百度生成式推薦系統(tǒng)亮劍GTC 2026，從“匹配”到“生成”重構商業(yè)AI技術版圖

近日，NVIDIA GTC 2026在美國加州圣何塞如期舉辦，作為全球AI領域極具影響力的技術交流平臺，為全球頂尖技術力量提供了前沿成果展示與思想碰撞的空間。在這場AI算力與算法高水平對話中，百度作為中國AI企業(yè)的領軍者，向世界清晰展示了中國科技企業(yè)在全球核心技術賽道上的硬核實力與領先地位。其中百度商業(yè)技術憑借在生成式AI推薦系統(tǒng)領域的原創(chuàng)突破與規(guī)模化落地實力，強勢亮相本次國際盛會，面向全球業(yè)界企業(yè)和精英全面展現(xiàn)中國AI核心技術的領先水平與產(chǎn)業(yè)價值，以自主創(chuàng)新成果站穩(wěn)全球AI技術核心舞臺。

大會期間，百度商業(yè)體系商業(yè)研發(fā)總經(jīng)理劉林受邀出席“推薦系統(tǒng)專家與開發(fā)者圓桌會議”，這場聚焦商業(yè)場景領先技術和行業(yè)未來的核心閉門對話中，百度向全球展示了技術內(nèi)功。劉林系統(tǒng)闡述了百度商業(yè)研發(fā)在生成式召回與排序核心框架上的前沿探索以及在商業(yè)應用上帶來的顯著效果，“除了技術的領先力，我們更看重技術的務實落地，百度生成式推薦系統(tǒng)正持續(xù)為合作伙伴創(chuàng)造可量化的商業(yè)回報�！�  劉林的分享憑借扎實的技術洞見以及顯著的業(yè)務實效獲得了業(yè)內(nèi)同行的贊許。

值得一提的是，就在大會前夕，百度發(fā)布的最新財報顯示，其AI原生營銷收入實現(xiàn)爆發(fā)式增長，全年收入達98億元，同比大幅增長301%。數(shù)據(jù)增長的背后，百度商業(yè)生成式AI推薦系統(tǒng)發(fā)揮了重要作用。

卓越的技術離不開前瞻性架構體系的引領和支撐，此次會議，同樣來自于百度商業(yè)研發(fā)團隊的杰出架構師焦學武受邀出席 “基于GPU優(yōu)化的檢索與訓練，構建工業(yè)級生成式推薦系統(tǒng)” 核心分論壇，與Meta、快手等國內(nèi)外頂尖技術團隊同臺，向全球同行分享了首創(chuàng)的兩大核心技術架構，全面解決生成式推薦精度不足、算力成本高、推理時延大等世界性難題，同時具備極強的通用性和擴展性，應用廣度持續(xù)拓寬，促進商業(yè)技術在工業(yè)級場景的規(guī)�；�落地實踐與成果。

從 “匹配” 到 “生成”：百度重構推薦系統(tǒng)底層邏輯

在GTC現(xiàn)場，百度向全球同行系統(tǒng)展示了其首創(chuàng)的生成式推薦系統(tǒng)的核心技術架構——COBRA生成式召回與GRAB生成式排序模型技術。這兩大模型技術徹底顛覆了傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的底層技術邏輯，實現(xiàn)了檢索效率瓶頸的突破；同時，通過十余項工程技術優(yōu)化，有效解決了生成式技術落地成本高、耗時長的行業(yè)痛點。

與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)依賴“用戶畫像-物品標簽”的匹配邏輯不同，生成式推薦系統(tǒng)將推薦過程轉化為對用戶需求的推理與內(nèi)容生成。

傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的底層邏輯就像“搬運工+篩選員”：“搬運工”把倉庫里的產(chǎn)品逐個送到“篩選員”面前，“篩選員”拿著用戶畫像與產(chǎn)品標簽進行比對，最終選擇匹配度最高的產(chǎn)品推送給用戶。整個過程是機械的按圖索驥，缺乏對用戶需求和產(chǎn)品邏輯的深層理解。

