中國AI需要什么樣的底盤？

文：王智遠 | ID:Z201440

2025年快翻篇了。如果非要用一個畫面來總結這一年的AI江湖，我會選：機場。

現在的北上廣深，機場簡直成了「AI云的展覽館」； 從首都機場T3，到上海虹橋的出發(fā)層，阿里云、百度智能云、華為云……幾家大廠幾乎包攬了所有核心廣告位。

To B的仗，已經從云端打到了線下。說實話，這廣告費是真貴，一年怎么也得砸進去幾個「小目標」?？粗@些熱鬧的燈箱，我反倒有個疑問：

這個恨不得把「AI」紋在腦門的時代，誰玩真的？ 誰才是真正的AI原生，又在行業(yè)里扎得最深？

01

談原生，咱得講道理。說實話，想透過機場廣告牌看清「標準」，挺難的。

因為2025年的AI圈，實在太吵了，像極了一個巨大的「秀場」。今天這家開發(fā)布會，喊出模型跑分全球第一；明天那家發(fā)戰(zhàn)報，說日均調用量破億；就連價格戰(zhàn)，都打得比雙十一還兇。

云廠商們都開始學著網紅的口吻，比誰的吉祥物更萌，比誰更會「整活」。

熱鬧嗎？真熱鬧。 焦慮嗎？真焦慮；但如果我們關掉濾鏡，去看看「真金白銀」的流向，會發(fā)現另一個截然不同的世界。

沒有聚光燈、更殘酷的「招投標戰(zhàn)場」，我特意用Agent跑了下數據；結果怎么樣？差距比我想象的還要大。

2025年1月到11月，百度智能云直接拿下了95個中標項目入賬7.1億元。這是什么概念？「項目數」和「金額」的雙料第一。

咱們把數據攤開，對比一下就知道「第一」的含金量了：金額排第二的火山引擎是4.75億，后面緊咬著的是華為云（4.46億）阿里云（3.62億）騰訊云則是1.1億。

發(fā)現了嗎？

在別人還在幾億這個區(qū)間里貼身肉搏時，百度已經拉開了一個明顯的身位。 有了這本賬，我實在不想再列舉那些虛頭八腦的榜單排名了。

在To B的生意場上，唯一的「權威」，是客戶掏出來的真金白銀。這組數據，還揭示了一個更深層的風向標： 為什么企業(yè)愿意給百度掏錢？是因為它的模型參數最大嗎？

不是。是它把模型變成了干活的工具。

所以，我們把話挑明了：2025年的風向變了。行業(yè)已經從「聽故事」階段，徹底進入了「看落地」階段；模型即應用，已經是企業(yè)的剛需；誰能把AI真正落地到業(yè)務里解決實際問題，錢就流向誰。

如果非要給現在的云廠商分個類，智遠覺得，正走向兩個截然不同的邏輯：一派向左，信奉「互聯(lián)網邏輯」。

做流量，做聲量，試圖用C端的打法去反哺B端；這沒有錯，因為市場初期需要有人吆喝，需要「大力出奇跡」來教育用戶。

另一派向右，信奉「產業(yè)邏輯」。做底盤，做基建，把自己變成“水電煤”，去啃最難啃的硬骨頭。這講究流水不爭先，拼內功練得深。

招投標的數據證明，百度顯然選擇了后者。

流量是流動的，但底盤帶不走；當潮水退去，靠補貼、營銷堆起來的「繁榮」可能會一夜崩塌；但鋪設好的光纜、搭建好的算力集群、打磨好的模型底座，會成為這個社會真正的資產。

所以誰能定義AI云的標準？智遠看來是錢流向的地方。

02

現在很多企業(yè)對AI轉型有個誤解，以為弄個Chat Bot是數字化轉型；云廠商們也樂于推波助瀾，不停地曬Token調用量，仿佛調用次數越多，AI就越成功。

但智遠看來，單純調用量，有時，只是這一行的「虛榮指標」；如果幾十億次調用，沒有進入企業(yè)生產環(huán)節(jié)，那它對商業(yè)貢獻幾乎為零；這不叫生產力，這叫「電子多巴胺」。

作為商業(yè)觀察者，我更關心另一個指標：

熱鬧的調用量，到底有多少真正轉化成了企業(yè)的收入？李彥宏前不久有一個非常透徹的判斷，他說：智能不再是成本，而是生產力。

這句話，聽著有點像「正確的廢話」，但如果你細品，會發(fā)現里面的邏輯變了。他意思是：企業(yè)用AI，要把AI「內化」進業(yè)務流里，變成你的肌肉，甚至變成血液。

