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2026 AI落地，為什么需要一朵全棧智能云？

廣西人工智能人形機器人

2026 AI落地，為什么需要一朵全棧智能云？

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2026 AI落地，為什么需要一朵全棧智能云？


作者 林易
編輯 重點君
近日 ， 全球頂級創業孵化器YC在一期視頻播客中 ， 對2025年AI行業做出年終總結 ， Gemini的爆發成為重點討論的話題 。
過去一年 ， Gemini的市場份額從個位數暴增至23% ， 成為不少人最常用的模型 。 而就在2年前 ， 當ChatGPT 橫空出世時 ， 谷歌曾一度陷入恐慌 ， 拉響了公司最高級別的紅色警報 。 彼時 ， 外界看到的是一個硅谷科技巨頭在面對新技術時的窘迫 。
然而 ， 僅僅兩年后的2025年 ， 局勢發生了戲劇性的反轉 。 憑借Gemini 2.5/3.0 系列模型和 TPU v6/v7芯片的算力支撐 ， 谷歌不僅在模型能力上抹平了代差 ， 更利用從芯片、云計算、模型、應用的全棧技術閉環 ， 大幅拉低了推理成本 。 現在 ， 輪到OpenAI 拉響了紅色警報 。
資本市場敏銳地捕捉到了這一信號 ， 巴菲特旗下伯克希爾·哈撒韋歷史性地第一次建倉谷歌 ， 要知道 ， 這位全球最知名的價值投資者一直都在極力避開高速變化的科技公司 。
過去一年谷歌股價上漲超60% ， 這些聰明的錢不再只為模型買單 ， 而是開始押注擁有全棧AI 技術的科技巨頭 。 畢竟 ， 后者比純模型公司擁有更深的護城河 ， 以及更強的確定性 。
谷歌增長的確定性很大一部分來自云業務 。 2025年前三季度 ， 谷歌云營收達410億美元 ， 同比增長31.2% ， 顯著高于亞馬遜AWS和微軟Azure ， 在北美三大云廠商中增長最快 。
過去十年 ， 北美云市場格局相對穩定 ， 亞馬遜AWS、微軟Azure牢牢占據前兩席 ， 但2025年情況明顯不同 ， 隨著AI應用加速落地 ， 谷歌靠自研模型Gemini系列模型及TPU芯片 ， 在模型能力和算力成本上形成優勢 ， 開始吸引越來越多企業使用谷歌云 。 曾經穩固的北美云市場格局出現了松動 。
大洋彼岸的中國市場 ， 類似全棧反擊的劇情也在上演 。

超級周期：云廠商需構建系統級AI基礎設施先看大盤 。 2025上半年 ， 中國公有云市場同比增長近20% ， 創下兩年來新高 。 云計算的周期波動始終與技術浪潮同頻：上一輪爆發在2014至2020年；2021至2023 年 ， 隨著移動互聯網紅利見頂 ， 云市場一度失速 。 而2023年大模型的爆發成為了新的轉折點 ， 各行各業重燃增長預期 ， 企業開始將AI深度嵌入業務流程 ， 推動組織重構、效率提升 。
進入2025年 ， 云市場進一步提速 ， 推動增長的動力來自兩個方向：
一是推理端算力需求的井噴 。 隨著DeepSeek R1、文心X1等深度思考模型的普及 ， AI 應用正從簡單的“快思考”轉向復雜的“慢思考” 。 模型在輸出結果前 ， 需要進行大規模的思維鏈推演 。 同時 ， 多模態模型及應用進一步普及 。 這導致推理端算力需求呈指數級增長 。
二是企業采購從“項目制”轉向“系統性部署” 。 企業AI落地絕不是簡單的API調用 ， 而是一個涵蓋算力供給、模型精調、工具編排、知識庫掛載、安全管控的復雜系統構建過程 。 企業不僅需要模型 ， 更需要解決計算性能、穩定性、擴展性和安全性等工程化難題。
從真實招投標數據來看 ， 這一趨勢尤為明顯 。 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 。 中標項目高度集中在金融、通信、能源、政務和教育科技這五大關鍵行業 ， 顯示出強勁的轉型需求 。 分析這些訂單可以發現 ， 行業已從“上模型”的嘗鮮階段 ， 邁入“規模化落地與復購”的深入產業階段 ， Agents（智能體）開始接管企業從生產到經營的各種環節 ， 直接創造價值 。 其中 ， 百度智能云以95個中標項目和7.1億元中標金額 ， 位居行業榜首 ， 是行業落地AI的首選云廠商 。
隨著智能經濟時代到來 ， 企業需要一朵能支撐起復雜系統工程的系統級AI基礎設施 。 傳統的以CPU為主、核心在于信息流通的云計算設施 ， 正在被以GPU和Agent為核心、致力于創造價值的新型AI基礎設施所取代 。
頭部云廠商紛紛加大基礎設施投入 。 百度智能云明確了AI Infra（算力基礎設施）與Agent Infra（智能體基礎設施）的雙輪驅動戰略 。 其中 ， AI Infra ， 為企業提供強大的芯片、超節點、超大規模集群和百舸平臺 ， 解決算力供給的問題；Agent Infra ， 為企業提供一整套Agent的開發與運行系統 ， 幫助企業在自己的場景中用好Agent 。 阿里云2025年則宣布了“AI 基礎設施重建計劃” 。

