摘要：这句话放在今天尤为意味深长。十年前，云计算更多意味着服务器资源的集中调度，厂商们拼的是规模和价格；而在生成式 AI 与 Agent （智能体）经济的推动下，云正在被重新定位 —— 从企业幕后默默无闻的支撑角色，转向智能化转型的前台引擎，并凭借自身不断进化的 A

机会总是留给有准备的人

“ 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 日启幕的 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说。

这句话放在今天尤为意味深长。十年前，云计算更多意味着服务器资源的集中调度，厂商们拼的是规模和价格；而在生成式 AI 与 Agent （智能体）经济的推动下，云正在被重新定位 —— 从企业幕后默默无闻的支撑角色，转向智能化转型的前台引擎，并凭借自身不断进化的 AI 能力，为新兴 AI 企业创造舞台。

全球范围内，微软 Azure 和亚马逊 AWS 的云上，已分别长出 OpenAI 与 Anthropic 这样的明星企业；在中国市场，专注 AI 云十年的百度智能云，则凭借 “ 云智一体 ” 战略走出一条差异化路线。

从第一天做云开始，百度就相信 AI 会改变云计算，确立 AI 、大数据、云计算三位一体的发展思路，并坚决执行至今。这也让其得以在过去的十年中，完成算力、模型、应用的全栈打通，持续领跑赛道。 IDC 数据显示，百度智能云已连续六年位居中国 AI 公有云市场第一。

如今，随着全新升级的百舸 AI 计算平台 5.0 版本和千帆企业级 AI 开发平台 4.0 版本在云智大会上发布，在让企业以更低成本、更高效率部署和开发 AI 产品这场考试中，百度智能云正式交出了属于它的十年答卷。

而这份答卷背后，是中国云计算发展正在发生的变迁：从拼规模的上半场，走向拼智慧、懂行业的下半场；从资源的供给者，变成价值的创造者。

用十年，迎来一次浪潮

过去近二十年的时间里，云计算为数字经济不断创造着更大的想象空间。

最初，它意味着将计算和存储从企业机房迁移到远程的数据中心，资源得以被集中调度，从而大幅降低 IT 成本；之后，云厂商之间的竞争转向规模与价格，谁能建更多的数据中心，谁能把计算卖得更便宜，谁便有机会胜出。

但在最近三年里，这条逻辑正被生成式 AI 和 Agent 经济迅速改写。 AI 模型的训练与推理对算力提出了前所未有的需求，同时，复杂场景中的多模态交互对模型的综合能力提出了更高要求，行业应用落地的难度也大大提升。

作为基础设施的云计算，也在智能化之变中，迎来角色转变。从 OpenAI 与微软 Azure 、 Anthropic 与亚马逊 AWS 的深度绑定中可以看到，云厂商与企业的关系，正从资源供给走向共生共荣。

在中国，百度智能云是最早押注 AI 云这一方向的玩家。早在 2015 年，百度正式对外提供云服务时，便确定了一条不同的路径：以云计算为基础，以 AI 为中枢，以大数据为依托，来深度结合并改造传统行业。

彼时， AI 尚未成为国内市场的主流叙事。据 IDC 报告，当时 IaaS （基础设施即服务）中的服务器、存储、网络服务高度同质化，厂商们通过激烈的价格战来扩大市场规模。

但百度在 AI 尚未普及的阶段，就选择将 AI 视作云的核心能力来打造，在一众数字化底座中瞄准智能化，并在过去十年中逐步完成布局。

最早，百度智能云以百度大脑作为核心引擎，在云端为企业输出语音、图像、自然语言处理等 AI 能力。 2016 年的云智大会上，百度智能云发布了由感知、机器学习、深度学习三部分组成的人工智能平台 “ 天智 ” ，让企业和开发者可以便捷地获得百度的 AI 技术能力。

随后，百度智能云开始加固其技术底座。

算力硬基础层面， 2018 年，百度发布了自研的云端全功能 AI 芯片 “ 昆仑 ” ，包含训练芯片和推理芯片。从 2020 年初第一代量产至今，昆仑芯已沿着 AI 落地的实际需求向着高算力、高性能方向迭代至第三代，可适配大模型的推理和训练任务。今年初，百度智能云宣布成功点亮自研昆仑芯三代万卡集群； 4 月，其又成功点亮国内首个全自研的 3 万卡集群，可同时承载多个千亿参数大模型的全量训练，支持 1000 个客户同时做百亿参数的大模型精调。

