摘要：2025 年，全球 AI 竞赛踏入第三年，当 Chatbot 热潮褪去，“全栈能力” 成为科技巨头新的角力场。在美国，谷歌凭借 IO 大会上的全栈布局打了翻身仗，而中国市场随着 DeepSeek 等大模型崛起，也开始在全栈赛道加速追赶。
2025 年，全球 AI 竞赛踏入第三年，当 Chatbot 热潮褪去，“全栈能力” 成为科技巨头新的角力场。在美国，谷歌凭借 IO 大会上的全栈布局打了翻身仗，而中国市场随着 DeepSeek 等大模型崛起，也开始在全栈赛道加速追赶。
这场横跨硬件、算法、应用的战争，究竟在争夺什么？
所谓 AI 全栈能力，是指从底层硬件到顶层应用的完整技术链条。
就像盖房子需要打好地基、搭建框架、装修内饰，AI 全栈也包含三层架构：底层是算力与数据支撑的基础设施，中间层是算法模型的开发训练，上层则是落地到具体场景的应用服务。
这种 “全家桶” 模式的核心优势在于系统级优化 —— 芯片层提升 20%、云端优化 20%、模型层改进 20%，整合后可能带来数倍的效率提升，这是单一技术层突破难以实现的。
谷歌是全栈策略的典型代表。2025 年推出的第七代 TPU 专为 AI 推理设计，搭配 Gemini 大模型在多模态任务中刷新性能榜单，再到搭载 AI 的 Android XR 眼镜实现实时翻译，形成了 “芯片 - 模型 - 终端” 的闭环。
谷歌发布会
这种整合让谷歌能将模型成本大幅降低：以文心一言 4.5 Turbo 为例，其输入 token 成本仅为 GPT-4.5 的 0.2%，全栈优化的威力可见一斑。
微软与亚马逊则走出了不同的全栈路径。微软自研 Azure Maya 芯片，绑定 OpenAI 的模型能力，通过 Copilot 将 AI 嵌入 Office 生态，实现 “云 - 模型 - 办公” 的联动.
亚马逊更激进，量产 Graviton CPU、Trainium 训练芯片等三款自研硬件，用 Titan 模型结合 RAG 技术服务零售供应链，甚至让 Alexa 通过大模型升级语音交互。
硅谷的另一股力量聚焦企业级应用。Palantir 的 Foundry 系统像企业数据的 “翻译器”，将杂乱的工业数据结构化，AIP 插件则让非技术人员通过可视化界面调用 AI 功能。
太平洋燃气电力公司（PG&E）用其分析每日 80-100 亿个数据点，精准定位电网火灾风险，甚至能预测变压器健康状况，将预防性维护效率提升数倍。
这种 “数字劳动力” 概念正在重构企业运营 ——Salesforce CEO 预测，未来公司一半以上的劳动力可能是 AI 代理。
中国 AI 企业的全栈布局带着鲜明的 “性价比” 标签。百度以昆仑芯 P800 芯片为底座，32 台服务器就能支撑 DeepSeek 大模型全参数训练，搭配百舸算力平台管理几十万张显卡，将推理成本压到极致。
模型层的文心一言 4.5 Turbo 实现文本、图像、视频混合训练，性能对标 GPT-4.1 但成本仅为其零头，这种 “高配低价” 策略让 65% 的央企大模型项目选择百度智能云。
在传统行业落地中，全栈能力的价值尤为凸显。钢铁巨头中钢研与百度合作，用大模型解决热炸带钢表面检测的 “长尾难题”—— 小模型时代，偶发缺陷需要大量数据训练，而大模型通过缺陷生成技术，用少量样本就能精准识别。
金相分析更具挑战性，钢铁微观结构如同蛛网，联通与断开的规则需要深度行业知识，百度通过 “大模型 + 小模型” 结合，4 个月就完成了从算力平台到应用开发的全流程搭建。
餐饮连锁场景则展现了全栈技术的灵活性。某汉堡店用 AI 手环提醒厨师 “不要酸黄瓜”，背后是大小模型的协同：大模型理解订单语义，小模型实时视觉检测。
更关键的是，当门店 SOP 更新时，大模型的泛化能力能快速适配新规则，不再需要像小模型时代那样重新开发 —— 这正是全栈架构赋予的 “敏捷迭代” 优势。
这场全栈之战的本质，是对 AI 产业 “定价权” 的争夺。谷歌、百度等公司通过全栈闭环，将技术成本转化为商业壁垒：当某汽车厂需要定制质检 AI 时，全栈厂商能提供从芯片部署、模型精调到产线集成的一站式服务，而单一技术供应商可能需要跨多家合作，内耗严重。
这种 “交钥匙” 能力在制造业、能源等重资产行业尤为关键 —— 中钢研的案例显示，全栈方案让项目周期缩短 50% 以上。
更深层的竞争在于数据主权与技术自主。美国企业的全栈布局常与云服务绑定（如 AWS、Azure），而中国市场对 “自主可控” 的需求催生了百度等本土全栈玩家。
当 Meta 首席技术官将 AI 竞赛比作 “新太空竞赛” 时，中美在全栈能力上的差距正在缩小：谷歌用 TPU+Gemini 构建生态，百度则以昆仑芯 + 文心大模型形成闭环，两者都在试图成为 AI 时代的 “操作系统级” 平台。
2025 年的 AI 全栈之战，更像是一场 “基础设施” 的圈地运动。当谷歌用全栈能力让 AI 成本下降 80%，当百度在钢铁厂实现 “用一句话定义生产工序”，技术巨头正在用系统级创新重塑产业规则。
但全栈并非终点 —— 当硬件与模型的优化进入深水区，如何让 AI 代理（Agent）真正理解行业知识、自主编排任务流程，可能是下一个竞争焦点。
就像 PG&E 的电网调度、汉堡店的后厨管理，AI 的终极价值不在跑分，而在让每个螺丝都因智能而精准转动。
文章来源：硅谷101陈茜
来源：贾老师说的不假
