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百度智能云，讲了一个6年的全栈AI长叙事

发布日期：2025-12-30 19:48:29 浏览次数： 1522

作者：产业家

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如果以10年为节点，则是会清晰看见百度智能云这家AI云厂商足够平和的战略定力和始终如一的战略方向，这些“不变”的底色共同驱动着它从上层芯片到模型到应用的不间断且高频的进化。

2026年，这个AI的长期主义故事，正在迎来它的下一个新收获节点。

作者|皮爷

出品|产业家

“谁是AI云第一？”

在过去的一年时间里，这个命题正在成为AI大模型市场绝对的争议焦点。从机场广告大战到线上权威机构榜单，关于“领跑”、“第一梯队”、“Tokens调用”等等关键词的定调似乎已经成了云厂商迈步AI时代的最佳印证。

但在这种“热闹”背后，如果把视角切换到真正的需求侧，则是会发现不一样的“冷静”。根据最近赛迪发布的一份名为《企业级AI应用落地白皮书2025》报告显示，尽管83%的企业将AI列为战略优先级，但实际落地成功率仅为29%。

如果沿着这个数据向企业内延伸，会发现“AI”对应的产业标签不是AI云，也不是“调用量”，而是最真实的“AI ROI”——对一家企业而言，在AI上投入了多少资金人力，最终得到了怎样的营收回报。

这个真实的AI核算动作，在2025年即将收官的当下，正在无数企业内部发生。

两个战场，两个标准。到底谁应该成为最真实的AI水温反馈，又或者说，在2025年即将收尾的如今，到底什么才是真正的AI云？以及云智一体最有价值的表达应该是怎样的？

在今年的吴晓波演讲中，百度智能云再次成为观察对象。一众看得见的成绩之外，我们在这家中国最早喊出云智一体的云厂商身上，更看见一个与众不同的产业AI答案。

这个答案的誊写不是在今年，也不是在2023年的ChatGPT浪潮后，而是在6年前。2019年，百度云品牌升级为“百度智能云”，故事由此伊始。

一

“百度智能云变慢了吗？”

“百度智能云变慢了吗？”这是今年不少媒体和市场参与者在今年下半年提出的疑问，这个疑问的背景是在刚刚过去的几个月时间里，关于“谁是第一AI云”、“谁的MaaS调用量最多”的排位战成为市面上大部分云厂商的争议点。

但在一众讨论的玩家中，外界鲜少看见百度智能云参与的身影——百度智能云增长“变慢”了吗？或者说，在这些C端身位战之外，百度智能云出现在了哪里？

就在上周，一份由媒体发布的《国内云厂商大模型项目中标排行》数据引发热议，这份统计报告覆盖2025年1月到11月的全部大模型大单，而位于其中榜首的，正是百度智能云。

更准确的数据是，在2025年1-11月份，百度智能云实现了中标项目数量和中标金额的双第一，大模型中标项目达到95个，中标项目披露的中标金额为70741万元。

从某种程度来看，这种“产业加速度”也正是百度智能云的回答。即在C端热闹的话题之外，百度智能云更多的故事构成来自另一方战场——产业AI。在这个真正由企业AI ROI投票的场景里，这家中国最早喊出“云智一体”的玩家几乎是以最高的频率出现在各个细分方向。

比如几个公认的AI落地成绩单是：截止目前，百度智能云已经成为65%央企、100%系统重要性银行及800+金融机构、TOP 10手机厂商、中国市场销量TOP15汽车品牌、TOP10新能源车企等的共同选择，同时在具身智能行业渗透率也更位居第一。

这种产业侧特有的加速度也恰源自百度智能云专有的“叙事风格”。即在过去几年时间里，它更多围绕一个个产业赛道，如央国企、能源、游戏玩具、具身智能、AI初创企业等方向在不同的城市举办专项AI扶持峰会，把百度智能云内部团队拉到前台，针对不同的产业赛道对应给出个性化、客制化的AI行业方案，手把手帮助企业完成AI转型。

此外，值得一提的是，百度智能云加持的AI转型对象不仅是单点，更是整个产业。

以游戏玩具专场为例，其更具体的做法是把游戏厂商、IP厂商、玩具厂商、媒体平台都集合到一个全新的AI场域，让AI为产业链不同角色加持的同时，更让基于AI产生的内容和产品在新的产业链场景中流转起来，帮助整个产业构建出更大的AI势能。