當云計算的價值創造方式被重構 ， 產業鏈隨之進化時 ， 行業便真正進入了AI超級周期 。

深入產業：落地是檢驗AI價值的唯一標準一個行業共識是：大模型真正的價值 ， 不在C端消費級場景 ， 而在于千行百業的一個個具體業務場景里 。
企業落地AI ， 選擇云合作伙伴時 ， 考量的核心要素往往非常務實：
絕對穩定可靠 。 核心系統哪怕宕機半小時 ， 都可能意味著產線停擺或交易中斷 ， 業務連續性是底線 。 深度理解業務 。 AI必須嵌入金融、制造、政務等垂直場景中 ， 云廠商需像顧問一樣提供深度解決方案 。 交付解決方案 。 企業本質上購買的不是AI技術本身 ， 而是用AI解決實際問題的能力 。因此 ， 能夠承接AI 落地需求的云廠商 ， 必須跨越三道檻：
第一道是算力層 ， 攻克萬卡集群面臨的通信墻與穩定性難題 。 當模型進入萬億參數時代 ， 訓練任務被切分到成千上萬張卡上 ， 卡間通信延遲成為最大短板 。 如果沒有底層的芯片級互聯優化和上層的分布式策略 ， 單純堆砌硬件會導致算力大量浪費 。 能否讓萬卡集群像一顆芯片一樣高效工作 ， 是檢驗云廠商技術成色的試金石 。
第二道是模型層 ， 構建起行業專精模型、并提供降本方案 。 通用大模型雖然強大 ， 但在落地垂直行業時 ， 往往面臨博而不精且成本高昂的困境 。 云廠商必須將企業沉淀的數據、規則與模型深度耦合 ， 構建行業專精模型 ， 并提供清晰的降本路徑 。
第三道是應用層 ， 構建起企業級智能體基礎設施 。 要讓Agent真正可用 ， 必須解決連接、編排與安全三大難題：既要通過MCP等協議打通企業私域數據與存量IT工具 ， 又要支持復雜任務的工作流編排 ， 更要在Agent接管核心業務時提供完備的權限管理與安全防護 。
以此三道門檻為尺 ， 我們不妨審視中國市場的頭部玩家是如何布局的 。 以百度智能云為例 ， 其過去一年的技術動作 ， 恰好對應了這三個維度的系統性解題思路：
在算力層 ， 百度智能云在硬件上發布昆侖芯超節點天池256 ， 通過自研X-Link協議將256張加速卡封裝在一個節點內 ， 卡間互聯帶寬提升4倍；軟件上 ， 百舸5.0平臺針對MoE模型研發了PD分離技術 。 依托軟硬協同 ， 百度智能云成功點亮了中國首個全自研的3萬卡集群 ， 不僅解決了大規模訓練的穩定性難題 ， 更將有效訓練時長維持在95%以上 。
在模型層 ， 通過“旗艦+輕量+專精”的全棧矩陣攻克成本難關 。 一方面通過自研文心5.0系列、4.5 Turbo、X1 Turbo ， 及第三方DeepSeek R1等深度優化模型大幅降低調用價格；另一方面推出千帆慧金等行業專精模型 ， 以更小的參數規模實現專業效果 ， 讓企業算得過賬 。
在應用層 ， 構建了完備的智能體基礎設施 。 百度智能云在國內率先實現了對MCP的全生態兼容 ， 通過千帆平臺 ， 企業可以像搭積木一樣連接超過1000個現成的MCP服務 ， 也可以快速接入自有系統 。 配合全鏈路安全治理 ， 讓智能體真正具備了處理復雜企業任務的能力 。

