摘要：智能经济时代正在加速到来。从个人开发者到大型企业，对AI的需求不再局限于单点工具的应用，而是希望将AI深度融入业务流程、产品创新乃至组织架构的每一个环节。

智能经济时代正在加速到来。从个人开发者到大型企业，对AI的需求不再局限于单点工具的应用，而是希望将AI深度融入业务流程、产品创新乃至组织架构的每一个环节。

这种需求催生了新一代基础设施的进化，传统的云计算已无法满足AI原生时代的需要，智能优先的AI云正在成为支撑未来经济的关键力量。

“智能经济时代，一定要有新的基础设施来支撑，这就是智能优先的AI云。”8月28日的2025百度云智大会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖给出了云厂商在AI原生时代的新定位。

从“上云”到“用智”之变

当前，企业数字化进程经历了从“信息化”到“云化”再到“智能化”的跃迁。最初，企业关注的是如何将业务系统迁移至云端，以实现资源的弹性调配和成本优化。而如今，问题变成了如何利用AI重构业务流程、如何部署智能体替代重复性劳动、如何通过多模态模型理解并生成复杂内容。

这种转变背后是AI技术范式的迭代。早期的AI应用多以单点模型调用为主，而如今，基于大模型的Agent逐渐成为AI应用的新单元。一个企业或许只有一个官网，但它可能需要数百个Agents——负责客服的、处理订单的、分析数据的、生成报告的、甚至管理生产流程的。这些Agents不仅需要强大的模型能力，更需要一整套支持其开发、部署、迭代的基础设施。

根据IDC报告，2024年中国AI公有云服务市场规模达到195.9亿元，同比增长55.3%。在这股热潮背后，AI云基础设施的投入正经历着从成本中心向新型利润中心的转变。企业在积极拥抱 AI 的过程中，逐渐意识到 AI 云基础设施不仅仅是一项成本支出，更是创造价值的关键驱动力。通过高效的 AI 云服务，企业能够降低运营成本、提高生产效率、创新产品与服务，从而在市场竞争中占据优势，实现从成本投入到价值产出的转变。

然而，AI 云的发展并非一帆风顺。在技术层面，随着模型规模的不断扩大，对算力的需求呈指数级增长。训练一个万亿参数的模型，需要数以万计的计算单元集群，传统的数据中心难以满足如此庞大的算力需求。同时，在推理阶段，低延迟、高吞吐的要求也给现有基础设施带来了巨大挑战。

从经济角度看，高昂的算力成本成为许多企业尤其是中小企业难以承受之重。如何在保证性能的前提下，降低AI计算的投入成本，提高产出效益，成为了行业亟待解决的问题。

由此看来，面对市场规模的扩张，AI势必从在从“可用”走向“必用”，从“试验性部署”迈向“系统化重构”，届时AI云不再仅仅是成本中心，而是逐渐成为推动企业增长的新型利润中心。

打造智能优先的AI云基础设施

作为中国AI公有云市场的长期领导者，百度智能云在今年云智大会上明确了其新定位，不再仅仅是“云服务商”，而是“智能优先的AI云基础设施提供者”。其核心产品百舸和千帆的升级，正是对这一战略的实践。

具体来看，百舸5.0旨在追求极致的算力效率与可用性。

算力是AI的天花板，但如何实现高效、低成本的算力供给一直是行业的难题。百舸5.0的升级重点围绕“训推一体”展开，这是一种更符合AI工程现实需求的计算范式。它通过强化学习框架整合训练与推理过程，显著提升资源利用率。而昆仑芯超节点的上线，则使得公有云用户也能调用超级算力，原本需要庞大集群才能运行的开源万亿参数模型，现在只需一个云实例、几分钟即可完成推理。这意味着算力正在从“稀缺资源”变为“普惠资源”。

更重要的是，百舸并不止于提供 raw power，而是通过网络优化、自适应调度和多维解耦，真正帮助企业控制成本、提升效率。例如与人形机器人创新中心的合作表明，百舸已经能够支持高度复杂的具身智能研发，并实现2倍的效能提升。

而千帆4.0旨在以Agent为核心重新定义AI开发。

如果说百舸解决了“算得动”的问题，那么千帆要解决的是“用得好”的问题。其4.0版本明确将Agent作为开发范式的中心，从模型、工具、数据、服务四个维度构建支持体系。

在模型层面，千帆不仅提供150+个预置模型，还推出多个百亿参数规模的行业专精模型，如金融领域的千帆慧金、多模态理解的Qianfan-VL系列，这些模型在特定任务上表现优于千亿模型，体现出“小而精”的技术路径可能更适合多数企业场景。

而真正体现工程深度的，是千帆在RFT、多模态RAG、以及企业级MCP服务上的进步。RFT将微调数据需求从“上万条”降至“数百条”，大幅降低模型定制门槛；多模态RAG则让企业能够将历史积累的图片、表格、文档真正转化为AI可用的知识源；而百度AI搜索作为MCP Server的接入，则解决了大模型“信息滞后”的根本痛点——让Agents能够实时获取外部信息，不再是“闭门造车”。

此外，千帆支持多智能体协作模式，并提供全链路监测与权限管理，这些功能看似低调，却是企业能否规模化部署AI的关键保障。目前千帆平台已支持46万企业用户开发130万个Agents，这一数字背后反映的是智能体开发正在从“技术尝鲜”走向“生产必备”。

后记：AI价值终在场景中爆发

基础设施的意义不在于本身多先进，而在于能否支撑起足够丰富的应用生态。百度智能云正在通过两类路径推动AI落地，一是与合作伙伴共建垂直场景的解决方案，二是提供开箱即用的数字员工产品。

大会现场，百度智能云一见视觉大模型平台正式发布一见·工序合规分析能力：只需上传一段标准操作视频，几分钟后就能生成一个SOP检测任务，让Agents堪比“AI老师傅”，解决工业产线中老师傅人手不足、经验传授困难的客观现实，帮助企业用AI真正实现降本增效。

目前，一见·工序合规分析正在落地三一能源装备制造的工厂车间。部署完成后，工人一旦出现操作失误，便会立即收到告警提示，管理者也能在平台上看到详细信息，实时判断新工序的执行情况，大幅减少人工现场巡检耗时。

同时，百度智能云基于慧播星的数字人能力和技术，打造的全球首批AI数字员工已经覆盖营销、招聘等七个场景的核心业务职能。除了“开箱即用”的预制数字员工，百度智能云也支持客户定制企业专属的数字员工。百度智能云已联手专注AI教育的雅识教育，共同开发了“吴彦祖数字英语教练”，其背后应用了百度自研的端到端语音语义大模型和慧播星数字人能力和技术等一整套AI能力。即日起，吴彦祖数字人将正式担任百度智能云数字员工首批推荐官。

值得一提的是，大会期间，百度展示了一张巨大的“中国AI生态全景图”，令人深受震撼。图中，从底层的AI计算基础设施，到中台的AI开发平台与工具链，再到上层百花齐放的AI应用，三者之间彼此咬合、循环增强的有机整体，不仅涵盖了目前中国AI产业从硬件到软件、从通用到垂直的主要构成，也体现了智能经济发展至今的真正内核，AI不再是一个个孤立的技术模块，而是一张高度协同、持续进化的价值网络。

事实上，沈抖所说的“超级周期”，并非夸张之言。当AI能够系统性地重构价值创造方式时，其影响将远超单一技术革命的范畴。百度智能云所提出的“智能优先”，本质上是一种范式的切换：云不再是为了承载应用而存在，而是为了孕育智能而设计。而这或许正是智能经济时代基础设施该有的样子。

来源：咫尺观察