我前幾天出差，看到一組例子，非常有意思。這里的主角，是中國中車、泰康保險這樣的「實力派」。

比如：在中國中車。

這可是咱們軌道交通裝備唯一的「國家隊」。 造高鐵，有個最難啃的硬骨頭：空氣動力學仿真

以前，這道工序簡直就是「算力吞金獸」。 設計師改個車頭造型，哪怕只動一根線條，想看看風阻數據，都得扔進高性能計算集群里跑仿真。

跑多久？整整24小時；這意味著，研發(fā)節(jié)奏是被按在「天」這個維度上的，改一筆，等一天。

中車聯(lián)合百度，搞出了一套「斫輪」系列大模型。這名字聽著挺玄乎，說白了： 把老師傅腦子里那點只可意會、不可言傳的「經驗」，全教給AI。

其中最野的，是專門搞仿真的「斫輪·風馳」；直接把24小時，壓縮到了10秒（注意，還是單機運行的速度）；工程師這邊剛改完圖，那邊風阻數據就彈出來了，研發(fā)直接從「按天算日子」，變成了「讀秒時代」。

而且，基于百度的智能體基礎設施底座，中車還把NLP、文生圖這些能力全接入了「斫輪」平臺，讓質檢、設計這些環(huán)節(jié)也全都跑在了AI上。

發(fā)現了嗎？

這是對研發(fā)命門的重構。AI在這里，把「等待」成本徹底歸零，讓工程師能像搭積木一樣，實時看到每一次創(chuàng)新的結果。

再比如在泰康保險。更直觀。

以前培養(yǎng)一個金牌銷售，那是拿真金白銀和真實客戶去喂出來的，周期長、損耗大；現在，泰康用百度千帆平臺搞了個「AI智訓」 。

AI變成了性格各異的「難纏客戶」，甚至能由大模型直接生成「客戶分身」，和銷售員進行實戰(zhàn)演練；銷售員不用再拿真實客戶試錯，面對AI陪練，想怎么練就怎么練。

這才是百度智能云可怕的地方。

當我們用誰的流量大、誰的Token調用多看市場時，百度智能云悶聲已經把手伸進了泥土里。它只跟你算賬：算工業(yè)良品率提升了多少，算員工的成單能力提升了多少。

這種「深入肌理」的能力，才是一個AI云廠商真正的護城河。 畢竟，熱度總會退去，但企業(yè)對「降本增效」的渴望是永恒的。

把AI變成產業(yè)的水電煤，才是做「基建」。 所以，客觀判斷一家云廠商強不強，別光看廣告牌，要看它在工廠里、在礦山下、在銀行柜臺后，到底扎得有多深。

03

既然說到扎根，那必須得換個更有「錢味」的視角：降本增效。

思考一個問題： 在AI時代，到底什么決定了成本？ 砍掉幾個人力？還是重塑一下工作流？這些都是表面文章；真正決定AI成本的，是看損耗；決定AI上限的，是看基礎設施。

很多人印象里，百度是典型的「理工男」，特別在今年這個還得勒緊褲腰帶過日子的環(huán)境下，建議你重新審視一下這個理工男。

為什么？

因為只有懂技術的理工男，才最會幫一家企業(yè)「摳成本」；這也是百度高層，一直在強調那個聽起來，有點枯燥、但含金量極高的詞：「全棧布局」

現在，百度智能云直接把這套東西升級成了兩層核心底座；為了讓你看懂這筆賬，我拆解一下這艘「云端戰(zhàn)艦」。

先看第一層底座：AI Infra（算力基礎設施）。

這是這艘戰(zhàn)艦的「動力艙」。 很多企業(yè)做AI，最怕買得起顯卡，用不起算力，顯卡之間數據傳輸堵塞、集群訓練中斷，都是「隱形吞金獸」。

百度怎么解決的？最底層，它鋪設了昆侖芯（M系列），甚至搭出了國內罕見的全自研萬卡集群。

更絕的是，上面的百度百舸平臺。它像個超級交警，能把不同品牌的芯片（英偉達、昆侖芯等）放在一個池子里混著用。

我查了一下最新數據：

在百舸調度下，萬卡集群的有效訓練時長居然能達到99.5%；你要知道，行業(yè)平均水平可能還停留在70%-80%；這20%的差距是什么？是真金白銀的電費，更是你比對手快一步的上市窗口。

第二層底座：Agent Infra（智能體基礎設施）。

這艘戰(zhàn)艦的指揮艙，也是百度和其他家最大的區(qū)別；別人還在賣「模型API」（MaaS），比誰的Token更便宜，但百度發(fā)現，企業(yè)真正要能干活的是「智能體」。

