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| 本文作者： 周蕾 | 2025-08-30 00:05 |
在網(wǎng)球或羽毛球等持拍運動中，有一種至關重要的戰(zhàn)局，稱為“多拍相持”。
雙方選手在場上來回拉鋸，場面看似波瀾不驚，實則暗流涌動。選手們通過持續(xù)的對抗來試探與調整，捕捉對手的弱點，同時耐心等待最適合發(fā)力一擊的時機。待時機成熟，他們便會立刻揮拍殺向對方漏洞，由守轉攻占據(jù)主動，贏下這一分。
每一拍考驗的不僅是選手的技術細節(jié)，更在極致地考驗著耐性、韌性和全面性，以及背后長期的戰(zhàn)略定力。
這正是百度智能云過去十年的真實寫照。
所有人都在談論，大模型正以前所未有的力量，重塑著中國云計算市場的格局與邊界。我們能看見，算力、模型、應用乃至生態(tài)的競爭，被強力壓縮到同一時空，一場全新的競賽已經(jīng)拉開序幕。然而，在這場技術巨變降臨之前，市場的主要玩家們已因戰(zhàn)略選擇的不同，走上了截然不同的發(fā)展路徑，這也決定了他們在新時代截然不同的起跑姿勢。
回望過去十年，中國云計算市場的主旋律，或許可以用“規(guī)模擴張”與“資源競爭”來概括。
有相當一部分云廠商的戰(zhàn)略核心，在于快速搶占市場份額，其發(fā)展邏輯可以概括為“先有云，再上AI”。在早期階段，他們主要著眼于基礎設施層，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)中心建設和價格戰(zhàn)來搶占市場份額，組建龐大的銷售團隊，積極爭奪To B項目。
這條路異常艱苦，它要求云廠商深入至中國To B市場的腹地，在每一個傳統(tǒng)行業(yè)的項目中，與復雜的客戶需求、漫長的交付周期、苛刻的定制化要求以及激烈的價格肉搏持續(xù)作戰(zhàn)。拼營收、拼規(guī)模成為云廠商的核心KPI。
與此同時，在這個過程中，人工智能（AI）雖然被視為重要的未來方向，但在業(yè)務體系內(nèi)往往被單獨劃分至實驗室或研究院，作為一個專注于技術前瞻性探索和創(chuàng)新孵化的“特區(qū)”；或是與PaaS、SaaS有機結合，但并未將云與AI真正視為一個整體，暫未以更高的戰(zhàn)略優(yōu)先級去推進云智一體。
這種“云歸云，AI歸AI”的二元結構，確實是一種務實的選擇：既保證了核心云業(yè)務的資源投入和規(guī)?；瘮U張，也為未來技術突破保留了火種。然而，這也在客觀上造成了技術與業(yè)務的某種程度脫節(jié)，這背后的隱憂是：前沿的AI技術成果，是否能快速、平滑、規(guī)?；胤床傅皆茦I(yè)務的主航道，轉化為普適性的產(chǎn)品競爭力？
而與上述主流路徑形成鮮明對比的，是百度智能云從一開始就選擇的另一條路：“云智一體，共生發(fā)展”。
百度智能云2015年正式對外開放運營，就將"云智一體"作為核心戰(zhàn)略方向，是全球最早重視“智能”的云平臺，也是迄今唯一用“智能云”命名的云平臺。三年前，百度智能云率先搭建了當時國內(nèi)規(guī)模最大的GPU集群，從以CPU云服務為主的云平臺轉型到以GPU云服務為主的云平臺。
比起簡單地提供計算和存儲資源，讓云與AI成為共生共長的雙螺旋，才是百度智能云最關心的議題。
這一差異化戰(zhàn)略，讓百度智能云避開了傳統(tǒng)云市場“資源價格戰(zhàn)”的紅海泥潭，開辟了一片屬于自身的藍海。
