2026云市場戰(zhàn)局升級，AI和芯片一個都不能少

文｜白 鴿

編｜王一粟

受AI大模型市場需求的爆發(fā)，及外部市場環(huán)境影響，國產(chǎn)AI芯片市場迎來爆發(fā)期。

沐曦股份、摩爾線程、壁仞科技等多家芯片企業(yè)先后IPO，燧原科技也完成了上市輔導，國產(chǎn)AI芯片迎來了“資本化大年”。

2026年1月1日，百度官宣旗下昆侖芯科技正式向港交所遞交上市申請。

此消息一出，2026年第一個交易日，百度的股價也終于揚眉吐氣了一回。港股單日大漲9.35%，美股更是飆升15.56%，市值單日增長超500億港元。

盡管昆侖芯已獨立運營，但其早已滲透進百度的核心業(yè)務，成為支撐核心搜索、大模型訓推的底座，更是被深度集成在百度智能云中，成為必不可缺的一環(huán)。

無論傳統(tǒng)云競爭還是當下的AI云競爭，云廠商之間最終比拼的，都是全棧體系能力。AI云時代，這種全棧能力的比拼進一步加劇。尤其隨著一眾Agent應用加速落地，自研芯片只是贏下未來競爭的敲門磚，唯有那些建起從芯片、算力，到模型、應用的全棧AI云廠商，才有望在這場牌局中留到最后。

“一個再好的硬件都有它的局限性，而一個好的軟件系統(tǒng)的設計才能最大程度發(fā)揮硬件的上限。”一位AI框架開源社區(qū)負責人對光錐智能稱。

頭部玩家的布局早已印證這一趨勢。

如，百度智能云構建昆侖芯+百舸AI計算平臺+千帆模型及Agent開發(fā)平臺+應用組合，阿里云則推進神龍計算架構+飛天操作系統(tǒng)+PAI平臺的整合。

在三年AI大模型搶跑賽之后，一場圍繞全棧能力的新一輪競爭，已在AI云市場全面拉開帷幕。

自研GPU，一流云廠商的必備能力

昆侖芯的殺出，并不是黑馬爆冷，而是一種長期投入的必然。

以前，“租算力”是云服務的核心范式，云廠商的勝負手集中在算力規(guī)模的大小與高峰時期的靈活調用能力，企業(yè)只需按需租賃資源，即可滿足日常計算需求。

但隨著AI大模型加速滲透產(chǎn)業(yè)，這種傳統(tǒng)模式已然難以為繼。

企業(yè)對算力的訴求早已超越“有無”，轉向“可靠”與“可用”：浙江政務云招標明確要求“7×24小時安全運營服務”，招商銀行則強調云平臺可用性需達99.999%。

這背后的核心變化是，AI大模型的訓練與推理不僅需要海量算力支撐，更要求基礎設施能穩(wěn)定交付、安全可控。

于是，“自研”“可控”成為云廠商們繞不開的關鍵詞，“自研GPU”不再是云廠商們單純的成本或性能選擇，而是戰(zhàn)略的必選項。

放眼國內外，從亞馬遜到谷歌，一流的云廠商，都在自研AI芯片。

如亞馬遜于2015年開始芯片自研之路，并陸續(xù)發(fā)布Trainium系列芯片產(chǎn)品，其在2025年12月發(fā)布的Trainium 3加速器芯片，現(xiàn)已在部分數(shù)據(jù)中心完成部署。

谷歌的芯片自研之路以 ASIC（專用集成電路）為核心方向，自2018年開放TPU（Tensor Processing Unit）供客戶使用以來，已迭代至第七代，憑借系統(tǒng)級效率與成本優(yōu)勢，成為英偉達最強勁的挑戰(zhàn)者，甚至意圖構建可與之分庭抗禮的“谷歌鏈”生態(tài)。

從亞馬遜到谷歌，全球一流的云廠商的動向，折射出了整個云計算市場技術的趨勢。同時，中國頭部云廠商們，也都在強化自研芯片上的布局。

作為國內最早布局AI的廠商，百度在生成式AI爆發(fā)之前，就已啟動昆侖芯的研發(fā)。

2011年，百度啟動FPGA AI加速器項目，最初只是為了降低搜索業(yè)務的GPU采購成本。2021年，昆侖芯開始獨立運營，先后推出了昆侖芯1代、2代和P800等產(chǎn)品。其當前主力產(chǎn)品單機8卡即可運行671B參數(shù)的超大模型。

