企業要的 “AI 落地”，為何只有百度智能云接住了

當前，企業對于云服務的需求正在經歷一場根本性的轉變。過去，云計算的核心價值主要體現在資源集中化和成本優化上，企業關注的是算力規模和租賃價格。但隨著大模型和Agent技術的快速發展，企業的需求已從簡單的“上云”轉變為深度的“用AI”，其核心訴求不再局限于降本增效，更希望通過AI實現業務增長、流程重構和價值創新。

這一轉變對云廠商提出了全新挑戰。企業不再滿足于標準化、通用化的云服務，而是需要能夠深入業務場景、理解行業特性、提供端到端價值交付的合作伙伴。單純提供算力或模型資源的廠商，難以滿足客戶對“技術能落地、價值能兌現”的深層需求。

在這樣的行業轉型節點上，2025百度云智大會，也成了觀察云廠商應對策略的重要窗口。

作為一場連續九年引領行業風向的盛會，今年百度智能云聚焦基礎設施發布與行業落地實踐，其傳遞的方向，本質上是云廠商對“AI時代該怎么服務企業”的回答。

而作為較早探索AI與云融合的玩家，百度智能云的差異化站位尤其值得關注。IDC報告顯示，百度智能云已連續六年位居中國AI公有云市場份額第一，2025 年 Q2 百度智能云整體收入同比增長 27%，其中 AI 新業務收入首破百億，上半年 AI 新業務同比增長 34%……

數字背后，反映的不僅是技術領先，也是戰略與市場需求的高度契合。

百度智能云的探索，無形中回答一個行業關鍵問題：當AI成為企業轉型的核心需求，云廠商該如何從“資源供應商”，真正變成能幫客戶解決問題、創造價值的伙伴？這既是理解百度智能云為何能服務好客戶的起點，也是本文將要探討的核心議題。

01、Agent經濟來襲，百度智能云為何能接得?。?/p>

正如上文所說，當下企業擁抱AI的動機正變得越來越務實。

大模型和Agent的興起，讓企業開始追問一個根本性的問題，那就是AI能不能幫我賺錢？能不能進入我的業務流程真正創造價值？這種從“上云”到“用智”的轉變，正在重新定義云廠商的角色，它們不再只是資源提供者，而必須成為客戶的價值共創者。

全球市場已經看到了這種轉變的必然性。OpenAI與Azure、Anthropic與AWS的深度綁定說明，沒有堅實云基礎的大模型很難規?；涞兀鴽]有AI能力的云也難以滿足新一代智能應用的需求。

在中國，這一趨勢更加明顯。企業不僅要模型和算力，還強烈要求場景適配、成本可控和合規安全。

在這樣的背景下，百度智能云很早就意識到，未來云廠商的核心競爭力在于能否圍繞客戶需求構建全棧能力。

2020年，百度率先提出“云智一體”戰略，其核心理念并非簡單地將AI能力疊加于云服務之上，而是從底層架構開始就以“智能優先”為原則進行重構，其中算力層針對AI負載優化，模型層貼近行業場景，應用層嵌入客戶業務流程。這種架構設計使其能夠更精準地理解客戶需求，更高效地幫助客戶實現業務目標。

這與一些傳統云廠商的“補課式”轉型不同，也區別于純AI公司“強技術、弱交付”的路徑。百度選擇的是全棧路線，自研昆侖芯解決算力瓶頸，文心大模型提供模型基礎，千帆平臺降低開發門檻，再加上深入行業的解決方案能力。這種布局看似更重、更慢，但卻能真正響應客戶“一站式落地”的需求。

一個典型的例子是Agent經濟的興起?？蛻粼絹碓较Ｍ肁I Agent完成高頻、實時、跨流程的任務，比如智能客服、自動合規檢查、甚至營銷生成。這對底層算力穩定性、模型響應速度和工具生態完整性都提出了極高要求。

百度智能云之所以能在這類場景中快速響應，正是因為其全棧能力可以提供確定性的支持。不論是昆侖芯超節點的卡間互聯優化，還是百舸平臺的推理加速，亦或是千帆平臺中豐富的工具鏈和MCP生態，客戶不再需要自己拼湊多個廠商的方案。

當然，真正讓百度智能云建立起服務口碑的，拋開技術本身，還有其“行業共創”的模式。

早期，當其他廠商還在熱衷于價格戰和規模競賽時，百度就投入到底層技術和行業場景中，與客戶一起打磨解決方案。比如與金融客戶共同優化風控Agent的響應邏輯，與制造企業一起部署質檢模型并反哺數據優化產線。這種“陪客戶走到底”的做法，使其積累了大量行業知識庫和場景經驗，最終沉淀為可復用的行業模型和產品能力，如千帆慧金金融大模型、一見視覺平臺等。