今年8月IDC發(fā)布的最新報告顯示，2024年中國AI公有云服務市場規(guī)模達195.9億元，百度智能云以24.6%的市場份額穩(wěn)居第一，連續(xù)六年、累計十次蟬聯(lián)中國AI公有云市場冠軍——這無疑是對其戰(zhàn)略路徑最有力的背書。
這份持續(xù)領先的背后，根源在于百度獨特的身份：既是云計算的資源提供者，又是人工智能技術全棧布局的資深玩家。這種雙重身份，讓百度對云與AI的協(xié)同發(fā)展有著深刻體會：沒有智能的云，僅僅是冰冷的、同質化的計算資源，難以形成更高的附加值；而脫離了云的AI，則是空中樓閣，無法實現(xiàn)規(guī)模化落地和持續(xù)的迭代進化。
大模型來臨后的云計算下半場格局，其實就正如競技體育中的多拍相持，看似混亂、動蕩，實則考證選手的方方面面。有的云廠商依靠“價格戰(zhàn)”“拼收入”“拼規(guī)模”等單一進攻手段，在持久戰(zhàn)中缺少豐富的武器和敏銳的視野來捕捉戰(zhàn)機，難以給出致命一擊。
百度智能云不僅持續(xù)豐富自己的全棧AI產(chǎn)品技術與智能算力基礎設施組成的武器庫，更培養(yǎng)了以云智一體戰(zhàn)略為核心的全局思維，并通過豐富的產(chǎn)業(yè)落地實戰(zhàn)經(jīng)驗不斷提升賽場洞察力。正是這種全方位、多層次的能力建設，讓百度智能云能夠在激烈的市場競爭中保持戰(zhàn)略耐心，精準識別戰(zhàn)局中的關鍵突破口，最終通過完美的技術組合贏得整場比賽，實現(xiàn)那次謀劃已久的換道競爭。
當前的市場競爭態(tài)勢已經(jīng)清晰地表明，云計算與AI的爭奪絕非各自獨立的戰(zhàn)場，是一場牽一發(fā)而動全身的立體化戰(zhàn)爭。
這場競爭從不再是某項技術、某個產(chǎn)品的較量，而是整體能力體系的對抗。單一領域的優(yōu)勢已難以構成持續(xù)護城河，市場對參與者的要求變得更為全面和苛刻。
在這場高維競爭中，一個真正“全面且豐富”的武器庫，從近期百度云智大會等多次業(yè)內(nèi)討論來看，武器庫的建設或許需要統(tǒng)籌兩個關鍵維度：
一是以四大核心要素為基座的AI云新基建；
二是深入行業(yè)場景的產(chǎn)業(yè)落地經(jīng)驗。
在近日舉辦的百度云智大會上，百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖分析稱，智能經(jīng)濟時代，一定要有新的基礎設施來支撐，即智能優(yōu)先的AI云。企業(yè)對基礎設施的要求，已經(jīng)從“降本增效”轉向“直接創(chuàng)造價值”。所有計算產(chǎn)生的智能都會被封裝進Agents，參與價值創(chuàng)造和交付。企業(yè)的AI云，不再是成本中心，而會成為新型的利潤中心。
百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖
而AI云的四大核心要素，則分為算力、模型、數(shù)據(jù)和工程能力。
“算力規(guī)模不斷擴大，數(shù)據(jù)持續(xù)提供原料，模型智能不斷突破，而工程平臺通過強大的調度和編排能力將前三者融合，形成一個統(tǒng)一的、持續(xù)進化的AI云基礎設施，支撐起Agent等大模型應用的飛速增長?！?/p>
這四大要素不僅是大模型發(fā)展的技術基石，更是衡量云廠商AI能力是否成熟的關鍵指標。
