小任班长 11 月 12 日现场消息，在今日举办的百度世界 2026 大会开幕式上，百度集团执行副总裁沈抖发布百度天池 1024 卡超节点，这套算力集群将于明年推向市场。

百度天池 1024 卡超节点搭载业界领先光引擎技术，卡间互联带宽提升 3 倍，实现高速数据互联，对比上一代产品，训练性能提升 2.5 倍、推理性能提升 3 倍。

百度天池 1024 卡超节点配套 G3.5 KV Cache 显存加速柜，强化缓存复用能力，长上下文推理性能提升 2 倍；在多轮对话缓存命中场景，TTFT（首 token 等待时间）降低 90%，整体吞吐提升 7 倍。

单套天池 1024 卡超节点可支撑 5 万亿参数大模型训练，具备优秀的横向扩展能力，能够扩展至万卡规模集群。

小任班长注意到，百度曾在去年的百度世界大会上宣布天池千卡级超节点 2028 年上市，如今节奏加快了一年。此外，昆仑芯 N 系列也提前到 2028 年发布。

小任班长 11 月 12 日现场消息，在今日的百度世界大会 2026 活动中，百度创始人李彦宏宣布推出一个全新的大模型服务平台 —— 词元所。

李彦宏表示，当一个开发者或者一家企业，真正想把模型用起来的时候，往往会发现模型越多，选择越困难。同一款模型有的贵，有的便宜，来源五花八门，质量参差不齐，选来选去就是不放心，不敢用。

词元所就是为了解决这个难题而生，宣称是一个中立、可信的大模型交易平台。李彦宏介绍称，这个交易所可以类比证券交易所。证券交易所吸引好的公司上市，让投资人发现和投资好的公司；词元所则是希望汇聚好的模型和模型提供商，让企业和个人能够便捷地找到购买和使用可信的模型。

小任班长在大会现场了解到，词元所宣称会对模型资源做全面的准入测试，覆盖模型、指纹比对、模型能力测试、性能指标测试、可用性测试等，还会对模型质量参数持续监测。通过这些手段，词元所尽可能把偷换模型、虚标参数这样的动作都挡在门外，确保进来的每一家模型资源都是有保证的。

词元所也会对模型提供方在服务质量、兑现度、安全合规、商业履约等多个维度打分，并给出信用评级标签。对于那些信用下降的模型提供方，词元所会在第一时间主动提醒用户。而这些所有的数据都会沉淀为公开可查的信用档案。

词元所上线一个月，供应资源数已超过 100 个，日均调用 Token 数已突破 7000 亿。

小任班长 11 月 12 日现场消息，在今日的百度世界大会 2026 活动中，百度创始人李彦宏发表演讲，预言人工智能的下一幕是智能组织。

李彦宏表示，在十年前的 2016 年他做了一个判断，说下一幕是人工智能。那一年的百度世界大会主题为“人工智能是新电能”。今天这句话肯定已经变成了一个共识。我们回看 2016 到 2026 这十年，也正是人工智能技术形成独立技术栈的十年。

李彦宏介绍称，传统 IT 技术栈一般认为是三层架构，包括底层的芯片、中间的操作系统，再加上上层的软件。

但是 AI 时代的技术栈是以 GPU 为核心的，芯片层上面叠加了云基础设施，云上面又是模型层，模型上面是以智能体为核心的应用层。“业界也有所谓的五层蛋糕理论，代表人物是英伟达创始人黄仁勋，他在这个四层架构之上加了一个能源层。”

李彦宏表示，如果说 AI 技术的上游是能源的话，那 AI 技术的下游是什么？他认为是组织能力，是一个不同于现在通行科层制的 AI 原生组织体系，把它叫做智能组织。如果 AI 是新的电能，那么智能组织就是 AI 时代新的厂房，是生产力真正发生的地方。只有匹配 AI 各种新能力的组织方式落地了，生产力才会大幅度提升，经济才能加速成长。

李彦宏呼吁，任何一个企业都不能够只把 AI 当成个人提效的工具，而是要让数字员工真正地进入业务，进入到销售、客服、研发、运营等各个环节。

小任班长在大会现场获悉，李彦宏表示“组织智能是企业最深的护城河”，提到了新的组织进化三原则：

打破岗位边界，释放组织活力

沉淀隐性知识，构建组织智能

设计流程闭环，推动组织进化

小任班长 11 月 12 日现场消息，在今日（11 月 12 日）举办的百度世界 2026 开幕式上，百度创始人李彦宏在谈及 AI 芯片时表示，过去 AI 算力需求主要以训练为主，而现在是训练与推理并重的格局，尤其是智能体应用的规模化，带动了推理计算需求的大爆发。“我们相信，推理将成为 AI 芯片长期持续增长的主要推动力。”

小任班长在大会现场了解到，昆仑芯介绍了下一步产品计划。目前 M100 已如期上市，M300 将于明年推出。其中，M100 主打极致性价比；而作为旗舰款 M300，则在算力、存储、互联等多个维度，实现了全方位能力跃升。

到 2028 年，基于全新 N 架构的多颗芯片也将推向市场，精准匹配差异化应用场景。

李彦宏说，百度一直是一家相信技术、并愿意长期投入的公司。“昆仑芯就是我们十多年坚持投入的结果，它的商业价值正获得越来越广泛的认可。”

小任班长 11 月 12 日消息，豆包官方今日宣布，豆包工作完成了一次产品更新，拓展更多可调用的模型，并同步引入了一套按实际消耗计价的额度调节机制。

此前，豆包工作在模型侧仅提供豆包 2.1 Lite 与豆包 2.1 Pro 两款自研模型。此次更新后，Kimi K3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 作为首批第三方模型进入可选列表，用户可以在自研模型与第三方模型之间按任务需要自行切换。

在此之前，10 月 29 日，豆包工作先向团队订阅版与企业订阅版客户开放了三方模型配置，企业无需另行向模型厂商采购或额外申请，用量直接扣除已有的 AI 点数。11 月 12 日的更新将这一能力扩展至更广泛的用户范围，并配套上线了面向所有用户的限时优惠计划。

引入多模型后，成本差异成为不可回避的问题。不同模型在完成同一任务时的资源开销并不相同，豆包工作的做法是在模型选择页面直接标注每款模型的额度消耗倍率，倍率系数越低，完成同一任务消耗的额度越少。

小任班长注：额度消耗倍率可以理解为不同模型完成同一任务时的“计价系数”，它不改变任务本身的复杂度，但决定了用户账户中的可用额度能以多快的速度被消耗，从而让用户在效果、速度与成本之间做出可见的权衡。这一设计的意义在于，用户不必再凭直觉猜测哪款模型“更划算”，选择依据被前置到了操作界面。

限时优惠在两个层面展开。一是工作日及节假日的指定优惠时段内，使用参与活动的模型可享受额度消耗折扣。二是针对豆包 2.1 Lite 和 DeepSeek V4.1 Flash 直接下调额度消耗倍率，两款模型本身定位偏向高频轻量任务，倍率下调后同等任务消耗更少，额度更耐用。

另外，豆包工作简单小额任务仍保持免费。官方图显示，模型选择列表首项为“自动（小额免费）”，系统会根据任务规模自动匹配模型；当任务复杂度上升时，用户可手动切换至豆包 2.1 Pro 或第三方模型，按对应倍率计费。

相关阅读：

《豆包工作向企业客户推出第三方模型服务：含 Kimi 3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 等》