百度基础模型换将，97年孙天祥接棒

背景

百度在大模型领域曾被视为最早拿到“船票”的玩家之一。然而，随着 ChatGPT 引领的新一轮 AI 浪潮爆发，百度旗下文心大模型在基础模型能力迭代上出现节奏放缓、语言模型能力掉队的问题，内部压力骤增。面对 OpenAI 等竞品的持续领先，百度急需调整基础模型研发路径，重新找回竞争力。

为此，百度从去年下半年开始持续调整组织架构。2024 年 11 月，百度新设基础模型研发部（BMU）和应用模型研发部（AMU），分别负责通用大模型研发和业务场景专精模型调优，均直接向 CEO 李彦宏汇报。今年上半年，百度继续在外寻找能够逆转局势的关键人物，一度与林俊旸等人交流，最终 BMU 的一号位落到了 1997 年出生的孙天祥手中。

核心内容

孙天祥是复旦大学计算机博士，博士期间曾主导开源大模型 MOSS 的研发——MOSS 是国内最早一批类 ChatGPT 模型之一。对百度而言，MOSS 的当前竞争力并非重点，关键在于孙天祥经历了一轮完整的“模型训练→工程实现→开放测试”大模型周期。此外，他曾在国际上提出 Model-as-a-Service（MaaS）概念，说明他不仅关注模型参数和论文指标，也较早关心模型如何被封装、调用和服务化。

孙天祥的学术与创业路径（创业项目“日行迹”）覆盖了学术、模型工程和产业化系统。其首轮投资人韩锐评价他“绝对是心中有火的人”——这句话在百度语境下意味着：百度不缺懂技术的人，缺的是能在复杂组织里重新点火的人。

此次人事变动释放出清晰信号：百度正在将基础模型这场仗交给更年轻的大模型原生代。与上一代从搜索、NLP、知识图谱、机器学习平台等传统 AI 路径走向大模型的负责人不同，孙天祥这一代人是在 ChatGPT 之后的大模型浪潮中成长起来的，对开源模型、后训练、Agent、模型服务化和快速迭代的理解天然更贴近当前竞争。

这一年轻化倾向在百度模型组织调整中已有体现：今年 5 月百度成立模型委员会 BMC 时，公开说明成员由“年轻的、对大模型具有深刻理解的研究员”构成。孙天祥进入 BMC 并接手 BMU，进一步强化了这一信号。

接下来孙天祥需要解决两大核心问题：

1. 重建模型底座：百度最需要的不是又一个更大参数模型的故事，而是重新拥有一个可靠的模型底座。模型能力不只是聊天问答，而是代码、推理、Agent、工具调用、搜索改造和企业知识库的基础。

2. 重做数据：百度内部人士曾提到，数据问题是文心大模型过去迭代受阻的重要原因。百度曾以为搜索、百家号等业务沉淀的内容是训练大模型的资产，但在模型能力冲刺更高分段时，这些数据反而可能成为负担。孙天祥要面对的不只是模型架构问题，还有一笔更底层的数据债。

关键要点

• 孙天祥 1997 年出生，复旦大学计算机博士，主导过开源大模型 MOSS 的完整研发。
• 他拥有从模型训练、工程实现到开放测试的完整大模型周期经验，并曾提出 MaaS 概念。
• 百度正在将基础模型研发从原有大厂体系中剥离，交给更年轻的大模型原生代。
• 孙天祥的主要目标：重建可靠的模型底座（涵盖代码、推理、Agent、工具调用等），并解决文心大模型的数据质量问题。
• 百度认为搜索、百家号等既有数据在模型训练后期可能成为负担，需要重新清理和构建数据体系。

意义与影响

孙天祥的任命标志着百度在基础模型研发上的一次代际换血。以往百度 AI 技术负责人多出身搜索、NLP 等传统路线，而孙天祥代表的是“大模型原生代”——他们直接在大模型浪潮中成长，思维和工作方式更接近 OpenAI、Anthropic 等前沿团队。这种年轻化有助于百度摆脱既有组织惯性，以更快的迭代节奏和更实用的产业化视角重新参与竞争。

同时，这一调整也反映出百度对自身文心大模型现状的清醒认知：过去认为搜索数据是优势，现在反而成为迭代的障碍；过去强调模型参数量，现在更重视模型底座的实际可用性（推理、Agent、工具调用等）。孙天祥需要带领 BMU 真正打一场胜仗，才能向外界证明百度的大模型船票尚未过期。

长远来看，如果孙天祥能成功重建模型底座并解决数据问题，百度有望在后续的大模型竞赛中重拾竞争力；若不能，则可能进一步拉大与头部玩家的差距。行业也将密切关注这位 97 年出生的技术负责人能否在百度复杂组织中点燃那把“火”。