公开资料显示，目前，昆仑芯已实现三代产品大规模部署落地，其所提供的 AI 算力已被输送到互联网、运营商、智算、金融、能源电力等众多领域和行业。

平台层面， 2021 年，百度智能云正式推出 AI 异构计算平台 “ 百舸 ” ，融合 AI 计算、 AI 存储和 AI 容器三大模块，满足模型训练和推理就是需求，成为支撑大模型研发与行业落地的核心底座； 2023 年，百度智能云千帆大模型平问世，为需要快速开发 AI 应用的支持企业和开发者提供包括多模态模型在内的多种工具，让更多行业得以深化 AI 的应用。

昆仑芯、百舸与千帆这三大支柱，构成了百度智能云从算力、模型到应用全栈打通的 AI 能力。这也是百度为云一开始就设定好的整体路线：既要能解决大模型的训练与推理效率问题，又要能为企业开发提供一站式的平台，还要能在具体场景中形成可复制的落地经验。

都说机会是留给有准备的人。随着 大模型爆发， AI 原生时代加速到来， 百度 靠多年 AI 云的积淀率先承接住市场需求的变化 ， 无论是企业对低成本、高效率算力的渴求，还是行业对大模型定制化的探索。

十年过去，百度智能云终是迎来了属于它的浪潮。

直面挑战，再进化

不过，新的挑战仍在到来。

去年起，基于大模型发展，新的交互范式 AI Agent 开始呈现爆发式增长，各类个人助手、企业级解决方案层出不穷， AI 能力的实际应用迎来大考。

而智能体经济快速演进之下，云厂商遇到的挑战比过去任何时候都更复杂。

最直接的便是算力问题。大模型的训练需要海量参数和高性能芯片，而推理阶段的实时响应又对成本、延迟和能耗提出更高要求。全球范围内，算力紧缺已成为 AI 产业绕不开的瓶颈，企业在部署 AI 时往往面临投入巨大、产出难控的困境。

与此同时，多模态需求也在迅速增长。语言、图像、视频等不同模态的融合，正在成为智能体的基础能力。这意味着 AI 平台不仅要支撑单一的大模型，还要具备跨模态的处理和调度能力。

再加上行业落地的多样化场景：金融、电力、制造、教育、政务 …… 每一个行业都有独特的业务逻辑和数据壁垒。 AI 不可能依靠通用解法打天下，必须与行业需求深度结合。这对于云厂商来说，不仅是技术挑战，更是认知挑战。

正因深知这些变化的复杂性，践行 “ 云智一体 ” 战略十年的百度智能云，及时洞察并回应了算力、多模态与行业落地等的考验。此次云智大会上发布的百舸 5.0 与千帆 4.0 全新版本，正是其面向 AI 原生时代挑战的又一次系统性进化。

其中，百舸 5.0 在网络、算力、推理系统和训推一体系统四大方向上做了全面升级，更快的通信、昆仑芯超节点上线解锁的超级算力、更大的吞吐和最新的强化学习框架，让模型的训推、计算效率以及算力资源利用率均得以大幅提升，打破 AI 计算效率的瓶颈。这也意味着企业能够以更低的成本，完成更复杂的 AI 任务。

据沈抖在发布会上介绍，北京人形机器人创新中心近期发布的具身世界模型、跨本体 VLA 模型，底层用的便是百舸，这也让其在研发工作中提效了 2 倍。

应用层面上，千帆 4.0 则面向企业进入 Agent 时代的迫切需求，打造以 Agent 为核心的一站式企业级服务平台，提供开发 Agent 所需的通用及专精模型、编排、数据和服务全链路能力。其所包含的多智能体协作模式，还能让企业和开发者实现系统组织多智能体，并实现高效运转。

同时，升级后的千帆还首次引入了百度 AI 搜索。在大模型只能基于历史数据做出回复的痛点之下，基于百度 25 年搜索经验而生的实时搜索能力，将为 Agent 提供的服务进一步增色。

对于企业和开发者而言，这意味着可以更快、更低门槛地构建行业专属的智能应用。譬如 AI 眼镜李未可，便借助百度智能云提供的多模态解决方案，实现了边拍边讲、多语言实时互译等多种实用的场景能力。

