4000天，云計算市場從“上云”到“用智”

從2015 年百度正式開放云計算基礎設施，到2025年百度第二季財報顯示 AI新業務收入首次突破 100 億元，這一里程碑式的進展，折射出中國科技企業在人工智能領域的戰略縱深的深廣與商業落地能力的強化。

有人說，十年太長，百億還不夠多。但事實上，當十年前百度開始推出智能云業務時，整個行業對AI的價值認知還十分模糊，百度卻先驗的抓住了冥冥之中的歷史機會，并用既重且難的方式走過了十年。

從技術積累到產業賦能，百度的 AI 突圍之路既展現了全棧布局的優勢，也暴露出行業共性的挑戰。

——導語

01

先手

把時光拉伸到2015年，中國互聯網正值一個消費互聯網的狂熱期，滴滴快的合并終結燒錢大戰，美團點評合體重構本地生活格局，58 趕集聯姻壟斷分類信息市場 —— 一年三大賽道合并，整個行業都在流量紅利的盛宴中狂歡。

但就在這樣的年份，百度卻選擇了一條少有人走的路，李彥宏對消費互聯網的流量紅利時代存在清醒的看法，并意識到繼續前行需要尋找差異化的競爭路線。

彼時的百度，已經在 AI 領域潛行五年。

2010 年甚至再略早一些，百度提出過一個“框計算”的概念。所謂的“框計算”（Box Computing），旨在通過一個搜索框實現“最簡單、可依賴”的一站式互聯網服務。其核心邏輯是：用戶輸入需求后，系統通過智能分析（如語義識別、行為分析）精準匹配最優資源（如數據、應用），并直接返回結果。

聽起來和今天的生成式AI是如此的相似，但李彥宏提出這個命題是在16年前。

同時，一批新生代的百度員工也開始自發的在搜索引擎的優化中使用了人工智能的方法，當有人驚嘆這種新技術對搜索質量的改善“一天勝過一年”時，百度悄悄設立了中國互聯網公司中的第一個深度學習的高級職位，并認定自然語言處理技術將重塑搜索體驗。這種判斷在當時顯得如此超前，卻為后來的百度的AI技術爆發埋下了第一顆種子。

時光又流逝了五年，2015 年，百度已經清晰意識到，未來的AI賦能體系必須依托云原生。沒有云的力量，“智”也無法發揮作用。百度開始有意識的把云原生和AI原生結合起來進行探索，盡管這在當時不是主流，但卻對百度在AI云上的先發起到了方向牽引的作用。

也在這一年，百度智能云（當時稱 “百度開放云”）正式對外開放運營，并在同年推出多項 AI 與云計算結合的技術產品，首次將深度學習技術嵌入云計算服務中，“云智一體”的雛形開始造就。

2019年，百度明確的喊出了ABC合流（AI+BigData+Cloud）的口號，也率先提出了“云智一體”的目標，這個口號對AI發展路徑的本質的洞察在當時是第一流的。

這一戰略的提出，也標志著百度的云業務開始追求極度的差異化競爭力，那就是從單一的云資源提供商向綜合性的 AI+云 解決方案服務商轉變……在過去，云計算主要提供的是算力和存儲資源，而百度智能云則在此基礎上，融入了強大的 AI 能力和大數據分析技術，使得企業能夠在云端實現從數據存儲、處理到分析、應用的全流程智能化。

這種差異化戰略的實施，不僅加速了百度從單一的技術公司進化為 AI 基礎設施的提供者的變化。這種差異化戰略的實施，不僅加速了百度從單一的技術公司進化為 AI 基礎設施的提供者的變化，也讓百度踏上了一條更難、更重、回報周期更長，但每一步都朝著目標扎實邁進的道路。

02

千錘百煉

百度AI新業務收入破百億，既對百度而言有里程碑式的意義，也讓我們反思，這一天來的為啥不是那么早、那么容易？

答案就是，百度選擇了一條慢路徑。所謂的慢路徑，就是做AI的全棧研發，從最底層到最上層，無所不包。在世界范圍內，敢于實踐這條路徑的企業也不過一手之數。

“這幾年，我們一直在思考一件事：從第一性原理出發，什么才是AI云的最優架構，才能真正做到“智能優先”？，百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖說：“我們反復實踐后的結論是：算力、模型、數據和工程能力，這四個要素，是支撐智能系統演進的核心。