而百度生成式AI推薦系統(tǒng)的底層邏輯，則更像“需求顧問+決策顧問”：COBRA召回模型技術類似于“需求顧問”，其“生成度量一體化”技術的創(chuàng)造性突破，使其從單方面刻畫需求，升級為既理解用戶需求、又理解產(chǎn)品供給的專家。它能夠結合用戶的歷史行為和實時場景，生成更具體、更精準的需求表達。從技術上來說針對生成式推薦初期無法兼顧高階興趣生成和細粒度刻畫的困境，COBRA提出的生成度量一體化范式，通過稀疏稠密融合表征、交替學習建模、Beam Fusion推理等創(chuàng)新高效融合了兩種范式優(yōu)點大幅提升精度，從而能夠結合用戶的歷史行為和實時場景，找到更具體、更精準的需求表達。該項技術相關文章也被全球機器學習與人工智能領域最頂級、最具影響力的學術會議之一NeurIPS 2025接收。

GRAB排序模型技術則更像“決策顧問”的角色，從COBRA生成的候選中決策精選出最優(yōu)的廣告集合。從技術層面，上一代以經(jīng)驗主義離散特征為主的深度學習范式存在嚴重的用戶興趣理解和建模不足問題，而GRAB基于生成式模型技術的重構能夠對用戶歷史行為序列進行更加精準全面的理解和刻畫，同時通過多通道行為序列融合、Token-Lora-Cache、Sparse-Moe、Target Aware動態(tài)稀疏化注意力等技術進一步拓寬了模型的scaling能力，最終實現(xiàn)更強大的個性化排序決策能力和廣告點擊轉化效率的進一步突破。

而這兩套先進的生成式模型技術在實際百度商業(yè)產(chǎn)品的規(guī)模化落地，存在巨大的算力成本挑戰(zhàn)，商業(yè)研發(fā)上線了數(shù)十項生成式模型性能優(yōu)化技術，如：kv cache、算子融合、量化、稀疏化、并行化、異步等，在模型效果幾乎無損的情況下，實現(xiàn)了幾十倍的算力成本節(jié)省，最終實現(xiàn)了國內(nèi)首次生成式推薦框架的工業(yè)級規(guī)�；�全量落地。

商業(yè)推薦系統(tǒng)學會了如何拆解需求、如何根據(jù)用戶行為生成精準的產(chǎn)品描述，再按描述提取對應產(chǎn)品。隨后，產(chǎn)品設計師還會根據(jù)實時場景進行個性化包裝，通過理解用戶的即時意圖而非過往標簽，讓廣告從生硬的打擾變?yōu)閯偤眯枰�的貼心服務。這一變革為廣告主帶來了顯著的商業(yè)回報，同時也依托COBRA召回和GRAB排序等先進生成式模型技術，推動廣告系統(tǒng)向能夠一步完成需求識別與創(chuàng)意生成的超級智能體演進。

從“生成度量一體化”的技術突破，到全鏈路規(guī)�；�落地，百度正推動推薦引擎從傳統(tǒng)“匹配邏輯”向全新“創(chuàng)作邏輯”升級，為全球搜廣推領域打開了新的增長空間。這不僅是一次技術迭代，更是對整個廣告范式的重塑。未來，隨著技術成本持續(xù)降低、AI能力不斷進化，廣告將向“超個性化”與“強互動性”發(fā)展：廣告素材、視覺風格、文案表達均可依據(jù)用戶偏好實時智能生成，用戶可直接在信息流廣告中與AI實時交互。從被動 “看廣告” 到主動 “對話廣告”，從內(nèi)容觸達到高效轉化的鏈路將被全面縮短，真正實現(xiàn)每一次推薦更懂用戶，每一份投入更具商業(yè)價值。