您的第一个问题来自花旗集团的Alicia Yap。
Alicia Yap
嗨，谢谢。晚上好Robin、Rong，还有——抱歉，感谢您接受我的问题。
我想问，您能否量化[不清晰] AI技术如何帮助百度提高应用货币化率，管理层能否分享一些采用这个系统的广告商的反馈？他们在哪些领域看到了最大的改进，还有哪些领域可以进一步增强？谢谢。
Robin Li
嗨Alicia，我是Robin。如您所知，我们的货币化系统是第一个从通用人工智能中受益的系统，每个季度产生数亿元人民币的增量收入。自去年下半年以来，我们一直在使用ERNIE来升级我们的货币化系统，增强广告技术的各种方面。这包括增加能力、完善[不清晰]系统、自动化创意生成，以及为我们的广告商增加战略形成。
广告商已经看到了更好的转化和更多的销售线索。这种改进激励广告商增加他们在百度的支出。在第一季度，与AI相关的增量广告收入在季度环比基础上增长，我们预计这一趋势将持续。增量收入帮助我们缓解了宏观环境的疲软，并且还为我们用ERNIE重建用户产品赢得了一些时间。
正如我在开场白中强调的，我们相信ERNIE为我们的在线营销业务提供了一个重要的长期机会。代理作为领域的虚拟[不清晰]。广告商可以通过多[不清晰]对话使用自然语言建立他们的在线存在并与潜在客户互动。
随着AgentBuilder的引入，广告商可以轻松创建定制的ERNIE代理。当广告商向这些代理表达他们的意图时，他们可以更有效地实现他们的目标，无论是帮助潜在客户了解他们的产品还是提高客户服务质量。代理还可以帮助丰富我们的内容提供并改善百度上的用户体验。
虽然仍处于早期阶段，ERNIE代理已经帮助一些广告商实现了更好的LOI（投资回报率）。例如，我们有一个在线教育客户。他们使用AgentBuilder创建了其AI代理，注入了产品介绍和专业知识等关键见解，同时不断提供反馈以供改进。这个代理通过提供全天候的高质量咨询，显著增强了公司在线客户服务。采用ERNIE代理使这家在线教育公司的广告转化率提高了20%。我认为这只是一个开始。我们相信代理将成为新AI时代内容和服务的主要形式。我们将继续改进ERNIE代理的能力。
代理不仅将提升用户体验，提高广告商的转化率和投资回报率，而且随着时间的推移，还将促进在我们平台上直接产生的交易量的增加。这种转变应该有助于我们将传统的CPC模型转变为更高效的CPS模型。
接线员
您的下一个问题来自摩根士丹利的Gary Yu。
Gary Yu
嗨。感谢管理层给我提问的机会。我有一个关于AI云业务的问题。一些同行业公司的价格削减举措对百度AI云业务有何影响，我们应该如何考虑随着竞争加剧，云收入的盈利能力，以及我们应该如何——未来可持续的云增长展望应该是怎样？谢谢。
Dou Shen
是的Gary，我是Dou。正如我们已经提到的，通用人工智能和基础模型正在将云行业从通用计算转变为AI计算。这种转变正在重塑云行业内部的竞争格局，为我们提供了宝贵的机会，确立我们作为AI云领导者的地位。
我们相信我们提供了中国最高效的AI基础设施和最先进的大规模平台，用于模型训练和推理。结果，越来越多的企业选择我们在公有云上进行模型训练、微调和AI原生应用开发。这一日益增长的需求显著提升了我们的AI云收入。
自去年下半年第二季度以来，我们的AI云收入增长已经开始加速，从第三季度的同比下降到去年第四季度增长11%，然后进一步加速到今年第一季度的12%。收入加速由两个主要因素支持：由通用人工智能和基础模型直接产生的增量收入，以及它们为我们的传统云业务提供的新的机遇。
正如Robin刚刚提到的，在今年第一季度，通用人工智能和基础模型的收入占我们AI云收入的6.9%，然后我们传统的CPU云业务正在利用通用人工智能和基础模型提供的机会。这两个因素都是我们AI云的重要增长驱动力。
另外，虽然智能交通业务仍然低迷，但其对第一季度整体AI云业务的影响比前几个季度要小得多，所以我们预计我们的AI云将继续从这一大趋势中受益，在接下来的几个季度保持强劲的收入增长势头。
在利润方面，百度AI云继续产生非GAAP营业利润，正如我们在过去几个季度所见。我们致力于可持续和健康的收入增长。在本季度，我们继续专注于通过缩减低利润业务来实现高质量的收入增长。