不難得出結論，百度之所以走的慢、走的難、包袱重，就是為了把這個四個要素全部掌握在自己的手中。

建設這個四要素俱全的體系，其核心價值有二。

第一，這個宏大的目標，倒逼百度必須吃透AI發展道路上，所有重要的技術棧的核心技術。事實證明，十年過千億的投入，不僅讓百度具備了這種能力，也為百度在大模型時代的爆發做好了一切的準備。

第二，四大要素俱足的體系，就是最大的底線思維。立足底層技術研發，使得百度可以在任何意外情況發生、任何供應鏈震蕩出現的時刻，都不會讓百度AI的大閉環停擺。

我必須重點的講透一件事，那就是我們談到的百度在AI各個技術棧上高標準的前沿探索和實踐，和百度智能云為什么具有絕對差異化競爭力這兩者之間的關系。

因為篇幅所限，我只解析一個例子——以沈抖特意提及的百度在4月發布的昆侖芯超節點為例，其做到了將64張卡放到同一個機柜，從而讓并行的通信更快，全面提升模型訓推效率。目前，這一超節點支持的最大的開源模型參數達到了1萬億。

我想說的重點在于，為了建立超級強大的單體云服務器（也就是沈抖所說的超節點）這個目標，需要拉升方方面面的技術……盡管，其中最關鍵的突破，是百度自研的X-Link協議，把卡間帶寬提升8倍，把延遲做到國內最低……但事實上，從算力架構、超級帶寬、智能調度、先進存儲等等，百度的超節點的單點突破，帶來的是這些領域的技術無一例外的得到了提升，而它們最終又將通過智能云的服務，被商業化變現，最終成為中國AI發展的堅實底座之一。

這就是追求高標準帶來的群體突破效應——事實上，這類“超級工程”的價值不僅是技術上的，也是工程上的。

此前，要搭載承載如此大參數模型的超級集群，都是由傳統的互聯網巨頭的工程師團隊自己完成的。而百度的超節點不僅是一個更穩定、更成熟的商業化產品，也為百度智能云能夠更加穩定的賦能行業起到了重要的催生作用。

更重要的是，百度的超節點，從底層硬件開始向上基本都是全面自主研發的，這意味著在未來的極限施壓和技術封鎖出現時，中國AI產業可以得到不受限的、持續的優質算力供給；同時，也使得我們雖在單卡算力上距離世界頂尖水平仍有差距，但通過集成更多的芯片，應用更優的協議，實現了同類設備上整體性能的趕超。

但你不要以為這種突破僅僅是硬件層面的，由于擁有了高度并行性的硬件底座的突破，百度云可以把PD分離、大規模多機專家并行的效率做到了業界領先，也就進一步的催生了百舸5.0推理系統。

受限于篇幅，我的簡單結論是，通過對超前AI技術的探索，通過對百度自身龐大業務所產生的錯綜復雜的需求的滿足，智能云的發展有了一個強大的引擎，它是探索和實踐共同孕育的結果，并最終轉化為百度云在方方面面的真實競爭力。

03

應用成就未來

百度熱愛技術，但也從來不是為了技術而技術。

沈抖說，自己算過一筆賬，從OpenAI發布ChatGPT算起，到今天33個月，短短的33個月里，整個世界圍繞大模型發生了巨大變化。雖然對未來發展的方向還有爭議，但毫無疑問——那就是大模型的智力上限還會繼續拉高，大模型的應用會徹底改變行業格局。

而百度正是把大模型技術應用于千行百業的推手——從具象層面來看，由于百度智能云在大模型技術上、產業落地經驗的領先性，市場給出了非常熱切的回應——2025上半年我國大模型相關項目呈現爆發式增長態勢，百度智能云表現尤為突出，以48個中標項目和5.1億元中標金額，穩居“雙第一”，并在金融、能源、政務、制造等重點行業中持續領跑。

這反過來又可以回答一個終極問題——百度在傳統云市場只是追趕者，為什么在AI云市場是絕對的領導者？

第一個答案，這是因為百度在切入傳統云市場的時候并非最佳時點，但在AI+云時代卻是新周期的開啟者。如沈抖所言——當價值的創造方式被重構，產業鏈也會進化，AI就會進入真正的“超級周期”。