除此之外，为了帮助企业开发出更好的商业化应用，百度智能云也在百舸和千帆这套基础设施上，开发了一些开箱即用的 Agents 。

以沈抖在云智大会上展示的 “ 一见 · 工序合规分析能力 ” 为例，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，部署后，这类生产车间中可落地的 Agents ，就像一个个能传授经验的 “AI 老师傅 ” ，给操作失误的工人实时做出告警提示的 “ 指点 ” 。

现场，当沈抖错误的组装零件时，他面前的红灯便立刻开始闪烁， “ 老师傅 ” 也一遍遍念着哪里错了的口播。

来自 “AI 老师傅 ” 的警告。图 / 截自 2025 百度云智大会直播

值得注意的是，以上种种进化并不止于技术本身。这背后的一个逻辑是：只有当算力与模型平台足够高效，企业才可能大规模开发出智能体应用，而这些应用反过来才能推动整个智能经济加速形成。

从这一视角来看，百度智能云能做到的或许不只是让企业用得上、用得起 AI ，更是其用得好 AI ，让 AI 成为各行各业创新的发动机。

从卖资源到创价值

毕竟，产品和技术的进化，最终要靠市场和产业来验证。

而将 AI 云与产业深度结合的实践经验，正是百度智能云在技术之外的又一大优势。

公开资料显示，目前，百度智能云的大模型已在金融、制造、能源、政务、教育、汽车等重点行业实现广泛落地，其服务客户包括超 65% 的央企、 80% 的系统重要性银行、 150 余家保险、券商和基金公司、排名前十的手机厂商、 95% 的主流车企、超过半数的游戏厂商以及 200 多重点城市及地区等。

另据招投标市场数据，今年上半年我国大模型相关项目呈现爆发式增长，百度智能云以 48 个中标项目、 5.1 亿元中标金额稳居 “ 双第一 ” ，并在金融、能源、政务、制造等重点行业持续领跑。

广泛而全面覆盖的背后，是百度智能云在为行业创造价值方面形成的竞争力。

以今年 6 月百度智能云推出的千帆慧金金融大模型为例，在实际应用中可灵活覆盖金融业从轻量化场景到多轮深度推理任务的绝大多数业务需求，能够有效提升金融机构服务水平与风控能力。譬如当客户提出贷款需求后，其可秒级生成完整贷款材料清单、梳理操作步骤，并提示 “ 严谨贷款资金挪用 ” 等监管要求。

据沈抖在云智大会上介绍，支持一句话生成专业级视觉 AI 应用的一见平台，已在多个行业场景中落地，并帮助餐饮连锁企业实现操作合规率提升 10% ，制造业与钢铁企业实现 95% 的分割准确率，以及让能源领域减少 75% 的人工巡检工作量。

丰富而深入的产业经验，也让百度智能云形成了能够持续捕捉新赛道的能力。从去年火到今年的具身智能赛道中，便已有 20 家公司选择了百度的 AI 共有云。

从业绩表现上，也可以更直观地看到市场对百度智能云的认可。

财报显示，今年第二季度，受智能云业务带动，百度 AI 新业务实现超 100 亿元的收入 。 以智能云为主要推动力的 AI 新业务所呈现出的快速增长势头，也一定程度上佐证了百度长期以来坚持技术驱动发展战略方向终于进入了收获期。 AI 属性的加入，极大地提高了云业务竞争的天花板上限，当下所展现出来的巨大市场空间，无疑给百度智能云这样有着全方位技术沉淀的业务，带来了充满想象的成长潜能。

不难看出，随着 AI 原生时代加速到来，百度智能云懂行业、能为客户创造价值的优势，已实打实地转化成了商业回报。而这种基于价值创造的增长，显得更为可持续，也让百度智能云具备了构成百度第二增长曲线的潜力。

这不仅是百度智能云坚定 AI 战略十年积累的成果，更折射出了中国云计算行业接下来的进化方向，即从工具到引擎，从卖资源到创价值。

换言之，快速迭代的技术，为所有人展示了一幅更智能化的未来图景。而这幅图景的展开，需要与之匹配的新基础设施推动。这也是百度智能云过去、现在以及未来，正在参与的从技术赋能到价值共创深刻变革。

正如沈抖所言： “ 当价值的创造方式被重构，产业链也会进化， AI 就会进入真正的 ‘ 超级周期 ’ 。而今天，我们正站在这个超级周期的起点，加速进入智能经济时代！ ”

来源：知趣研究所