张 ，客户更看重的是产品的稳定性与可用性
，而不仅仅是成本 。此外，我们的自研芯片以及全栈AI能力也为我们提供了进一步优化成本的空间 ，而客户结构的持续优化也有助于提升利润率
。

　　随着GPU云在整体云基础设施收入中的占比不断提升
，我们认为百度云业务的综合利润率将得到持续改善。这是一个结构性的长期趋势 。总而言之，我们对百度云业务的长期盈利能力保持信心
。

　　花旗银行分析师Alicia Yap：我的问题有关百度的基础模型。在竞争日益激烈的环境下 ，百度如何看待文心大模型的定位？展望未来
，公司在投资方面有哪些规划，以及未来模型迭代的重点方向是什么？

　　李彦宏：当前大模型格局变化非常迅速 。无论是在中国还是全球范围内 ，各家参与者都在持续发布新模型。我们认为，模型能力将继续快速演化
，而强大的自研基础模型能力仍然是不可或缺的
。因此，我们将继续坚定投入文心大模型。

　　与此同时 ，我们始终认为模型的价值最终要通过应用来体现 。因此
，我们一直坚持“应用导向 ”的路径
。每一次文心大模型的迭代，都是由真实的产品需求和具体场景所驱动的。近期 ，我们发布了文心大模型5.1版本
，在行业的大语言模型中，我们的文本能力和搜索能力均取得了领先成绩 ，这也体现出文心大模型在文本理解
、推理以及搜索能力方面的持续进步 。

　　展望未来
，我们将继续围绕核心应用场景推进文心大模型的迭代，这些场景包括AI搜索、数字人 、智能体等
。我们始终相信 ，这些是最具价值潜力的应用方向。

　　我们的目标是在最关键的需求领域打造出最强的能力 。例如
，我们会持续提升文心大模型对用户意图的理解能力以及内容质量评估能力，从而让AI搜索提供更准确
、更高质量、更智能的结果
。同时 ，我们也在增强文心大模型的文本与多模态能力，使数字人更加生动 、更加逼真
，并在电商直播等场景中更有效地与用户互动并促进转化。

　　我们还将强化代码能力，以更好支持编程工作 ，让用户可以通过自然语言构建应用 。随着编程能力在AI时代变得越来越关键
，这也将成为我们重点投入的方向
。此外，我们还会持续提升文心大模型在复杂真实世界场景中识别更优解决方案的能力 ，帮助各行业企业提升运营效率。

　　为了更好支持上述方向
，我们也对模型团队进行了组织调整，并将在需要时持续优化组织结构 。我们有信心百度的文心大模型会在上述各个方面持续变强。

　　除了文心大模型之外 ，我们还拥有一系列更小
、更快、更高效的模型
，以及针对不同场景优化的模型组合
。不同应用场景对能力 、成本
、延迟和部署效率的要求各不相同，而我们的目标始终是为每一个应用场景提供最佳的解决方案。

　　从长期来看 ，我们认为AI应用的潜力空间仍然巨大
，还有许多潜力未被释放 。随着更多AI使用场景不断出现，我们“应用驱动”的路径价值将更加凸显 ，而文心大模型也将在这一过程中变得更强、更有价值
。

　　瑞银集团分析师Wei Xiong：首先祝贺公司的云业务持续保持强劲增长。我想请教管理层有关利润率方面的问题 。随着AI云基础设施收入的持续 、快速增长，目前公司AI驱动的业务已占总收入的50%以上
。作为投资者
，我们应该如何看待百度长期的经营利润率水平？以及，管理层认为未来推动利润率提升的关键因素有哪些？

　　何海建：在第一季度 ，如大家所见
，百度核心业务中由AI驱动的部分（主要包括传统在线营销之外的业务）首次占到了总收入的50%以上。这是一个重要的里程碑，既体现了AI技术对公司贡献的持续提升 ，也说明我们的收入结构正在变得更加多元化 。

　　这些高速增长的业务目前仍处于规模扩张阶段
。随着它们在收入结构中占比的进一步提升
，我们预计它们不仅将推动收入增长，也将带动利润率的扩张 ，从而为公司带来多重
、可持续的长期盈利改善驱动因素。

　　在当前阶段
，我们正以坚定的信念投资那些最具战略意义的机会，同时也非常重视这些投资的投资回报率（ROI） 。我们相信 ，今天所构建的这些能力将在未来多年影响我们的利润结构
，并帮助百度形成持久的竞争优势
。