所以，百度搞了個千帆平臺。這上面有什么？除了最新版的文心大模型，還有150多個主流模型，隨你調配。

但這只是「前菜」。 它真正壓箱底的本事，是主打「功能完備」，直接給你端出一整套企業(yè)級的「Agent開發(fā)服務」。

無論你需要模型微調、工具調用，還是復雜的工作流編排，這里都有現成的「武器庫」，能幫開發(fā)者大幅提效，快速構建出專業(yè)的智能體。

現在這上面已經長出了130多萬個Agent；注意，它們是在企業(yè)的業(yè)務流里真正干活的。

再往上看，就是應用層了； 這也是最讓老板們興奮的地方。百度直接掏出了「秒噠」和「百度伐謀」這樣的武器。

• 秒噠，讓不懂代碼的人也能像搭積木一樣做應用
• 百度伐謀，像企業(yè)軍師，幫企業(yè)做復雜決策分析

看懂了這個新架構，就明白為什么我說百度最會算賬。

如果選組裝廠，本質在買零件；芯片買一堆，模型租一個，回去怎么組裝、怎么優(yōu)化，全靠你自己填坑；數據在層級之間傳輸的損耗，最后都是你買單。

百度，本質上賣一個「端到端優(yōu)化」的超級系統(tǒng)； 底層（AI Infra）把算力榨干到極致； 中層（Agent Infra）把開發(fā)門檻降到最低； 上層（應用）直接給你開箱即用的工具。

這才是AI原生，真正的「云智一體」。

04

我們習慣了用「互聯(lián)網的流量邏輯」看事情，輕資產、快迭代似乎成了正確導向；但在AI原生時代，這種邏輯正在失效，現在AI圈像「跑車俱樂部」，大家都在比百公里加速。

可中國經濟轉型，是一輛滿載的大卡車，甚至是一列高鐵；跑車確實拉風，但跑車拉不動煤炭、拉不動鋼鐵、拉不動幾十萬億的金融資產。

中國產業(yè)，需要「重卡底盤」，百度智能云之所以不追求表面的「推背感」，因為它一開始就按照「極限載重」的標準在設計。

口說無憑，數據不會撒謊。

我翻閱了一下百度智能云的客戶名單，剝離掉宣發(fā)品牌，發(fā)現了一個非常有趣的「啞鈴型結構」啞鈴左邊，是無數渴望用AI改變玩法的創(chuàng)新者；啞鈴的另一頭，全是「大國重器」。

財經作家吳曉波，在昨天的演講里透露了一組數據，印證了我的觀察： 今天，中國65%的央企、100%的系統(tǒng)重要性銀行、排名前十的新能源汽車企業(yè)，都在使用百度智能云。

這就很有意思了。為什么是它？

如果把顆粒度切細一點，不僅能看到結果，更能看懂「信任的邏輯」：

金融大動脈里，郵儲銀行、民生銀行全在百度的云上；在這里，AI是每天處理億萬級交易的風控防線，銀行買的是「不掉鏈子」的穩(wěn)定性。

在工業(yè)與能源的骨骼里，從中石化、國家電網到中國鋼研…… 65%的央企選擇，證明了一件事：百度不僅懂代碼，更懂中國的「工業(yè)肌肉」。

在這里，AI必須深入到電網的巡檢線和工廠的流水線，容不得半點虛頭巴腦。

出行和前沿科技賽道，除了幾乎全覆蓋的頭部新能源車企，百度智能云更是支持了包括北京、上海、浙江、廣東在內的具身智能「國家隊」

這些代表未來20年的「新物種」，起步就長在百度的底座上； 這也解釋了為什么在具身智能市場，百度的份額能拿到第一。

智遠說這些，并不是為了吹捧。是想揭示一個殘酷的現實：在當下國際環(huán)境里，真正的底盤，除了要能「載重」，還要能「抗壓」。

我們必須承認，全球科技博弈并沒有結束，甚至剛剛開始；如果沒有底層芯片、自主框架、自研模型，那么上面的應用再繁榮，也只是「沙上建塔」。

一旦外部供應鏈斷裂，看似華麗的「組裝車」可能會瞬間趴窩；所以，對于中國產業(yè)真正的價值來說，百度智能云像一個安全屋。

全棧自主可控。我理解的，這六個字的潛臺詞是：

無論外部風浪多大，因為我手里有地基（算力）、有棟梁（模型）、有磚瓦（應用），所以我能保證你的業(yè)務永遠不停擺。

對于掌握國民經濟命脈的央國企來說，這種選擇「確定性」，都是用腳投票的。

寫到這里，我似乎找到了此前百思不解的一個答案：百度到底在修什么路？ 現在回頭看，這是一場「沉默的遠征」。

早在2011年，當別人還不知道AI芯片為何物時，它就開始了昆侖芯的預研； 十年前，當別人在做O2O賺快錢時，它在建實驗室、定AI云戰(zhàn)略； 今天，當別人爭流量時，它在給央企修底盤。

這確實是一條笨路。 但也正因為笨，讓我看清了2025年AI的真相：

這玩意兒，真不是在空調房里，隨便「手搓」幾個爆款APP就能成的；真正的AI云，得沾泥土，得帶機油味；它得從鋼鐵水泥的縫隙里硬擠出來，從銀行柜臺的每一筆流水里跑出來。

說白了，產業(yè)才是硬道理；被AI徹底改造過的電網、高鐵、工廠，這些看得見、摸得著的「新實體」，才是咱們手里最硬的底牌。

還是那句話：嗯，扎得越深，越不可撼動。