企業選擇：積極擁抱全棧AI云廠商就像海外企業開始加速擁抱谷歌云一樣 ， 國內企業也紛紛選擇能提供全棧AI基礎設施的中國云廠商 。
“全棧”是一個源自計算機領域的專業術語 。 AI 時代的計算架構已發生根本性變革 ， 從傳統的“芯片—操作系統—應用” ， 演進為“芯片—框架—模型—應用”四層架構 。
具體到云計算領域 ， 這意味著廠商需要構建起從算力平臺、數據服務平臺、模型開發平臺 ， 到部署平臺的完整AI云基礎設施 ， 支撐企業從模型訓練到業務接入的全流程需求 。 這種全棧自研帶來的最大優勢是能夠進行端到端優化 ， 使 AI 系統更加高效、穩定、安全 ， 也降低了企業使用門檻和成本 。
擁有全棧能力 ， 也意味著能服務多樣需求、適配復雜場景 。 比如 ， 在傳統制造、金融、政務等數據質量不高、預算有限的行業 ， 全棧AI 云廠商能以更低的成本完成模型微調和部署 。 而在安全性和自主可控性要求極高的國央企場景 ， 全棧 AI 云廠商更是完成從硬件到交付閉環的唯一選項 。
數據正在印證這一趨勢 。 賽迪顧問（CCID）發布的《2025H1 中國 AI 云全棧服務市場份額報告》顯示 ， 2025 年上半年 ， 中國AI云全棧服務市場規模達到 280.9 億元 ， 同比增長 195.7% 。 報告指出 ， 市場馬太效應愈發顯著——百度智能云、阿里云、華為云三家廠商合計占據了 85.5% 的市場份額 。 其中 ， 百度智能云以40.2% 的份額位居第一 。
百度智能云的市場表現 ， 源于長期的戰略定力 。 財經作者吳曉波在2025科技人文秀中表示：“中國今天有幾家非常重要的人工智能基礎設施建設商 ， 其中之一就是百度智能云 。 百度在2013年就成立了深度學習研究院 ， 2015年 ， 是中國互聯網公司中 ， 第一個提出要確立AI云戰略的 。 在2023年 ， 在ChatGPT-3.5推出四個月以后 ， 百度推出了中國的第一個生成式大語言模型產品——文心一言 。 因此 ， 百度智能云形成了兩種能力：一個是算力的基礎設施 ， 如昆侖芯這樣的產品 ， 一個是服務于智能體Agent的基礎設施 。 這兩種能力幫助中國的很多企業開始有機會建立自己的行業大模型 。 ”

長達十年的壓強式技術投入 ， 如今在商業層面開始兌現 ， 構建起了城河 。 根據IDC數據 ， 百度智能云已連續六年、累計十次蟬聯中國AI公有云市場冠軍 。 另據公開數據 ， 百度智能云服務了超過65%的央企客戶和超過46萬家企業 ， 打造了140萬個Agents ， 成為100%系統重要性銀行、TOP10新能源汽車企業、超半數以上游戲廠商首選的AI云服務商 。 在具身智能領域 ， AI云市場份額第一 。
吳曉波在2025科技人文秀中分享了一個有意思的故事：今年3、4月份他去了14家具身智能機器人企業 ， 都是請百度幫聯系的 。 那兩個月的調研 ， 讓他對中國的具身智能產業有了一次全新的認識 ， 看到了一個行業初創的時候的情況 ， 以及有哪些人活躍在這個行業 。 而在這個備受關注的新行業 ， 百度智能云也已獲得了市場廣泛認可 。
這種全棧布局 ， 還得到了國際權威機構的背書 。 Forrester在《AI Platforms In China Q4 2025》報告中 ， 將百度智能云列為 “領導者” 象限 ， 并在現有產品維度給予最高分 。 這正是對其全棧戰略的認可 。
2025年 ， 百度智能云戰略進一步升級 ， 打造“云智一體、智能優先”的新一代AI云基礎設施 。
未來云廠商的競爭 ， 將不再局限于誰能提供更便宜的API ， 而是誰能真正落地千行百業、誰能在真實業務中幫助企業創造價值 。
【2026 AI落地，為什么需要一朵全棧智能云？】賽迪顧問預測 ， 到2026年 ， 中國AI云全棧服務市場規模將突破千億 ， 達到1116.3 億元 。 在這個萬億級賽道上 ， 只有那些能夠提供“全棧能力”并深入“真實場景”的云 ， 才能成為企業最終的同行者 。

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