領先的云廠商往往通過平臺化戰(zhàn)略整合這些要素：一方面打造強大的AI計算平臺，將算力資源與工程能力深度融合，提供高性能、低成本的智能算力服務；另一方面構建完整的AI開發(fā)平臺，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)處理、模型訓練到應用部署的全鏈路賦能。這種雙平臺架構既確保了底層算力的高效穩(wěn)定，又降低了AI開發(fā)門檻，加速創(chuàng)新循環(huán)。
回顧技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展史，從云計算興起到移動互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)，任何一次技術范式的轉換都表明，純粹的技術領先并不足以確保市場成功。只有將技術能力轉化為平臺化的服務，才能最大化其價值并建立可持續(xù)的生態(tài)優(yōu)勢。
另一方面，再先進的技術若不能在實際場景中創(chuàng)造價值，都只是空中樓閣。因此，“武器庫”的第二個關鍵維度，是全面且廣泛的產(chǎn)業(yè)落地經(jīng)驗。這不僅是技術能力的試金石，更是理解行業(yè)痛點、定義產(chǎn)品方向、構建解決方案壁壘的來源。
產(chǎn)業(yè)智能化的歷史經(jīng)驗表明，最具競爭力的技術方案往往源于對行業(yè)需求的深刻理解。如同企業(yè)軟件時代SAP通過深耕制造業(yè)積累的行業(yè)Know-how，或云計算早期AWS通過服務互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)形成的產(chǎn)品理念，深入行業(yè)的實踐經(jīng)驗能夠幫助技術提供商準確把握痛點，打造真正解決實際問題的解決方案。
這些經(jīng)驗還能反哺技術迭代與產(chǎn)品優(yōu)化，形成“落地-反饋-升級”的增強閉環(huán)。只有在真實場景中經(jīng)過驗證的技術方案，才具備可靠的實用性與規(guī)?；瘡椭频臐摿?。
百度智能云正是這一發(fā)展路徑的卓越實踐者，其通過長期堅持"云智一體"戰(zhàn)略，以四大核心要素為基座，在縱向技術深度與橫向產(chǎn)業(yè)廣度上同步發(fā)力，形成了難以復制的競爭壁壘。
縱向深耕：以四大核心要素構建AI云新基建
在技術縱軸上，百度智能云基于對產(chǎn)業(yè)趨勢的前瞻判斷，以算力、模型、數(shù)據(jù)、工程能力四大核心要素為基座，系統(tǒng)性地構建了新一代AI云基礎設施。在這當中，以AI計算和AI開發(fā)為主線，構建起了AI云全景架構。
AI計算
2025百度云智大會上，沈抖提到，目前AI計算的瓶頸，主要在四個方向：網(wǎng)絡、算力、推理系統(tǒng)，以及訓推一體的整體計算效率。
為此，百度百舸AI計算平臺5.0在這幾個方向上都做了重點迭代，全面提升能力，徹底解決使用DeepSeek等MoE架構模型時面臨的成本高、效果不佳等核心痛點。
網(wǎng)絡方面，百舸5.0針對大模型計算的三張網(wǎng)：VPC、RDMA 和 X-Link進行了全面升級，通信更快，延遲最低，提升模型訓推效率。百舸的高速 VPC 網(wǎng)絡支持巨型幀傳輸，達到200Gbps（GigaBytes），顯著提升了推理階段 KV Cache 加載、訓練階段 Checkpoint 讀寫等核心環(huán)節(jié)的計算效率；百舸自研的 HPN 網(wǎng)絡，支持單集群10萬卡RDMA網(wǎng)絡互聯(lián)，把端到端延遲壓縮至4us。