关于您刚刚提到的一些竞争对手的定价政策变化，对于云供应商来说，调整某些产品的定价实际上是相当普遍的。这是我们过去多次观察到的趋势。鉴于我们的云产品已经从传统的CPU云扩展到高价值的AI产品和服务，CPU云定价的行业变化对我们AI云的发展影响最小。
实际上对于云平台服务，通过利用我们独特的专有四层AI架构和我们在端到端自动化方面的强大能力，我们已经将ERNIE的推理成本降低到去年3月变种的1%以下。今年5月，ERNIE每天处理约2亿次API调用，或大约2500亿个令牌。我们相信ERNIE的不断普及将继续提高其性能，提高效率，然后进一步降低成本。
评估不同模型在不同工作负载下的价格和性能比也很重要，而不仅仅是专注于一些表面价格。我们相信我们的先进AI基础设施和先进的大规模平台为我们的客户提供了最佳价值。
展望未来，利用我们强大的AI能力，我们旨在不断吸引新客户并鼓励现有客户增加在百度AI云上的支出。同时，我们的目标是持续产生积极的非GAAP营业利润。
谢谢Gary。
接线员
您的下一个问题来自摩根大通的Alex Yao。
Alex Yao
嗨，晚上好管理层，感谢您接受我的问题。
鉴于中国芯片短缺，百度如何保持其承诺提供差异化价值，同时加强其在中国[不清晰]技术中的领先地位？谢谢。
Robin Li
嗨Alex。我们在这方面的看法非常不同。我们正在采取应用驱动的方法来推动我们的AI。例如，使用最先进的大型语言模型解决所有高中数学问题可能不是目前的最高优先事项，而在很多应用中，为用户生成令人信服的购买正确产品的理由更为重要。考虑到这一点，我们正在利用我们独特的四层AI技术栈来优化ERNIE模型的成本和性能，并确保客户和开发者可以轻松使用AgentBuilder、AppBuilder和ModelBuilder等工具构建应用程序。
对于AI基础设施层，模型训练和推理效率高的一个关键因素是我们在GPU集群管理方面的优越能力。我们最近取得了一个突破，将来自不同供应商的GPU集成到一个大规模的、统一的计算集群中，允许我们使用不太先进的芯片进行高效的模型训练和推理。我们的深度学习框架PaddlePaddle通过不断的创新和增强，帮助不断降低模型训练和推理的成本。PaddlePaddle兼容50多种不同的芯片，其中许多是国产设计的，开发者社区已经增长到1300万。
ERNIE 3.5和ERNIE 4.0仍然是复杂任务的旗舰模型，我们正在通过推出轻量级大型语言模型、引入模型开发和应用开发的套件、应用MOE方法进行模型推理以获得更好的性能和更低的成本，使ERNIE更加易于访问和负担得起。凭借我们的应用驱动思维，我们已经广泛使用ERNIE来改造我们自己的产品，我们在训练和使用ERNIE以及在其上开发AI原生应用程序方面获得了经验和洞察力。我们正在将所有这些能力提供给我们的客户和开发者。
通过所有这些努力，我们正在围绕ERNIE培养一个充满活力和健康的生态系统。我们可以看到，我们实际上是在采取一种全面的方法来开发通用人工智能和大型语言模型，这与我们的一些竞争对手非常不同。我们在芯片储备和市场准入方面应该足以支持我们未来支持数百万AI应用程序。
从长远来看，我认为中国将形成自己的生态系统，可能是芯片性能较低但最高效的本土软件栈。在应用层、模型层和框架层有充足的创新空间。凭借我们自身开发的四层AI基础设施以及我们强大的研发团队，我们对AI的投入以及我们在构建围绕ERNIE的生态系统方面的应用驱动方法，我对百度在长期内成为中国AI生态系统的领导者非常有信心。
谢谢。
接线员
您的下一个问题来自高盛的Lincoln Kong。
Lincoln Kong
感谢管理层接受我的问题。关于广告业务，与我们的同行相比，广告增长的主要拖累是什么？我们看到了广告预算和广告商情绪的趋势，特别是进入第二季度，4月和5月的情况如何？我们应该如何考虑2024年的正常化广告增长？谢谢。
Robin Li
是的，你们知道，我们在第一季度的在线营销收入同比增长了3%。虽然传统搜索正在成熟，我们正在努力使用通用人工智能改造用户体验。目前，我们大约11%的搜索结果页面充满了生成结果。这些结果为用户提供了更准确、更好的组织和直接的答案，有时还使用户能够做他们以前不能做的事情。我们还没有开始对这些通用人工智能结果进行货币化，因此收入需要一些时间来跟上。宏观环境的疲软也导致了我们广告业务的疲软。
