当拼算力不再稀缺，AI云开始拼懂行业
全球云计算，经历过一场又一场范式转移。
每一次技术演进，背后都是一轮产业结构的重新洗牌：在PC互联网时代，云是企业搭建IT基础设施的外包方案，本质是服务器租赁；到了移动互联网时代，云被用来支撑海量用户的高并发需求，强调的是稳定性与弹性扩容；在如今大模型驱动下，云的角色进一步演化，它不仅是计算资源的提供者，还要承担企业增长、发展的智能能力。
这对云厂商提出了更高的要求：要从拼资源、拼价格，转向拼智能、拼行业理解能力和交付能力。
现在已经能够看到，大模型的爆发式发展带来了新一轮洗牌：OpenAI借助微软Azure构建起世界领先的模型生态，Anthropic借力AWS快速扩张，连甲骨文这样的传统玩家也凭借AI实现了业务的重新增长。
在中国，转变同样剧烈。百度智能云正在借着这次机会超车，从追赶者，变成AI云赛道的领跑者之一。问题也愈发清晰：当云计算的竞争从“卖资源”转向“卖智能、卖价值”，百度为什么能够站上舞台中央？
关键抉择：预判，云计算的拐点
时代的更迭、技术的演进，并非只是“性能更强”、“成本更低”的线性提升，它改变的是企业使用云计算的方式——也改变了云计算本身的定义。
从2006年AWS对外提供云服务至大模型出现前，云计算的市场逻辑清晰而粗放：谁的资源更多、价格更低，谁就能赢得客户。在那个阶段，企业上云的主要诉求是成本优化与弹性扩容，云厂商的竞争也主要围绕服务器规模、带宽能力和价格策略展开。
这一时期，国内各个厂商快速崛起，依托各自的基础资源、资金实力和渠道优势，占据了公有云市场的大部分份额。这场竞争本质上是一场卖水的游戏——客户关心的是水是否够多够便宜，而不是水背后是否能生成价值。
拐点很快到来。随着OpenAI、Anthropic等AI创企的爆发，全球云厂商逐渐形成共识：客户的需求已不再仅限于算力托管，而是需要智能能力。金融行业客户要求大模型能实时识别风险、生成报告；制造业希望用视觉大模型提升质检准确率，降低损耗；游戏厂商希望AI成为陪伴式的交互角色，而不仅仅是后台支撑。
AI开发与推理需要更高的算力、更稳定的延迟，以及端到端的优化，这让云厂商必须从资源提供者转型为智能能力的交付者。
百度智能云的战略抉择，在这场行业转向的关键时间节点上，显得尤为重要。其他云厂商大多先做基础设施、再补AI能力，而百度从一开始就没有把云计算当作一门单纯的算力生意。
早在2015年，百度正式对外提供云服务时，就确立了AI云战略方向。这一决策在当时并不主流，因为彼时市场关注的仍是资源调度和性价比。
好在百度有自己的坚持。在2019年，这一理念首先在百度集团内部落地验证。百度搜索、百度网盘、智能驾驶、地图等核心业务逐步迁移至百度智能云平台，统一在“云智一体”的架构下运行。这不仅让内部各业务实现了模型与算力的闭环优化，也帮助百度智能云打磨出适配大规模业务系统的AI架构能力。
2020年，百度正式将“云智一体”战略向外部市场全面推出，成为国内最早喊出“AI云”战略的云厂商。2020年5月的百度云智峰会上的slogan就是“以云计算为基础，AI为抓手，聚焦重要赛道”。
云计算结合AI，在当时听来确实显得激进。但事实证明，正是这种前置规划、前置投入，才打下了百度智能云后来在AI云赛道上的超车可能。
2022年之后，国内其他云厂商才陆续提出AI云、云智融合等策略，也佐证了百度在这个方向上的先发判断。当行业终于开始思考云计算怎么和AI结合，怎么给客户带来具体的价值时，百度已经用五年的时间，把它变成了现实。这也是百度在AI云时代具备先发优势的根本原因。
差异化竞争：百度智能云，更懂业务
诚如前文所述，百度早在2015年就找准了自己的差异化路径——将云与AI深度融合，并在今天收获了这条路线的成果。经历了过去几年“云厂商降价潮”的洗礼，如今行业风向已然转变：拼的不再是价格和资源，而是谁的云更懂业务、更贴近需求。谁能真正助力客户实现增长，谁就能在新一轮竞争中占据一席之地。
怎么才能懂业务？百度在过去几年的实践积累中，形成了自己独特的方法论。
百度智能云的护城河，是其全栈自研闭环能力。百度智能云通过昆仑芯、百舸AI计算平台、千帆大模型平台以及一见视觉大模型、基于慧播星数字人技术的数字员工等应用，形成了算力—模型—应用的闭环能力。每一层都由百度自研打通，确保了技术路线的连续性与灵活性。
2025云智大会上，百度宣布百舸AI计算平台迎来5.0版本升级。训练和推理的效率实现大幅突破，可显著缩短模型迭代时间；昆仑芯超节点实例是上⼀代实例的8倍，吞吐⽐同类⼚商旗舰产品⾼出15%；而通过“解耦”、“⾃适应”和“智能调度”三⼤核⼼策略，能实现MOE推理吞吐模型提升50%，TTFT低⾄0.5秒的效果；百舸强化学习框架，能极致释放算⼒资源。
懂业务，不仅要有强大的技术底座，还需要对行业和场景的深入理解。这一部分能力，百度通过“千帆”平台来承载。