实际上，实现这种产业链的AI加速度并不是容易的事。从供需视角来看，这种面向产业端的AI效果加速度更直接对应的则是服务商的内部AI加速度，即不论是横向于不同产业场景的AI“know-how”覆盖，还是纵向对一整个产业链上上中下游节点的业务理解，都需要AI服务商有足够多元化的AI产品和交付能力。

这也正是百度智能云的另一个答案，即“内部加速度”。从整个AI产品的迭代来看，百度智能云几乎可以算是国内AI产品更新最稳定、AI infra和Agent infra架构进化速度最快的云厂商之一。

比如百度千帆，作为国内最早发布的一站式企业级Agent平台，在过去几年时间里，它以“模型开发平台”和“应用开发平台”两个核心产品为支点，串联起一起从数据到模型再到应用的全部Agent infra闭环，以“智能体工厂”的形态帮助企业完成端到端地应用落地。

最新的数据是，截止目前，百度千帆平台组件数量已经超1000个，开发出超100万个企业应用。此外，已上线超1000个MCP Servers供企业与开发者灵活选择。

再比如百度百舸，作为面向底层的AI计算平台，其更等同于为企业搭建AI生长的土壤，这个由2021年6月发布的AI底层产品在过去的几年时间里实现了从1.0到5.0版本的升级，帮助更多企业提供安全可靠、高性价比的AI训练通路。

以及百度智能云一见、百度最新的AI产品伐谋等等，这些产品在过去的几年时间里持续保持着肉眼可见的产品加速度，而这些产品加速度也恰构成了过去几年不断向百度智能云涌来的企业中标大单。

二

AI云的真正证言，来自哪？

实际上，关于AI云的争论不仅在国内，更在国外。比如国内常见的机场广告大战，在国外的一众机场内，谷歌云、亚马逊AWS等云厂商也更在逢“机场”必争。

但在机场的广告之外，从整体趋势来看，不论是谷歌云、亚马逊云还是CoreWeave，最终的价值证言如今已然收束到产业AI和产品战场——对企业而言，谁能提供更具AI ROI转化的AI落地“产品+服务”体系，谁就会成为最终选择。

这种共识在国内也在逐步形成。一个最真实的现象是，相较于今年C端AI战场过去整整一年的如火如荼，在整个中国市场的B端市场，在前半年的DeepSeek热潮后，后半年整个市场似乎显得更为冷静。

“我们年初的时候企业立项了专门的DeepSeek资金，成立了项目组，但到了年终，最后经过成本支出的核算，整个AI的节奏开始慢下来，尽管还在尝试，但目前更多处于观望状态。”一位零售企业CIO告诉产业家。

和C端直接从模型反馈出来的AIGC产品不同，在B端环境里一个真正生产力工具的出现起到决定作用的不单纯是AI模型本身，而也更是一众“支撑环境”的构建，这些支撑环境包括算力环境、数据体系、工作流编排、promt提示词工程、产业模型等等。

用更专业的话来说，恰是企业要在AI云服务商的加持下，在内部构建出完备的AI infra和Agent infra体系，把AI技术真正嵌入到自身的既有底层资源体系和软件体系中，进而在原有数字化土壤中长出“AI能力”。

拉长周期来看，这也恰是百度智能云在过去10年时间里，一直尝试构建产业AI价值体系，也是自身的“证言框架”。

比如千帆、百舸等等产品，早在古早的“小模型”时代，这些产品的“前身”就已经为诸多能源企业提供了一定的智能化能力，伴随着AI大模型浪潮的到来，迭代后的它们也更伴随着AI需求的涌现，逐渐成为百度智能云面向AI需求的新武器。

再比如视觉分析平台一见，百度智能云能源团队相关负责人告诉产业家，其在最早期的一个案例是围绕全球最大的风电运营商龙源电力集团的需求。这样的案例落地过程中，为一见产品的打磨优化提供了大量客户侧的视角输入，使得一见产品不断贴合真实的用户场景习惯。

以及客悦和伐谋，前者如今屡屡中标客服的产品之前也更是已经以NLP小模型的方式在不少能源企业场景中落地，如今基于AI能力进化后的客悦更在满足着客户的新AI客服需求。