沈抖透露，今年MoE模型已經(jīng)進化到萬億參數(shù)規(guī)模，面對海量、高頻、延遲敏感的All-to-All通信，把模型放進單節(jié)點跑是最優(yōu)策略。今年4月發(fā)布的昆侖芯超節(jié)點，其中核心突破之一，就是百度自研的X-Link協(xié)議，把卡間帶寬提升8倍，把延遲做到國內(nèi)最低，讓專家并行的通信更快，最大程度地釋放芯片的計算性能。
算力基礎設施方面，昆侖芯近期中標了中國移動集采項目十億級訂單，而昆侖芯超節(jié)點已經(jīng)正式上線百度智能云的公有云服務，實例在百舸上正式可用。
超節(jié)點“超”在何處？這是將64張卡放到同一個機柜，一個機柜頂過去100臺服務器。昆侖芯超節(jié)點用卡間互聯(lián)代替機間互聯(lián)，實現(xiàn)單卡性能提升13倍，單機訓練性能提升10倍。
“目前最大的開源模型參數(shù)達到了1萬億。現(xiàn)在只需要幾分鐘、1個云實例，就可以輕松把它跑起來?！鄙蚨督榻B，最新的測試結果，它的性能達到了上一代實例的8倍；單卡吞吐提升近一倍，比國內(nèi)的同類產(chǎn)品，至少高出15%。
而再強大的網(wǎng)絡和算力，想要讓用戶感知到體驗提升，也要看推理系統(tǒng)的迭代效果。
因為在大模型推理上，推理的工作負載會隨著流量規(guī)模、輸入輸出長度的變化而變化。為了保持高吞吐、低時延，往往需要多個節(jié)點之間協(xié)同完成計算與通信。如果通信和計算的調度不夠高效，就會造成算力空轉、等待時間增加，推理性能下降。特別在MoE稀疏架構下，專家并行對調度的同步提出了更高的要求。這個時候，單靠堆卡是不夠的，需要做系統(tǒng)性的優(yōu)化。
百舸5.0通過“解耦”、“自適應”和“智能調度” 三大核心策略，對AI推理的算力、內(nèi)存、網(wǎng)絡等資源進行極致精細化的管理和優(yōu)化，從而實現(xiàn)性能（吞吐量、延遲）的數(shù)量級提升。
在百舸5.0的推理系統(tǒng)下，DeepSeek R1的推理吞吐可以提升50%，這就意味著在相同的時間和成本下，使用百舸能比別人多做50%的思考。
而在當前最重要的計算范式——強化學習訓推一體上，百舸的強化學習框架，能極致壓榨算力資源，提升訓練、推理效率。
為了高效地迭代和優(yōu)化AI模型，“使用模型（推理）”和“改進模型（訓練）”不能被當作兩個獨立的過程，而是要將它們深度融合。百度這樣形容百舸的訓推一體設計思路：
一條像工廠流水線一樣高度協(xié)同、無縫銜接的系統(tǒng)，把「推理采樣、獎勵評估、訓練更新」打造成一條高吞吐、低時延的流水線，實現(xiàn)訓推一體整體效率的最大化。
百舸提供了一站式高效能云端開發(fā)IDE，支持北京人形機器人創(chuàng)新中心全場景、全流程的研發(fā)工作，實現(xiàn)了兩倍提效。
目前百舸已全面適配主流開源具身VLA模型，同時在WM世界模型和VLM模型上，全面實現(xiàn)了訓推提效。尤其在 VLM 模型上，強化學習是模型在復雜環(huán)境、交互反饋下實現(xiàn)能力進化的關鍵手段，北京人形機器人創(chuàng)新中心基于百舸將強化學習的訓練速度提升了一倍多，顯著加快了模型迭代節(jié)奏。
AI開發(fā)
AI開發(fā)的核心還是Agent，但內(nèi)涵已有所更迭。
過去，Agent主要處理一些步驟簡單、規(guī)則明確的任務，因此百度千帆提供了一些基礎的工具調用、工作流編排能力。
現(xiàn)在，模型能力更強，Agent也能處理更加復雜的任務。千帆接著提供了更豐富的上下文管理工具，把RAG、記憶、工具調用等能力統(tǒng)一封裝，讓Agent能調動更多的外部工具和資源。