更關鍵的是，其解決了國產(chǎn)芯片集群部署難的行業(yè)痛點。

2025年2月，百度智能云正式點亮昆侖芯萬卡集群，標志著其自研芯片實現(xiàn)規(guī)模化部署，為AI大模型的訓推提供了自主可控的硬件基礎。同年4月，百度智能云點亮國內首個三萬卡全自研集群，有效訓練時長超99.5%，線性加速比達96%，能穩(wěn)定支撐超大規(guī)模AI模型訓練需求。

與依賴第三方芯片的云廠商不同，昆侖芯的研發(fā)始終圍繞AI場景的核心需求展開，從架構設計階段就與文心大模型的訓練推理特性深度綁定，形成了“芯片適配模型，模型反哺芯片”的協(xié)同進化模式。

IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年，百度昆侖芯出貨量達6.9萬片，在國產(chǎn)AI芯片中僅次于華為昇騰，穩(wěn)居第一梯隊。

而在滿足基礎算力需求后，一個好的自研GPU芯片，也間接能夠助力云廠商在市場中的擴張。

全棧能力，云廠商新一輪的競爭焦點

硬件強如英偉達，芯片的性能已經(jīng)是當前行業(yè)中的天花板，但想要真正發(fā)揮其性能效率，則還需要與英偉達CUDA軟件系統(tǒng)進行搭配，才能夠實現(xiàn)最高利用率。

同樣，云廠商本身就是通過“軟件和硬件”的鏈接和協(xié)同，把超大規(guī)模計算集群的能力發(fā)揮出來，所以這種鏈接和協(xié)同的效率就尤為關鍵，尤其是在AI時代。

這也正是全棧布局的意義。

全棧布局，絕非芯片、模型、平臺的簡單疊加，而是通過技術鏈路的深度融合，突破單一環(huán)節(jié)的性能瓶頸，最終實現(xiàn)“1+1>2”的效果。

前文也提到，目前全球頭部云廠商都紛紛加碼基礎設施建設，打造了從底層基礎設施到工具鏈，再到上層應用的全棧AI云能力。

可以看到，AI時代，云廠商們的競爭已經(jīng)進入下半場，軟硬協(xié)同的全棧AI云能力，是新一輪競爭的焦點。

如果說，昆侖芯是百度智能云的“硬底座”，那么軟硬件的深度協(xié)同就是其“軟實力”的核心。

百度智能云以昆侖芯為基礎，構建了底層AI算力資源池，但想要真正最大效率的發(fā)揮這些算力資源，就還需要與上層軟件生態(tài)形成深度融合。

這種協(xié)同效應，從底層芯片設計之初就已開始。

據(jù)悉，昆侖芯從2018年起就與百度飛槳深度學習框架深度綁定，飛槳為昆侖芯提供了龐大的開發(fā)者生態(tài)支撐；而昆侖芯的硬件優(yōu)化，又讓飛槳框架的運行效率得到極致提升。

真正讓這些硬件潛力充分釋放的，則是百度智能云的百舸AI計算平臺。

百舸不像傳統(tǒng)資源池那樣只做調度，而是深入到底層網(wǎng)絡、內存管理、通信協(xié)議中去重構效率。比如，自研HPN網(wǎng)絡支持10萬卡RDMA互聯(lián)，端到端延遲壓縮至4μs；針對MoE模型打造X-Link協(xié)議，顯著提升專家間通信效率。

值得注意的是，百舸在英偉達CUDA兼容方面已達到甚至超越部分頭部企業(yè)，在部分場景下開發(fā)者從英偉達GPU切換到昆侖芯只需要改一行代碼，這意味著客戶的遷移成本幾乎可以忽略不計。

計算之上，是AI開發(fā)。

在百舸之上，千帆大模型平臺則將百度的大模型能力封裝為標準化服務，企業(yè)用戶通過簡單的API調用，即可獲得優(yōu)化后的大模型能力，同時還可以為開發(fā)者提供Agent開發(fā)所需要的模型、Agent編排、數(shù)據(jù)和企業(yè)級能力。

可以看到，從底層芯片，到中間算力調度平臺、大模型深度學習框架，再到上層的MaaS服務平臺，百度智能云已經(jīng)構建了全棧AI云能力。

目前，全球范圍內，僅有谷歌等少數(shù)科技公司能實現(xiàn)這種垂直整合，而百度是國內少數(shù)真正跑通全棧閉環(huán)的云廠商。

目前，65%央企、100%系統(tǒng)重要性銀行及800+金融機構、TOP 10手機廠商、中國市場銷量TOP15汽車品牌、TOP10新能源車企等，以及主流具身智能企業(yè)，在落地大模型時都選擇了百度智能云。

