人工智能赛道的研究和商业化，资金是基础。对于百度来说，公司其实并不缺钱，二次上市募资，更多的是着眼长远，提前准备粮草，未雨绸缪，解决了AI商业化的后顾之忧。
这也是为什么有分析师认为，“百度二次上市要为智能驾驶、AI芯片等储备‘弹药’，背后是其要坐稳AI第一股的根因。”
资金对AI研发、商业化进程的重要性不言而喻，这一点在AI独角兽企业身上体现的尤为明显。
AI行业前期研发投入极高的特点，决定了只有少数得到大金主持续支持或者获得二级市场认可的企业，才有机会得到充足供给，获得更好的发展。换言之，其他AI独角兽企业IPO更像是不得已而为之，资金短缺无法在技术上持续投入，商业化进程也十分缓慢。
百度则不同，从发布聆讯后资料集至登陆交易所，耗时仅短短10个工作日，速度快，流程顺，市场反映也十分积极，这其实体现出百度在AI商业化能力上具有“头部性”。技术实力、商业化能力、行业地位都是公认都事实，二次上市自然就十分顺畅。
实际上，百度的AI商业化能力不仅是头部性，而且还具有“唯一性”。这种“唯一性”体现在：
1、百度AI是一种“全栈产业型AI”。
十年的持续投入，使得百度成为一家具有全栈布局的科技公司，包括了底层基础技术（计算平台、大数据、操作系统、芯片等）和人工智能核心技术（AI 平台百度大脑等）。
在应用端，百度既有覆盖C端的移动生态，又有深入B端的产业服务，并且亲自下场造车，这意味百度在全栈技术能力上，正在构建一个“全栈AI产业链条”。一言蔽之，百度AI商业化的广度和深度是前所谓未有的。
每个AI垂直领域商业化都有一定周期性，垂直领域AI企业商业化的稳定性可能较差，而全栈产业型AI商业化范围更广，未来商业化进程的大盘也更加稳定。
2、百度AI商业化过程，其实也是对生产资料结构性重塑的过程。
MIT的一份研究报告曾经指出，没有任何一个算法可以克服缺乏数据的问题。
AI商业化过程，其实也是对生产资料结构性重塑的过程。AI商业化进程中很重要的一点，在于把数据变成了具有资产价值的生产资料。要做的这一点，关键在于数据覆盖的广度，以及打通数据壁垒。
百度智能产品商业化的逐步推进，比如百度智能云、智能搜索以及智能小程序，再加正在落地的智能驾驶汽车，这些具体的商业化带来的数据资产，同时覆盖C端消费与B端生产，在数据端覆盖足够广。