百度將AI開發(fā)平臺“千帆”升級至4.0，將百度智能云沉淀的AI能力進一步封裝成標準化的產(chǎn)品，為企業(yè)和開發(fā)者提供模型、Agent、數(shù)據(jù)和企業(yè)級能力。截至目前，千帆平臺上已誕生了130萬個智能體，服務于來自制造、能源、金融、汽車、教育等46萬家企業(yè) 。
千帆的定位是面向企業(yè)的“一站式Agent工廠”。平臺以Agent為核心，向內(nèi)整合模型、數(shù)據(jù)與工程能力，向外提供全生命周期服務。模型庫已擴至150余款，涵蓋通用大模型及金融、視覺、語音等高性價比行業(yè)專精模型。
針對傳統(tǒng)SFT（監(jiān)督微調）需要“手把手教”模型、且需要大量高質量數(shù)據(jù)的痛點，千帆4.0發(fā)布了RFT（強化反饋精調）工具鏈 。這種方法讓模型“自學成才”，只需數(shù)百條樣本數(shù)據(jù)就能達到顯著效果，在千問7B模型上可提升43%的效率 。這極大地降低了企業(yè)進行模型精調的技術和數(shù)據(jù)門檻。
而千帆Agent服務平臺，發(fā)布多模態(tài)RAG，支持圖片、表格等多種類型的數(shù)據(jù)檢索 。這使其能夠處理企業(yè)沉淀的大量非結構化、多模態(tài)數(shù)據(jù)，有效控制大型模型“幻覺”，使智能體應用在實際商業(yè)場景中更具實用性。
雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))也了解到，這次百度AI搜索及集團其他優(yōu)秀產(chǎn)品技術能力，都會作為MCP Servers，陸續(xù)在千帆上開放。同時，千帆接入了包括支付寶、同程旅行在內(nèi)的一批優(yōu)質第三方MCP Servers。開發(fā)者也可以自行通過千帆開發(fā)和發(fā)布MCP Servers，百度搜索會快速索引這些server。
與此同時，千帆數(shù)據(jù)智能服務平臺也在千帆4.0發(fā)布，在該平臺支持下，文心大模型的數(shù)據(jù)開發(fā)效率提升了30%到6倍不等。
百度智能云通過AI開發(fā)平臺千帆，充分證明了其在PaaS層的技術厚度與生態(tài)開放性；而在SaaS層面，“一見”視覺大模型平臺的持續(xù)進化，尤其是在2025年發(fā)布的“工序合規(guī)分析”等能力，充分彰顯了其在SaaS層深厚的積累與卓越的產(chǎn)品化能力。
“一見”平臺自2017年與首鋼合作落地首個工業(yè)案例以來，八年深耕視覺智能領域，逐步構建起覆蓋安全生產(chǎn)、質量檢測、工序合規(guī)、物料管理與服務重構五大場景的SaaS應用矩陣。最新發(fā)布的“一見5.0”支持“一句話生成專業(yè)級視覺AI應用”，將傳統(tǒng)需數(shù)周的開發(fā)流程壓縮至分鐘級，真正實現(xiàn)了視覺AI應用的“平民化”，體現(xiàn)了平臺易用性的飛躍，更反映出百度智能云將復雜AI能力封裝為標準化、可復制SaaS服務的深厚功力。
更重要的是，百度智能云始終從產(chǎn)業(yè)真實痛點出發(fā)構建SaaS能力。例如，“工序合規(guī)分析”功能直指制造業(yè)數(shù)字化中最棘手的難題——中小工廠依賴老師傅經(jīng)驗、大型企業(yè)因工序迭代導致算法更新滯后。該功能支持用戶僅需上傳一段標準操作視頻，20分鐘內(nèi)即可生成高精度合規(guī)分析技能。
橫向拓展：產(chǎn)業(yè)知識的持續(xù)積累與驗證