而今天，我們正站在這個超級周期的起點，加速進入智能經濟時代。

科學哲學家托馬斯·庫恩的“范式決定論”已經告訴我們一個事實，在“大科學”取代“小科學”成為主流的當下，范式轉換是艱難的集體勞作，但一旦成功，收益又極為龐大。

所以，百度目前在AI新業務上的收入突破百億，智能云之所以能夠發揮箭頭作用，就是因為此前十年的“云智一體”的打磨和積累，讓百度成為了從后移動互聯網時代向人工智能時代范式轉換期的世界級引領者之一，而眾所周知，能吃到范式轉換紅利的前提，就是必須成為引領者。

第二個答案，是中國作為AI的技術策源地，百度作為其中重要的先導性企業，必須要持續的保持領先，要在算力、模型、數據、工程這四個核心要素上持續創新。

而總結起來，沈抖把目前最重要的工作或說實踐成就，分成了兩大類——AI計算和AI開發。

今年的DeepSeek R1引發了行業的轟動，很多企業都爭先恐后的集成R1。但百度除了集納其優勢之外，還多看了一層——百度希望做出自己的強化學習框架，為持續的追趕乃至超越做好工程層面的準備。

為了這個名為“百舸強化學習框架”的問世，百度云在訓練、推理、存儲和工具調用的每一個環節，都采用業界最優方案，把單點吞吐推到極限；不僅如此，百度云還通過系統性工程能力，實現了全局效率最優，從最強“單點算力”進一步做到最強“系統吞吐”，把強化學習的整體效率提升到行業新高度。

這就是百舸5.0，迄今為止最強大的AI計算平臺！它的出現，已經支撐了百度內部在金融、教育、編程、客服等垂直領域的強化學習訓練，效果很明顯。

而它的出現，還是百度的第一性原則——在核心的、關鍵的技術棧上，通過底層自研取得長久的競爭優勢。

另一個必須提及的是百度智能云千帆4.0。

今天，AI開發的核心，已經不再是對話和推理，而是OpenAI所謂的AGI五階段的第三層，也就是Agent（智能體）。而今天的Agent，不但能處理更復雜的任務，統一封裝更多能力，以及可以調動更多的外部工具和資源。

更重要的是，百度智能云察覺到了未來的趨勢，一定不是單一Agent通吃一個場景，而是多個Agent協同滿足一個場景，這種情況下，根據場景選擇合適的協作模式和溝通方案，也就是人們所說的Agent的調度能力和協同能力，才是提升效果的關鍵。

為“打造一個高效的AI能力工廠”而誕生的百度智能云千帆，升級到4.0后最大的特點，就是在幾乎所有的層面都提升到了目前的最高水準，包括但不限于行業專精模型庫、MCP服務、多智能體協作……限于篇幅，我只能概括性的給出一個答案，那就是百度智能云通過不斷的把更多的AI能力抽象成千帆的標準化組件，實現了持續降低AI開發工程的復雜度，提供了一個強大的企業級AI開發平臺，而它最終檢驗的，就是我們反反復復提及的——企業級的全棧AI能力。

因此，第三個答案，也是終極的答案就是，為什么百度在從智能云到自動駕駛，從服務客戶和發展生態，從夯實硬件底座到提供強化框架，從降低成本和拉低門檻上，無所不具有巨大的突破？

其根本原因，就是這種看似深廣、分散的布局，實則存在廣泛樣態上的同構關系，而百度以自己的前沿眼光，以自身在AI前沿探索上的優勢，以智能云在服務更多的機構和用戶做好AI探索和應用上的豐富經驗，加上百度愿意干重活、走長路的躬身入局精神，通過十年的漫長努力，最終迎來了一個飽和攻擊的引爆點，它雖然發生于大模型浪潮的33個月之后，卻啟動于120個月或更久之前。

十年篳路藍縷，這一天的終于到來，既證明了百度的敏銳洞察力，也為其在AI超級周期開啟的當下，做好了更大爆發所需要的基礎建設，它或許將借此創造新的奇跡。