如在能源領域，國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)等企業(yè)采用昆侖芯構建的算力平臺，實現(xiàn)了電網(wǎng)調度的智能化優(yōu)化，提升了能源利用效率；在制造領域，吉利汽車、比亞迪等車企通過百度智能云的全棧方案，推動了無人駕駛技術的研發(fā)與落地。

在這其中，自研GPU也是客戶選擇的一個重要考量。

比如，央國企、金融等行業(yè)企業(yè)在部署AI大模型時，會更傾向于使用國產(chǎn)AI芯片，這才能更安全、更合規(guī)。

另外，企業(yè)對云廠商的需求，不僅僅是考慮大模型API價格，更重要的是算力的系統(tǒng)穩(wěn)定性、運行效率等疊加起來的，最終的整體運營成本。

而一套真正全棧自研的體系，不僅在成本上具有優(yōu)勢，更在整體運營效率上有更強的競爭力。

未來，隨著國產(chǎn)化替代的加速與智算平權的到來，全棧能力將不再是頭部云廠商的“加分項”，而是立足市場的“必選項”。

決戰(zhàn)AI云下半場，長期主義的勝利

科技競賽，從來都不是一城一地的得失，而是長期投入的比拼。

谷歌最早押注AI，收購DeepMind、成立AI實驗室、自研芯片，十幾年來從未停止投入，已經(jīng)成功在兩代AI上保持領先身位。

英偉達更是早在1999年就推出了首款被明確稱為GPU的產(chǎn)品GeForce 256?，徹底改變了圖形計算模式。?二十年間，不斷迭代硬件架構、完善軟件生態(tài)，最終形成了超級算力帝國。

任何一家企業(yè)，能夠在激烈的市場爭奪中成為行業(yè)的頭部，背后一定是對技術有著長期主義的堅持和積累。

云計算市場同樣如此。2025年，云廠商紛紛都在爭搶AI云市場“第一”。

日前，有媒體統(tǒng)計了今年以來公開市場的大模型相關招投標信息。相關數(shù)據(jù)顯示，2025年1-11月，中國主流云廠商大模型相關中標項目累計達291個，中標金額突破21億元。

其中，百度智能云以95個中標項目和7.1億元中標金額，成為中標項目數(shù)和中標金額最多的云廠商，火山引擎、阿里云則位列二三位。

借助AI大模型的機遇，百度智能云正在迎來加速增長和能力躍遷的機遇窗口。

而這背后，都是堅持長期主義的結果。

百度近十年在AI領域的研發(fā)投入累計超1800億元，2019年至2024年研發(fā)費用連續(xù)保持在220億元以上，核心研發(fā)投入占比長期維持在20%以上。

這種不計短期回報的投入，讓昆侖芯從2011年的一個內部項目成長到進入國產(chǎn)AI芯片第一梯隊，文心大模型從2019年迭代至如今的高效能版本，飛槳框架成為國內份額第一的深度學習平臺，最終形成了技術護城河。

而2025年11月，百度智能云推出的超級智能體“伐謀”，更是為未來十年在智能體賽道有一席之地埋下了一粒種子。

路雖遠行則必至，長期投入的收獲正在逐漸顯現(xiàn)。

2025年Q3，百度首次單獨披露AI業(yè)務收入，同比增長超過50%，AI云收入同比增長33%，AI高性能計算基礎設施的訂閱收入同比暴增128%，AI原生營銷服務同比增長262%達到28億元。

值得一提的是，在其AI云收入中，來自于AI高性能計算基礎設施的訂閱實現(xiàn)暴漲，而這背后離不開昆侖芯帶動的營收增長。

縱觀百度智能云營收增長情況，可以看到，2023年生成式AI爆發(fā)以來，文心一言大模型的發(fā)布，帶動了百度智能云的新一輪加速增長。

而在下一個階段，由昆侖芯、百舸、千帆、伐謀等所支撐的軟硬件全棧能力，或許能幫百度智能云在下一輪競爭中跑得更快更遠。

蒸汽機從原理成熟到規(guī)模化應用耗時百余年，電力革命也歷經(jīng)近一個世紀，而AI作為更復雜的技術變革，更是一場馬拉松式的競速長跑。這場長跑的勝利，一定屬于長期主義者。