而數據也印證了這條路徑的有效性。2025年Q2，百度AI新業務收入首破百億，同比增長34%；65%的央企、80%的系統重要性銀行選擇與其合作；TOP10手機廠商以及95%的主流車企落地大模型選擇百度智能云……

這些對服務質量和安全性要求極高的客戶，本質上選擇的不是技術參數，而是其全?？煽?、深入場景的服務能力。更進一步說，他們選擇的是一個能長期合作、共同應對AI落地復雜性的伙伴，而不僅僅是一家技術供應商。

回過頭看，百度智能云的服務能力是戰略前瞻性與執行定力的結果，堅持投入底層技術和行業場景，當客戶需求從“上云”轉向“用智”時，其“云智一體”的架構恰好能提供端到端的解決方案落地。

而這也正是其能夠在多變的市場中持續占據頭部位置的關鍵原因。

02、百度智能云如何“拆解”企業痛點？

如果說戰略選擇決定了百度智能云服務客戶的方向和初心，那么能否將技術能力轉化為實實在在的客戶價值，便是檢驗其服務能力的試金石。

在企業端，尤其是隨著Agent應用的普及，算力需求正從傳統的訓練任務轉向高頻、實時的推理場景。這不僅要求算力充足，更要求響應穩定、成本可控。

2025百度云智大會上，百度智能云發布的多項基礎設施升級，清晰地展示了其如何通過系統性創新，精準應對企業在AI落地過程中面臨的算力成本、開發門檻和生態整合等核心痛點。

其中百度百舸AI計算平臺迎來5.0版本升級，在網絡、計算、推理系統，以及訓推一體效率上進行了全面升級，打破AI計算效率瓶頸。以昆侖芯超節點為例，正是針對這一需求的設計，通過X-Link協議將64張加速卡集成于同一機柜，使卡間互聯帶寬提升8倍，單卡推理性能提升13倍，單機訓練性能提升10倍……

這意味著企業客戶在處理千億參數模型推理時，可以用更少的硬件資源完成更多任務，顯著降低TCO（總體擁有成本）。更重要的是，這種性能提升并非停留在實驗室環境，在此前招商銀行的落地實踐中已得到驗證，昆侖芯P800集群為招行提供了穩定高效的算力基礎，使其在智能客服、多模態數據分析和代碼生成等場景中實現了效能跨越。

但算力優勢只是基礎，能否讓企業高效、便捷地使用AI才是真正的挑戰。

此次，百度智能云千帆大模型平臺4.0的升級，是迄今為止功能最完備的企業級AI平臺，從模型開發到應用開發全面支撐Agent落地。

平臺不僅提供了包括文心、DeepSeek、Llama等在內的150多個精選模型，更重要的是提供了配套的工具鏈，讓企業能根據自身需求靈活選擇和應用。例如，新發布的千帆RFT（強化反饋精調）工具鏈，僅需數百條樣本就能顯著提升模型效果，在千問7B模型上實現了43%的效率提升。

這種“小數據也能辦大事”的能力，對于數據資源有限的中小企業尤其友好。同時，千帆的多模態RAG功能，支持對圖片、表格等非結構化數據進行檢索和增強，有效降低了模型在實際業務中的“幻覺”現象，讓AI的輸出更加可靠、可用。

而百度智能云對Agent生態的支撐，則體現了其對未來人機協作模式的深入思考。

其推出的MCP服務，就像是在構建一個“AI能力集市”，將百度內部的AI搜索、支付等核心能力，以及支付寶、同程旅行等第三方服務封裝成標準化接口。開發者在構建企業專屬Agent時，無需從零開始對接各類系統，可直接通過MCP調用所需工具，大幅縮短了開發周期。這種生態化思路，使得技術能力可以像樂高積木一樣被靈活組合，快速響應業務變化。

當然，技術的價值最終體現在行業場景的淬煉中。

在金融領域，百度智能云并未停留在提供通用模型，而是深入風控、合規、營銷等核心業務環節，與客戶共同打磨出千帆慧金金融大模型。該模型在金融行業的認證考試、推理計算等場景的公開評估集上普遍領先，能更精準地識別業務流程關鍵要素，完整列出貸款資料清單、強化風險提示，直接助力金融機構提升服務水平和風控能力。

在工業制造領域，百度智能云與中國鋼研的合作堪稱產技融合的典范。面對金相分析、表面缺陷檢測等長期依賴老師傅經驗的環節，雙方基于昆侖芯算力和百舸平臺，聯合開發了專業的冶金行業大模型，最終實現金相分析分割準確率≥90%，像素準確率≥96%，表面缺陷檢測精確率≥95%，同時將處理速度提升至100秒處理2000張圖片。這不僅解決了傳統質檢效率低、漏檢率高的問題，更將老師傅的經驗數字化、可復用化，實現了知識的傳承與規?；瘧谩?/p>

