4000天，云计算市场从“上云”到“用智”

从2015 年百度正式开放云计算基础设施，到2025年百度第二季财报显示 AI新业务收入首次突破 100 亿元，这一里程碑式的进展，折射出中国科技企业在人工智能领域的战略纵深的深广与商业落地能力的强化。

有人说，十年太长，百亿还不够多。但事实上，当十年前百度开始推出智能云业务时，整个行业对AI的价值认知还十分模糊，百度却先验的抓住了冥冥之中的历史机会，并用既重且难的方式走过了十年。

从技术积累到产业赋能，百度的 AI 突围之路既展现了全栈布局的优势，也暴露出行业共性的挑战。

——导语

01

先手

把时光拉伸到2015年，中国互联网正值一个消费互联网的狂热期，滴滴快的合并终结烧钱大战，美团点评合体重构本地生活格局，58 赶集联姻垄断分类信息市场 —— 一年三大赛道合并，整个行业都在流量红利的盛宴中狂欢。

但就在这样的年份，百度却选择了一条少有人走的路，李彦宏对消费互联网的流量红利时代存在清醒的看法，并意识到继续前行需要寻找差异化的竞争路线。

彼时的百度，已经在 AI 领域潜行五年。

2010 年甚至再略早一些，百度提出过一个“框计算”的概念。所谓的“框计算”（Box Computing），旨在通过一个搜索框实现“最简单、可依赖”的一站式互联网服务。其核心逻辑是：用户输入需求后，系统通过智能分析（如语义识别、行为分析）精准匹配最优资源（如数据、应用），并直接返回结果。

听起来和今天的生成式AI是如此的相似，但李彦宏提出这个命题是在16年前。

同时，一批新生代的百度员工也开始自发的在搜索引擎的优化中使用了人工智能的方法，当有人惊叹这种新技术对搜索质量的改善“一天胜过一年”时，百度悄悄设立了中国互联网公司中的第一个深度学习的高级职位，并认定自然语言处理技术将重塑搜索体验。这种判断在当时显得如此超前，却为后来的百度的AI技术爆发埋下了第一颗种子。

时光又流逝了五年，2015 年，百度已经清晰意识到，未来的AI赋能体系必须依托云原生。没有云的力量，“智”也无法发挥作用。百度开始有意识的把云原生和AI原生结合起来进行探索，尽管这在当时不是主流，但却对百度在AI云上的先发起到了方向牵引的作用。

也在这一年，百度智能云（当时称 “百度开放云”）正式对外开放运营，并在同年推出多项 AI 与云计算结合的技术产品，首次将深度学习技术嵌入云计算服务中，“云智一体”的雏形开始造就。

2019年，百度明确的喊出了ABC合流（AI+BigData+Cloud）的口号，也率先提出了“云智一体”的目标，这个口号对AI发展路径的本质的洞察在当时是第一流的。

这一战略的提出，也标志着百度的云业务开始追求极度的差异化竞争力，那就是从单一的云资源提供商向综合性的 AI+云 解决方案服务商转变……在过去，云计算主要提供的是算力和存储资源，而百度智能云则在此基础上，融入了强大的 AI 能力和大数据分析技术，使得企业能够在云端实现从数据存储、处理到分析、应用的全流程智能化。

这种差异化战略的实施，不仅加速了百度从单一的技术公司进化为 AI 基础设施的提供者的变化。这种差异化战略的实施，不仅加速了百度从单一的技术公司进化为 AI 基础设施的提供者的变化，也让百度踏上了一条更难、更重、回报周期更长，但每一步都朝着目标扎实迈进的道路。

02

千锤百炼

百度AI新业务收入破百亿，既对百度而言有里程碑式的意义，也让我们反思，这一天来的为啥不是那么早、那么容易？

答案就是，百度选择了一条慢路径。所谓的慢路径，就是做AI的全栈研发，从最底层到最上层，无所不包。在世界范围内，敢于实践这条路径的企业也不过一手之数。

“这几年，我们一直在思考一件事：从第一性原理出发，什么才是AI云的最优架构，才能真正做到“智能优先”？，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖说：“我们反复实践后的结论是：算力、模型、数据和工程能力，这四个要素，是支撑智能系统演进的核心。