我们的广告商来自广泛的行业，大多数是中小企业。这使得我们的广告收入对宏观环境高度敏感，特别是对线下经济。在第一季度，房地产和特许经营等行业的广告商情绪仍然疲软。特别是在房地产行业，不仅开发商和代理商的广告支出受到抑制，而且影响还扩展到了上游和下游行业。
例如，能源、化学品、机械、建筑材料等上游行业，以及家庭装修、家具等下游行业，在我们的平台上都看到了受限的广告支出。此外，许多线下领域的中小企业需要更多时间来恢复，因为它们在过去几年受到了严重打击。
当我们进入第二季度时，我们还没有看到广告商情绪的改善。鉴于情绪改善的有限可见性，再加上第二季度的艰难比较，我们的在线营销收入在基本面上应该保持稳固，但从增长的角度来看，未来几个季度将保持疲软。超越近期挑战，我们预计在线营销在可预见的未来仍将是百度的主要业务。
搜索是互联网时代最受欢迎的应用程序之一，百度仍然是中国最大的搜索引擎，拥有近7亿月活跃用户。搜索很可能是通用人工智能时代的主要应用程序之一。技术创新将使我们能够以更自然的方式更好地吸引用户与开发者和商家，直接将用户的意图与最相关的产品和服务提供以更自然的方式联系起来。
谢谢。
接线员
您的下一个问题来自杰富瑞的Thomas Chong。
Thomas Chong
嗨，晚上好。感谢管理层接受我的问题。
关于成本削减，我们还有多少空间？之前，您提到投资和AI收入贡献之间会有滞后。如果我们打算扩大AI产品，我们应该如何考虑2024年的利润率趋势？谢谢。
Rong Luo
嗨Thomas，非常感谢您的提问。
我认为我们的宏观挑战仍在影响我们的[不清晰]业务，但我们有信心我们仍然有办法继续优化运营效率。我们将严格管理每个业务的成本[不清晰]，必要时我们将采取进一步的措施，包括我们尝试简化[不清晰]结构以提高敏捷性并支持战略灵活性，我们还将重新分配资源以优先考虑关键结构领域。
如果我看看我们的业务，对于移动生态系统，我认为我们仍然可以管理成本和费用，所以移动生态系统增长并继续保持强劲的盈利和现金流为正。对于AI云，正如Dou刚刚提到的，我们将继续逐步淘汰低利润的业务和产品，以便我们可以继续在非GAAP基础上产生营业利润和利润率。
如果我们看长期，通用人工智能相关云业务的正常化利润率应该高于传统云业务。对于其他业务，我们的目标是减少损失，正如我们在过去几个季度所讨论的，特别是我们的智能驾驶业务，通过提高运营效率和UI改进，为机器人出租车带来收益。
许多投资者问我，我们在ERNIE上的投资将如何影响净利润率。实际上，我们的再投资主要与模型训练和推理的资本支出有关。在2023年，我们进行了大量购买，这些购买在不同的时间到达，不同的折旧[不清晰]。虽然年度折旧费用将在整个2024年可用，但对我们的整体成本费用和季度收益的影响是相当可预测和可管理的。折旧费用计入研发费用的计算能力使用和培训，以及计算能力减少的模型推理和业务费用。在第一季度，我们可以看到百度核心的非GAAP研发和营业成本都略有增加，而非GAAP营业利润率实际上由于[不清晰]支出在其他项目（如销售、一般和行政费用）上的支出，我们已经扩大到23.5%。
我们相信，我们手中的芯片足以支持未来一到两年的收益[不清晰]，并且由于今年中国高性能芯片的能力，2024年，我们预计我们的资本支出将比去年少。
总之，对通用人工智能和大型语言模型的投资将对近期利润率产生可控的影响，随着我们的收益货币化已经开始起飞，我们预计将有越来越多的收入和利润来自这类业务，无论是移动生态系统还是AI云。总体而言，我们相信高质量增长和投资应该非常平衡。多年来，我们以坚定的成本纪律，取得了坚实的收入增长记录，我们打算继续在这种业务基础上建设我们的未来。
非常感谢您。
接线员
您的下一个问题来自瑞银的Billie Wan。
Billie Wan
晚上好。感谢管理层接受我的问题。我的问题是关于股东回报。
我们应该如何考虑当前500亿元人民币回购计划的执行速度，以及您当前的回购计划？我们应该期待其他多元化的方法来提高股东回报吗？谢谢。
Robin Li