　　下面我具体谈一谈几个关键的业务领域。

　　首先，AI云基础设施业务 。GPU云在结构上比传统的CPU云具有更高的利润率 ，其驱动因素包括更强的需求、更紧张的供给链 、更高的技术壁垒以及更有利的定价能力。因此，随着其在整体业务结构中占比不断提升
，我们预计它将成为推动利润率改善和扩张的重要动力
。

　　其次是AI应用业务。这类业务天然具备较高利润率，核心原因在于其具有粘性较强的订阅模式 ，并且随着业务规模的扩大将逐步形成运营杠杆效应 。

　　第三是自动驾驶出租车（Robotaxi）业务
。自我们在武汉实现盈亏平衡以来
，单位经济模型持续改善。虽然目前我们的业务仍处于投资阶段，但随着规模的扩大 ，我们相信未来的盈利路径正在变得越来越清晰 。

　　此外
，在公司层面还有一些值得强调的额外杠杆：一是我们持续在全公司范围内推动成本优化与运营效率提升；第二，我们正在大规模应用AI技术来提升公司内部的生产力；第三 ，在基础设施层面
，我们持续提升服务器利用率，随着时间的推移 ，这也会直接改善利润率
。

　　总的来说
，我们的收入结构正在向更高利润率、更高增长的业务方向转移。全栈AI能力会为我们带来成本效率优势，而公司层面的生产力提升也在持续累积 。我们认为 ，中长期来看，公司的利润率轨迹是非常有吸引力的
，并且我们也相信它具有可持续性
。

　　摩根士丹利分析师Gary Yu：我的问题是关于百度的自动驾驶出租车业务。管理层能否为我们介绍一下百度在海外市场Robotaxi业务的最新进展？我们应该如何理解业务的运营规模？Robotaxi业务在国内与海外之间的收入结构（占比）如何？此外，国内与海外业务在利润率方面的对比如何？从长期来看 ，百度如何看待自己在Robotaxi行业生态中的角色？管理层认为百度更像是运营方
、技术提供方
，还是运营平台？

　　李彦宏：首先从规模来看，“萝卜快跑
”（Apollo Go）仍然是全球领先的自动驾驶出租车运营平台 。截至4月 ，我们的累计载客量已超过2200万次
。

　　中国是全球最开放的Robotaxi市场之一
，因此我们国内的运营规模目前显著领先海外市场。这是一个自然而然的结果 。但我们也看到，全球越来越多的市场正在逐步向Robotaxi开放 ，监管环境也在变得更加积极、宽松。

　　我们非常高兴的是
，我们在国内长期积累的运营经验为我们的国际化扩展奠定了良好基础
。过去几个季度，我们在海外市场已经取得了显著进展。事实上 ，我们是在几个季度前才开始加速海外扩张
，但目前我们的业务版图已经覆盖欧洲 、中东和亚洲的多个关键市场 。

　　这样的扩展速度反映出我们技术与运营体系在不同市场环境中的可复制性与可扩展性
。我们对海外拓展的信心主要来自我们在中国市场已验证的大规模运营能力。

　　多年来，我们在真实的道路环境中积累了完全无人驾驶的运营经验 ，涵盖了复杂路况
、运营挑战以及只有在大规模运行下才会出现的各种“长尾问题” 。这些经验并不是可以快速复制的，它们也持续优化了我们的算法和运营标准
，使百度的Robotaxi系统在每一次行驶中都变得更加稳健
。

　　当我们走向全球市场时，这些积累的经验也随之输出 ，帮助我们更快地在当地市场落地。例如
，我们从香港到伦敦的业务推进就是一个很好的例子 。香港一直是我们重要的右舵市场
。在过去一年多时间里，我们在当地积累了大量运营经验 ，这些经验也帮助我们近期顺利地进入伦敦市场
，毕竟伦敦同样是一个右舵驾驶市场。

　　盈利能力方面，Apollo Go已经在中国最大运营城市中实现了单车经济模型的盈亏平衡 ，虽然我们的定价仍然较低 。随着我们逐步向全球进军
，整体定价环境会更为有利
。因此，我们认为我们的海外业务在规模化之后将具备更强的盈利潜力。同时 ，国际市场（不包括中国和美国）的整体规模甚至可能大于中国本土市场 。