對于數量龐大的中小企業市場，百度智能云采取了更加務實的普惠策略。通過提供按需付費的輕量算力包和開箱即用的標準化工具（如智能客服Agent、一見SOP合規分析），極大地降低了企業嘗試AI的門檻和風險。

其本質是創造了一種“先用后買、小步快跑”的機制，讓中小企業能夠以最低的成本驗證AI在自身業務中的價值，從而穩步推進智能化轉型。

說到底，百度智能云解決企業痛點的邏輯很清晰，不是把技術硬塞給企業，而是先搞懂企業“怕什么、缺什么”，再用全棧能力搭建解決方案，甚至讓Agent成為連接技術與業務的橋梁。從算力支撐Agent運行，到平臺降低Agent開發門檻，再到生態豐富Agent能力，最終讓不同規模、不同行業的企業，都能通過AI真正解決問題，而不是停留在“用了AI”的表面。

03、從服務客戶到托舉產業智能化

從百度智能云戰略到技術的布局，其實大致已經可以看出 AI 云行業的發展脈絡，據招商證券報告顯示，2024年云收入規模已達到約5.7萬億元，人工智能正在重塑云服務的競爭內核。

百度智能云能連續六年位居中國AI公有云服務市場第一，背后映射出的正是行業從“資源規?！钡健皯脙r值”的戰略轉向，毫無疑問AI云正在步入以效率與深度服務為導向的新階段。

其中算力競爭已明顯從硬件規模轉向使用效能。企業客戶更看重的是單位成本所能獲得的可靠計算能力，例如百度智能云憑借百舸AI計算平臺實現萬卡集群有效訓練時長占比達98.8%，真正幫助客戶將每一分算力投入轉化為業務價值。

模型能力也在經歷從“通用”到“專精”的演進，尤其當基礎大模型能力逐漸趨同，真正的差異化越來越依賴于對行業know-how的理解與嵌入。千帆慧金等行業模型之所以被認可，不僅因其技術先進，更因它們融入了真實業務邏輯與合規要求。

另一方面，“技術廠商 + 行業伙伴”的生態協作正成為應對復雜需求的新模式，單一廠商已經難以完全滿足企業復雜的智能化需求。比如百度智能云推出的MCP生態，企業可按實際需求靈活組合、快速集成，大幅降低落地門檻與試錯成本。

基于這些趨勢，企業對AI云的選擇也應該更加務實。

應摒棄參數至上的觀念，轉而考察服務商是否具備行業認知、生態整合與落地交付的綜合能力。尤其對中小企業而言，從營銷客服、質量檢測等高頻輕量場景切入，依托標準化工具進行敏捷驗證，往往是實現AI轉型的最優路徑。

百度智能云與VAST的合作就是一個典型案例。這家專注于3D生成技術的創業公司，借助百度智能云的高性能計算平臺和全生命周期任務管理支持，能夠快速處理海量的3D訓練數據，加速模型迭代。目前VAST生成的3D模型資產已經廣泛應用于影視特效和游戲開發領域，推動了整個數字內容行業的效率提升。

在游戲行業，游戲AI公司心影隨形基于百度智能云的多模態交互技術，打造出實時響應的游戲伴侶產品“逗逗游戲伙伴”，在為玩家提供戰術支持與情感陪伴的同時，拓展了游戲內AI應用的商業邊界；李未可科技推出的AI眼鏡憑借集成百度智能云提供的多模態解決方案，實現了“邊拍邊講”、AI隨身記、實時翻譯等實用功能。這種“AI+硬件”的模式，讓原本抽象的AI能力變得觸手可及，成為用戶日常生活和工作的實用助手。

這些案例共同說明了一個趨勢：AI正在從技術概念轉化為實實在在的業務價值。而百度智能云的價值，就在于其能夠為不同規模、不同行業的企業提供適合的智能化路徑。

在《新立場》看來，作為行業的參與者與推動者，百度智能云面臨的下一步挑戰是如何將這些經驗轉化為行業共享的財富。畢竟 AI 云不是 “少數大企業的專屬品”，只有讓傳統行業、中小企業都能用好 AI，才能真正成為產業升級的基礎設施。

往大了說，百度智能云的實踐，也是中國 AI 云產業的一個縮影，從 “跟跑” 到 “領跑”，不靠概念炒作，而是靠一個個客戶案例、一次次技術落地堆出來的。

歸根結底，中國AI云的競爭是一場圍繞客戶價值展開的長距離競賽，不以參數論英雄，不以規模定成敗，而是始終回歸到幫助客戶解決問題、創造增長這一根本使命上來。這既是一家企業能夠持續領先的關鍵，也是整個產業實現健康發展的核心所在。

*題圖及文中配圖來源于網絡。