后者则更是百度智能云基于AI技术理解和产业工程实践理解的融合性创新产品，基于AI，帮助企业不断探索和实现最优的AI效果落地。

不仅这些，如果说产品是最前端的语言表达，那么基于全栈AI的交付体系则是百度智能云更为端到端的效果呈现，即从全局视角来看，在前端的一众产品之外，百度智能云是国内唯二具备全栈AI落地能力和交付体系的云厂商，这种全栈AI的底座对企业而言是更高的AI投入产出比，也是可以更快速验证的AI落地效果。

也可以说，这种全栈AI能力在向内成为百度智能云产品证言的同时，也更在向外成为着这家中国最早AI云厂商的产业证言。

即不论是底层的昆仑芯，还是百度文心大模型，抑或是上层的一众AI应用和AI产品，这些早在大模型浪潮来袭之前就成型的全栈AI服务能力都来自于真实的产业需求。

这种“从产业中来的”全栈AI布局，也恰推动着百度智能云在生成式AI浪潮后的更快加速度。

三

2026年，

全栈AI的正反馈正加速来到

这个全栈AI的证言如今正在迎来全新的加速度反馈。

把视角同样投向大洋彼岸，在刚刚过去的11月，谷歌正式面向外界推出其Gemini 3系列模型和第七代TPU Ironwood时，产品以极其惊艳的表现震惊市场，推动谷歌母公司Alphabet的股价却一路飙升，迈向4万亿美元市值。

谷歌CEO Sundar Pichai在Gemini 3发布时也更在向外界重新阐述了谷歌的AI战略——“我们在AI创新上有一套与众不同的全栈做法：从领先的基础设施，到世界一流的研究、模型和工具，再到触达全球数十亿人的产品，我们才能以前所未有的速度，把先进的能力带给全世界。”

提及TO B市场，人们往往把中国市场和海外市场进行区分，即中国市场因为底层信息化基础不同、产业环境更为复杂影响着中国TO B企业的发展，信息化时代是如此，SaaS时代如此。

但就当下的AI浪潮而言，谷歌的这个战略方向也更在中国土壤上被印证共识。以百度智能云为例，过去半年时间里，外界更能看见的是在其体系内和谷歌相似的，不断涌现的 AI产品创新能力，比如最近频发破圈的百度伐谋，比如在小红书、抖音上不断冲上热搜的秒哒，这些创新性产品根植于百度全栈AI体系，在最新的AI技术和产业实践能力催化下，最终被封装成全新的AI价值产品。

全栈AI的正反馈不仅在内部，也更在外部。即在百度智能云越来越多的中标背后，一个更底层的观察是伴随着越来越多客户对百度智能云的选择，其也恰在构建一个从芯片到模型再到应用的AI价值飞轮，在这个不断啮合进化的AI飞轮里，AI交付的效果越来越好，AI落地成本越来越低，最终转化为AI服务商和企业AI落地价值的产业双赢格局。

此外，尤为值得一提的是，作为百度体系的TO B窗口，百度智能云是如今为数不多把C端AI底层能力开放给B端企业的服务商，比如国内首个电商交易MCP、搜索MCP如今都可以通过百度千帆进行调用。

这些正反馈也在最近权威机构Forrester发布的AI平台报告中有所印证。这份报告对从产品能力、战略布局与客户反馈三大维度，对国内12家主流AI平台进行综合评估，并给出最终评分。

最终的测评结果显示，百度智能云、阿里云双双获评行业领导者象限，并分别在产品能力和战略布局维度得分第一，且均位列该维度TOP2。

如果把时间拨回2023年之前，提及百度智能云，外界一个统一的标签是“云智一体”、“AI驱动”，这些标签背后对应的是百度智能云昆仑芯的布局、以AI和云为双驱动助力产业进化的动作以及在各家云厂商不断变换口号时这家的持续多年坚持AI的战略定力。

而在大模型落地中国1000天的如今，这些定语依然适用这家企业，只不过于当下而言，这些曾经被放到底层的全栈AI产品和模块成为越来越多企业关注的更细节故事，比如被点亮的昆仑芯三代万卡集群，比如百度千帆的“智能体工厂”的一站式进化，再比如在能源、金融、政务、具身智能等等赛道的一个个对应的产业模型和AI落地方案。