　　最后
，关于我们在整体Robotaxi生态中的长期角色。我认为目前下结论还为时尚早，因为整个的Robotaxi行业仍在快速演进 ，产业链结构和商业模式都还在形成的过程之中
。我们当前的业务重点仍然是持续扩大规模、深化技术与运营优势，并保持全球领先地位。在此基础上
，随着整体生态的逐渐成熟，我们将会有更高的战略灵活性来定义自身角色 、捕捉长期价值 。

　　杰富瑞分析师Thomas Chong：随着整个行业持续加大对AI技术的投资 ，投资者们应该如何看待百度在2026年的资本开支水平？管理层如何在AI投资与股东回报之间进行资本配置优先级的权衡？最后
，管理层能否为我们介绍一下公司在香港“双重主要上市 ”方面的最新进展？

　　何海建：关于您提到的资本开支问题，我们的整体策略是在保持战略性投资强度的同时 ，坚持审慎的财务纪律
。AI仍然是百度最重要的长期机会
，我们将持续投资基础模型，确保自身在技术前沿的竞争力 ，同时也会在更广泛的全栈AI能力上持续投入。

　　从财务角度来看
，我们具备支持这一投资强度的能力 。正如你所看到的，我们的经营利润和经营现金流仍然保持健康水平 ，同时整体现金储备也处于稳健状态
。本季度我们的经营现金流继续保持正向
，约为27亿元人民币，这是自去年三季度转正以来连续第三个季度为正。与此同时 ，我们也在使用多元化的融资渠道和不同的金融工具，包括经营租赁
、融资租赁以及其他低成本银行借款等方式
，为AI的投资提供资金支持；同时保持健康的现金状况、稳健的资产负债表以及长期合理的融资结构 。

　　关于股东回报，这同样是我们关注的优先事项
。我们的立场始终没有改变。在上个季度 ，我们宣布了新的股票回购计划
，并首次引入了现金分红政策 。未来，我们将继续在长期AI投资与股东回报之间保持平衡 ，致力于为股东创造可持续价值
。

　　最后关于您提到的香港“双重主要上市
”问题。我们一直在持续评估有助于释放公司长期价值的各类资本市场举措 。我们认为
，百度的内在价值是非常可观的，也会保持灵活 、积极的态度去探索如何更好地体现这一价值。在具体的决策过程中 ，我们会综合考虑市场环境
、监管要求以及股东利益
，并在有实质性进展时及时与市场、与大家进行沟通
。

　　美银美林分析师Miranda Zhuang：我的问题有关公司的AI智能体。随着我们快速进入智能体AI时代，投资者们应该如何理解百度在AI应用与AI智能体方面的战略布局？管理层如何看待未来的商业化模式？例如 ，百度的AI智能体会基于token计费
，采取订阅制模式，还是项目制收费模式？

　　李彦宏：正如我在上周百度创作者大会上提到的 ，在过去三年中，我们认为最重要的AI 技术突破主要来自模型能力的跃迁 。但今年的情况有所不同
。今年的技术突破首次由AI智能体和AI应用本身驱动
，这两者成为了全球关注的焦点。这一转变也验证了我们长期以来的一个判断：在AI时代，价值最终是在应用层实现的 。

　　AI应用一直是百度的战略重点
。我们围绕真实的用户需求与应用场景构建了完整的产品组合 ，既包括AI原生产品
，也包括对现有产品的AI化升级，覆盖个人用户 、企业以及各类行业垂直领域。

　　在这一产品矩阵中 ，有几个方向我们认为尤其重要 。第一是“大搜索”业务
，这是我们最大的面向消费者的产品，也是我们持续用AI技术改造的核心产品之一
。我们正在全球范围内引领AI搜索体验 ，将最新的AI搜索能力带给数亿用户
，使搜索能够在规模化场景下为用户提供更智能
、更结构化、更有帮助的答案。

　　第二是数字人业务 。我们持续推动成本下降与规模化能力提升
。随着成本降低，数字人正在变得更加普及 ，商家可以通过更低门槛去使用
，并实现大规模部署。在电商直播中，数字人正在展现出越来越强的转化能力 ，在很多情况下，其表现已经接近甚至超过真人主播 。