而在產(chǎn)業(yè)橫軸上，百度智能云展現(xiàn)出對行業(yè)需求的深度理解和實踐能力。其技術價值在大量實際場景中得以驗證和迭代，形成了顯著的競爭壁壘。
我國大模型相關項目招投標市場數(shù)據(jù)顯示，2025年上半年，百度智能云以48個中標項目和5.1億元中標金額，穩(wěn)居“雙第一”，并在金融、能源、政務、制造等重點行業(yè)中持續(xù)領跑。
目前，有超65%央企落地大模型選擇百度智能云；在金融領域，80%的系統(tǒng)重要性銀行、150余家保險、券商和基金公司落地大模型時成為百度智能云的客戶；95%的主流車企和超過行業(yè)半數(shù)的游戲廠商，在落地大模型時均選擇百度智能云。
尤其在具身智能領域，百度智能云取得先機，有二十余家客戶成為百度AI公有云客戶，其中4家為全國TOP4。
北京人形機器人創(chuàng)新中心就是選擇百度智能云的機構之一。當前，具身智能仍處于“智能化”初級階段，行業(yè)亟需具備多本體兼容、多場景適應與強大泛化能力的通用平臺，同時面臨高質量、跨模態(tài)訓練數(shù)據(jù)稀缺的瓶頸。針對這些痛點，百度智能云依托百舸AI計算平臺，實現(xiàn)算力的高效調度與大模型訓推加速，顯著提升模型研發(fā)效率。在智能決策層面，通過千帆平臺與文心大模型，實現(xiàn)對自然語言指令的精準解析與多模態(tài)信息融合，能夠將復雜任務拆解為可執(zhí)行的子任務序列，提升機器人決策準確性。這一系列能力正助力具身智能技術在工業(yè)復雜作業(yè)、危險環(huán)境操作及家庭養(yǎng)老陪護等多樣化場景中加速落地。
值得一提的是，百度智能云在具身智能領域迅速站穩(wěn)腳跟，這樣的情況在前兩年的無人駕駛汽車領域也曾上演。百度智能云能夠不斷抓住新出現(xiàn)的賽道，一定程度上也說明了外界對百度智能云產(chǎn)品、技術競爭力和行業(yè)know-how的認可。
百度智能云的優(yōu)異表現(xiàn)和十年AI云的深耕成果，最終也轉化成了財報上的亮眼數(shù)字。
2025年第二季度，百度總營收327億元，百度核心收入263億元，歸屬百度核心凈利潤74億元，同比增長35%，其中AI新業(yè)務（即非在線營銷收入）收入超100億元，同比增長34%，主要受智能云業(yè)務增長所帶動。這也是AI新業(yè)務首度突破百億大關。
具體到AI云上，第二季度，百度智能云收入同比增長27%，達到了65億元。2025年上半年，百度智能云收入同比增長34%，高于2024年上半年的低雙位數(shù)收入增速。
作為中國AI云市場的長期領跑者，百度智能云以其深刻的行業(yè)洞察和堅定的戰(zhàn)略耐心，展現(xiàn)出AI云“原生玩家”特有的技術深度與生態(tài)廣度。正如“荷花定律”所啟示的那樣——池塘中的荷花在第二十九天時僅覆蓋一半水面，卻能在第三十天迎來滿池綻放。百度智能云的成長亦如此般，早在行業(yè)多數(shù)廠商仍將AI視為“附加能力”之時，便已沉心布局“云智一體”的技術底座與生態(tài)體系，從算力、模型到應用，默默構建全棧AI能力。
正是這種長期主義的堅持，使其不僅連續(xù)多年穩(wěn)居中國AI云市場榜首，更在具身智能、工業(yè)視覺等新興領域率先突破，完成從“半池”至“滿塘”的躍遷。從技術賦能到生態(tài)共建，百度智能云已逐步成為中國產(chǎn)業(yè)智能化進程中不可或缺的基礎設施提供者與創(chuàng)新推動者。
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