不难得出结论，百度之所以走的慢、走的难、包袱重，就是为了把这个四个要素全部掌握在自己的手中。

建设这个四要素俱全的体系，其核心价值有二。

第一，这个宏大的目标，倒逼百度必须吃透AI发展道路上，所有重要的技术栈的核心技术。事实证明，十年过千亿的投入，不仅让百度具备了这种能力，也为百度在大模型时代的爆发做好了一切的准备。

第二，四大要素俱足的体系，就是最大的底线思维。立足底层技术研发，使得百度可以在任何意外情况发生、任何供应链震荡出现的时刻，都不会让百度AI的大闭环停摆。

我必须重点的讲透一件事，那就是我们谈到的百度在AI各个技术栈上高标准的前沿探索和实践，和百度智能云为什么具有绝对差异化竞争力这两者之间的关系。

因为篇幅所限，我只解析一个例子——以沈抖特意提及的百度在4月发布的昆仑芯超节点为例，其做到了将64张卡放到同一个机柜，从而让并行的通信更快，全面提升模型训推效率。目前，这一超节点支持的最大的开源模型参数达到了1万亿。

我想说的重点在于，为了建立超级强大的单体云服务器（也就是沈抖所说的超节点）这个目标，需要拉升方方面面的技术……尽管，其中最关键的突破，是百度自研的X-Link协议，把卡间带宽提升8倍，把延迟做到国内最低……但事实上，从算力架构、超级带宽、智能调度、先进存储等等，百度的超节点的单点突破，带来的是这些领域的技术无一例外的得到了提升，而它们最终又将通过智能云的服务，被商业化变现，最终成为中国AI发展的坚实底座之一。

这就是追求高标准带来的群体突破效应——事实上，这类“超级工程”的价值不仅是技术上的，也是工程上的。

此前，要搭载承载如此大参数模型的超级集群，都是由传统的互联网巨头的工程师团队自己完成的。而百度的超节点不仅是一个更稳定、更成熟的商业化产品，也为百度智能云能够更加稳定的赋能行业起到了重要的催生作用。

更重要的是，百度的超节点，从底层硬件开始向上基本都是全面自主研发的，这意味着在未来的极限施压和技术封锁出现时，中国AI产业可以得到不受限的、持续的优质算力供给；同时，也使得我们虽在单卡算力上距离世界顶尖水平仍有差距，但通过集成更多的芯片，应用更优的协议，实现了同类设备上整体性能的赶超。

但你不要以为这种突破仅仅是硬件层面的，由于拥有了高度并行性的硬件底座的突破，百度云可以把PD分离、大规模多机专家并行的效率做到了业界领先，也就进一步的催生了百舸5.0推理系统。

受限于篇幅，我的简单结论是，通过对超前AI技术的探索，通过对百度自身庞大业务所产生的错综复杂的需求的满足，智能云的发展有了一个强大的引擎，它是探索和实践共同孕育的结果，并最终转化为百度云在方方面面的真实竞争力。

03

应用成就未来

百度热爱技术，但也从来不是为了技术而技术。

沈抖说，自己算过一笔账，从OpenAI发布ChatGPT算起，到今天33个月，短短的33个月里，整个世界围绕大模型发生了巨大变化。虽然对未来发展的方向还有争议，但毫无疑问——那就是大模型的智力上限还会继续拉高，大模型的应用会彻底改变行业格局。

而百度正是把大模型技术应用于千行百业的推手——从具象层面来看，由于百度智能云在大模型技术上、产业落地经验的领先性，市场给出了非常热切的回应——2025上半年我国大模型相关项目呈现爆发式增长态势，百度智能云表现尤为突出，以48个中标项目和5.1亿元中标金额，稳居“双第一”，并在金融、能源、政务、制造等重点行业中持续领跑。

这反过来又可以回答一个终极问题——百度在传统云市场只是追赶者，为什么在AI云市场是绝对的领导者？

第一个答案，这是因为百度在切入传统云市场的时候并非最佳时点，但在AI+云时代却是新周期的开启者。如沈抖所言——当价值的创造方式被重构，产业链也会进化，AI就会进入真正的“超级周期”。