是的，非常感谢您的问题。我认为我们非常重视我们的股东，我们一直在努力增加股东回报。过去四年，我们一直在市场上一致回购股票，平均每年约10亿美元。总的来说，我们已经分配了大约37%的自由现金流用于股票回购计划。
我认为人民币[不清晰]并且向前看，我们将继续从市场上回购更多股票，因为我们相信我们的长期增长机会，我们非常致力于股东回报。此外，我们已经利用当前的股票回购计划来防止在外流通股份总数的任何显著增加，旨在减少我们股东在百度的经济利益的潜在稀释。在2023年，您可以看到我们的在外流通股份总数与去年同期持平，与2022年的1.2%增长和2021年的3.2%增长相比。
在这个季度，在外流通的总股份开始减少——我们可以看到与前几个季度相比下降了0.5%。我们正在采用可持续和循环的股票回购计划策略，用于公开市场。同时，我们也在考虑我们面前的机会。现在我们面临着通用人工智能和基础模型的巨大机会，我们已经制定了一个[不清晰]计划来利用它，所以我们希望有灵活性，根据认为必要和最符合长期股东价值的利益进行投资。
此外，我们相信为股东创造价值的最有效方式是通过建立强大的基础基本面。我们的核心营销业务保持稳定，我们相信随着时间的推移，AI将帮助我们建立另一个增长引擎。
非常感谢您的问题。
接线员
您的下一个问题来自美国银行证券的Miranda Zhuang。
Miranda Zhuang
谢谢，晚上好管理层。感谢您接受我的问题。
我的问题是关于机器人出租车。管理层能否分享更多关于机器人出租车计划的更新，以及今年的地理覆盖范围？我想之前您提到Apollo Go将在未来不久在武汉实现运营UE（单位经济效益）盈亏平衡。我想了解继续改善UE背后的逻辑是什么。今年的车队规模预计有多大，以及它可能如何影响成本？谢谢。
Robin Li
当然Miranda，让我给你更多关于机器人出租车业务的信息。
在2023年，Apollo Go在改善关键城市区域单位经济效益方面取得了显著进展。让我以武汉，Apollo Go的最大运营为例来解释我们是如何实现的。我们在2022年在武汉启动了Apollo Go的商业运营。从那时起，我们见证了运营UE的持续增强，这可以归因于无人驾驶运营规模的扩大和每辆车成本的降低。
关于规模扩张，我们的车队一直在稳步增长。与一年前相比，我们在武汉的完全无人驾驶车队增长了三倍，今天达到了大约300辆。与此同时，由于当地政府对我们的自动驾驶技术的认可不断提高，我们的完全无人驾驶运营的服务区域和服务时间也在不断扩大。
我们的完全无人驾驶打车服务的运营覆盖区域比一年前增加了八倍，现在覆盖了武汉超过700万人。Apollo Go的运营时间也从最初的仅非高峰时段逐渐扩展，增加了高峰时段的运营，并最终在今年3月扩展到全天候。规模扩张导致收入方面的UE持续改善。每辆车的每日乘车次数和每次乘车的距离都在增长。
当谈到成本时，大部分是劳动力成本和硬件支出。我们一直在展示一致的安全运营记录，这有助于我们增加完全无人驾驶打车运营的部署。在4月，完全无人驾驶订单的比例上升到70%——这比2022年8月的仅10%和去年第四季度的45%有所上升。我们预计这个数字在未来几个季度将达到100%，从而使我们能够将与安全官员相关的成本最小化。
除了降低劳动力成本，我们还坚定地推动降低硬件成本。我们第六代机器人出租车RT6的大规模生产和时间表仍在正轨上。采用电池更换解决方案，RT6的大规模生产价格（不包括电池）低于3万美元。我们将使用RT6作为未来车队扩张的主要车辆，它应该有助于显著降低每辆车的硬件折旧成本，进一步改善我们的UE，并使我们更接近盈利。
展望本季度，我们计划将武汉运营的完全无人驾驶车队在今年年底前扩大到1000辆，比去年年底增加了三倍以上。我们的重点仍然是改善区域UE并缩小Apollo Go业务的损失。随着运营效率和成本降低的持续改进，我们相信Apollo Go将首先在武汉实现运营UE盈亏平衡，一旦实现，我们可以迅速扩大运营。
谢谢。
(这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
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