　　第三是“秒哒 ”编程产品。随着能力的不断提升
，它可以支持更广泛的应用与工作流，通过自然语言降低个人和企业用户构建AI应用的门槛
。

　　第四是我们的“伐谋
”智能体。它能帮助企业用户应对复杂且动态变化的真实世界场景 ，并不断进化以识别更优解并提升整体效率 。随着其在更多行业 、更多复杂场景中的应用
，它也会持续变得更强
。

　　在这四个方向中，第一类（搜索）明显更偏广告商业模式；而后三类则更偏向订阅制、按使用量或token计费的模式。

　　在我看来 ，搜索是AI原生应用中已经形成共识的巨大市场
，而像“秒哒”这样的AI编程产品，在全球范围内也已有类似产品验证 。对于数字人和“伐谋 ”这类AI智能体 ，目前行业内还没有形成广泛共识
。这是我们的核心判断。我们认为它们都代表着巨大的潜在市场
，但目前投入这一方向的公司仍然不多 。

　　除此之外，我们也在探索新的AI原生产品形态 ，例如“百度搭子DuMate
”就是一个例子
。它是一个通用型的AI智能体
，能够将AI技术融入人们的日常工作流与任务处理之中。

　　在商业化方面，全球行业仍处于非常早期阶段 ，商业模式仍在不断演进 。目前来看，以token计费是更常见的方式
，本质上是用户为基础模型的能力付费
。但随着时间推移，AI应用与AI智能体将能够完成越来越复杂的真实任务 ，接近甚至类似人类工作能力。

　　因此
，我们相信未来的商业模式会变得更加多元，并更以结果为导向 。也就是说 ，用户将为生产力提升
、时间节省、更好的体验以及具体的结果付费。最终
，我们相信用户将为AI智能体或AI应用本身付费，而这一市场的规模将远大于仅基于token计费的市场
。

　　高盛分析师Lincoln Kong：我想请教管理层 ，您对中国国内AI芯片增长前景及竞争格局有哪些看法？目前中国的AI芯片市场的情况如何？百度的昆仑芯在市场中的定位是什么？近期管理层观察到哪些需求端的趋势？

　　沈抖：我认为中国本土自研的AI芯片市场仍处于早期阶段
，但发展速度很快。我们已经看到，AI相关的计算需求正在发生结构性转变：从过往的以训练为主 ，逐步转向训练与推理并重
，而且推理的占比正在不断提升 。

　　随着智能体应用 、各类行业的垂直应用
、以及新形态应用的不断涌现，推理正在成为计算需求中越来越重要的组成部分
。目前行业内正涌现出新一波的推理需求 ，这类需求具有更高频、更实时 、更复杂的特点。

　　在供给侧，国内的AI芯片在短期内仍面临一定挑战
，主要体现在产能与供应链成熟度方面，这在一定程度上是由于需求增长速度超过了供给能力 。但从长期来看 ，在强大的制造基础和供应链体系支持下
，中国的半导体产业正在快速发展，我们相信国内自研芯片的能力也会持续提升
。

　　在竞争层面 ，我们始终相信
，AI芯片的竞争不仅仅取决于“能否交付芯片”，更重要的是这些芯片能否在多样化的真实场景中实现稳定
、高效地运行。国内芯片在一些最前沿的训练场景中 ，与全球最先进产品相比仍存在一定差距；但在推理场景中
，国内芯片已经具备很强的相关性和竞争力 。随着推理需求的持续增长，这一优势会越来越显现出来
。

　　对于企业用户而言 ，他们关注的不仅仅是芯片的原始性能
，更重要的是系统层面的能力，包括大规模运行的稳定性、与主流模型和框架的兼容性 、迁移成本与使用门槛
、对大规模集群部署的支持能力 ，以及最终的整体成本效率。因此，我们认为市场将逐步将目光放在能够在这些维度全面胜出的公司上 。

　　昆仑芯在上述这些方面都具备较好的竞争力
。此外
，昆仑芯不仅仅是一个独立的芯片产品，它也是百度全栈AI能力的重要组成部分。基于从基础设施到应用的全栈能力 ，我们可以在不同层面持续优化
，包括提升模型效率、降低推理成本，并为用户提供更具性价比 、更稳定
、更易部署的AI基础设施 。

　　目前 ，我们已经看到昆仑芯的客户需求持续增长、行业覆盖范围不断扩大。我们也相信
，昆仑芯在未来的行业发展机遇中具备良好的竞争地位
。（完）