而今天，我们正站在这个超级周期的起点，加速进入智能经济时代。

科学哲学家托马斯·库恩的“范式决定论”已经告诉我们一个事实，在“大科学”取代“小科学”成为主流的当下，范式转换是艰难的集体劳作，但一旦成功，收益又极为庞大。

所以，百度目前在AI新业务上的收入突破百亿，智能云之所以能够发挥箭头作用，就是因为此前十年的“云智一体”的打磨和积累，让百度成为了从后移动互联网时代向人工智能时代范式转换期的世界级引领者之一，而众所周知，能吃到范式转换红利的前提，就是必须成为引领者。

第二个答案，是中国作为AI的技术策源地，百度作为其中重要的先导性企业，必须要持续的保持领先，要在算力、模型、数据、工程这四个核心要素上持续创新。

而总结起来，沈抖把目前最重要的工作或说实践成就，分成了两大类——AI计算和AI开发。

今年的DeepSeek R1引发了行业的轰动，很多企业都争先恐后的集成R1。但百度除了集纳其优势之外，还多看了一层——百度希望做出自己的强化学习框架，为持续的追赶乃至超越做好工程层面的准备。

为了这个名为“百舸强化学习框架”的问世，百度云在训练、推理、存储和工具调用的每一个环节，都采用业界最优方案，把单点吞吐推到极限；不仅如此，百度云还通过系统性工程能力，实现了全局效率最优，从最强“单点算力”进一步做到最强“系统吞吐”，把强化学习的整体效率提升到行业新高度。

这就是百舸5.0，迄今为止最强大的AI计算平台！它的出现，已经支撑了百度内部在金融、教育、编程、客服等垂直领域的强化学习训练，效果很明显。

而它的出现，还是百度的第一性原则——在核心的、关键的技术栈上，通过底层自研取得长久的竞争优势。

另一个必须提及的是百度智能云千帆4.0。

今天，AI开发的核心，已经不再是对话和推理，而是OpenAI所谓的AGI五阶段的第三层，也就是Agent（智能体）。而今天的Agent，不但能处理更复杂的任务，统一封装更多能力，以及可以调动更多的外部工具和资源。

更重要的是，百度智能云察觉到了未来的趋势，一定不是单一Agent通吃一个场景，而是多个Agent协同满足一个场景，这种情况下，根据场景选择合适的协作模式和沟通方案，也就是人们所说的Agent的调度能力和协同能力，才是提升效果的关键。

为“打造一个高效的AI能力工厂”而诞生的百度智能云千帆，升级到4.0后最大的特点，就是在几乎所有的层面都提升到了目前的最高水准，包括但不限于行业专精模型库、MCP服务、多智能体协作……限于篇幅，我只能概括性的给出一个答案，那就是百度智能云通过不断的把更多的AI能力抽象成千帆的标准化组件，实现了持续降低AI开发工程的复杂度，提供了一个强大的企业级AI开发平台，而它最终检验的，就是我们反反复复提及的——企业级的全栈AI能力。

因此，第三个答案，也是终极的答案就是，为什么百度在从智能云到自动驾驶，从服务客户和发展生态，从夯实硬件底座到提供强化框架，从降低成本和拉低门槛上，无所不具有巨大的突破？

其根本原因，就是这种看似深广、分散的布局，实则存在广泛样态上的同构关系，而百度以自己的前沿眼光，以自身在AI前沿探索上的优势，以智能云在服务更多的机构和用户做好AI探索和应用上的丰富经验，加上百度愿意干重活、走长路的躬身入局精神，通过十年的漫长努力，最终迎来了一个饱和攻击的引爆点，它虽然发生于大模型浪潮的33个月之后，却启动于120个月或更久之前。

十年筚路蓝缕，这一天的终于到来，既证明了百度的敏锐洞察力，也为其在AI超级周期开启的当下，做好了更大爆发所需要的基础建设，它或许将借此创造新的奇迹。