在千帆平台升级至4.0后，它成为目前功能最完备的企业级AI开发平台，打通了从大模型开发、精调到Agent应用交付的全链条能力。
具体来看，千帆4.0升级后的三大亮点尤为关键。首先，模型能力全面升级，不仅引入150+精选模型服务和自研视频生成模型“百度蒸汽机”，还推出支持小样本高效训练的RFT精调工具链，显著降低企业部署门槛；其次，平台增强了智能体部署的工程稳定性，包括多智能体协作、多模态RAG检索、百度AI搜索等能力组件；最后，新增的数据智能服务平台支持从数据采集、处理到模型训练的全生命周期管理，为智能体高效运行与快速迭代提供了坚实底座。这些能力共同构成百度在AI开发平台层的差异化竞争实力。
截至目前，千帆平台已孵化出130万个智能体，服务于来自制造、能源、金融、汽车、教育等领域的46万家企业。
针对不同行业和场景，百度智能云也能提供更具针对性的服务。比如给工业质检、流程合规、安全生产等领域的一见视觉大模型平台。本次云智大会中正式发布的“一见·工序合规分析”，企业只需上传一段标准操作视频，系统即可在几分钟内生成一个复杂工序的AI技能，成为制造一线“AI老师傅”。
对于有自己的IT团队、有一定开发能力的政企客户来说，到这里也就够了；但更多中小企业，他们没有能力和精力去在平台上进行二次开发，他们更希望有开箱即用的智能云应用。
因此，百度智能云还推出了基于慧播星数字人技术的“数字员工”产品线。依托文心大模型与DeepSeek等技术能力，数字员工广泛服务于营销、客服、内容创作等高频场景。比如“AI吴彦祖”口语陪练，能提供拟人化口语陪练服务；在企业营销领域，未来内容营销数字员工，还将实现小红书等平台上的智能内容创作、精准分发与数据回流闭环。
真正“懂业务”的AI云，绝不仅靠某一个点的突破，背后需要三项能力的系统协同：从底层算力与框架开始的自研能力，支持多模型、多任务部署的通用平台能力，以及贴合场景、持续演进的应用产品交付能力。这三者缺一不可，而现实中，大多数云厂商往往只能在其中一两个维度做深。
所以，百度智能云之所以能在AI云竞争中形成穿透力，关键在于它是少数能够同时打通这三关的玩家——不仅能做出大模型，还能交付成可持续落地的产品，并在多个行业场景中跑出范式样本。
截至目前，百度智能云已服务65%的中央企业、80%的系统重要性银行、TOP10手机厂商、95%的主流车企，全国200多个重点城市和地区的大模型落地项目，也优先选择了百度智能云作为基础设施伙伴。
这样的覆盖能力，是“云智一体”战略的系统性成果。
生态位：追赶者，变成AI云行业领跑者
在过去十年，百度智能云的关键词是“追赶”——从传统云计算的资源竞赛中抽身，转而在“云智一体”这条更难但更有壁垒的道路上下注。这条路起步更慢、路径更窄，却也更容易建立技术优势与长期价值。
一步一步踏实走完，百度智能云正在完成身份的转变：它不再只是云厂商中的泛泛某位，而是逐步成为新范式下的引领者与AI云赛道的领跑者。
数据是最直观的佐证。
2025年上半年，百度总营收652亿元，其中AI新业务营收194亿元，同比增长36%，智能云是主要贡献力量。二季度单季，百度智能云收入达到65亿元，同比增长27%。
IDC报告显示，2024年中国AI公有云市场规模达到195.9亿元，百度智能云以24.6%的份额稳居第一，已连续六年、累计十次拿下冠军。在大模型平台和AI数字人市场，它同样位列第一。
To B市场的硬指标——投标数据，百度也在持续突破。2025年上半年，百度智能云中标48个大模型项目，总金额5.1亿元，覆盖金融、能源、政务等核心行业。
更能体现角色跃升的，是标准制定能力的跃迁。百度智能云还在推动行业采用其“模型能力包”的交付范式。从金融到能源，越来越多的客户不是来提需求，而是采纳百度已有的一整套技术标准——它主导交付路径，也定义了行业落地流程。
这些数字背后，是客户需求、产品形态和交付逻辑的同步演化。越来越多行业客户不再单纯购买云资源，而是要求AI解决业务问题。AI云厂商必须同时理解模型、行业、交付，才能进入招标门槛。
百度智能云是第一个将这一趋势清晰表述并完成实践闭环的公司。它提供算力资源，更提供平台能力（千帆）、交付工具链、行业模型服务和生态支撑。客户愿意跟随它完成范式迁移，其他云厂商也开始比照其架构重塑产品线。一些在主打C端Agent开放平台，一些则延续政务与大客户主场。
数据的增长、技术的升级、角色的转换，折射出中国云计算进入下半场的信号：“卖资源、拼规模”成为过去式，下一步是“懂行业、创价值”的竞争阶段，技术能力、系统稳定、行业理解、开箱即用……缺一不可。
门槛变高，节奏变慢，要求更多综合能力。但真正能跑完这段路的玩家，将决定未来十年的产业地图。
百度用十年给出了一个答案，也在AI重构产业的全球浪潮中，为中国云厂商提供了新的解题范式。
