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作者|常遠
編輯|重點君
演化經濟學家卡蘿塔·佩雷斯在研究技術革命史時發現:每一次重大的技術浪潮,都會經歷狂熱“安裝期”與理性“部署期”的轉換。技術本身只是引擎,而與之匹配的基礎設施才是決定技術能否創造價值的關鍵。
站在2026年的門檻上,AI大模型正在完成從技術驗證到深入肌理、大規模產業部署的跨越。支撐模型運轉的AI云基礎設施,就是必須先行建設的“電網”。在這個戰場上,中國云廠商的競爭進入了白熱化。
在這些異常熱鬧的云計算市場表現背后,我們不難發現三條清晰的行業主線:
第一,AI云是云計算市場擴張的主力。算力需求從CPU向GPU劇烈遷移,其中B端產業落地和C端智能體應用是關鍵驅動力;
第二,全棧成為頭部云廠商的入場券。只有實現從“芯片-云平臺-模型-應用”的全棧垂直整合,才能支撐產業落地、承接應用爆發;
第三,芯片的重要性進一步提升。在供應鏈不確定性背景下,誰能提供大規模穩定算力,誰就掌握了主導權。
在此背景下,市場傳來一個激進的信號:百度智能云在近日的內部戰略會上,將2026年AI相關業務收入的增速目標,從原本的100%上調至200%,并明確提出“在AI云市場全力搶第一”。
與此同時,阿里云、火山引擎等市場頭部玩家也紛紛加碼。火藥味十足的背后,折射出AI云市場正在發生的底層邏輯質變:當AI開始真正“干活”,誰能提供最快、最穩、最便宜的“電網”,誰就能吃下中國AI云市場的最大增量。
市場邏輯變了
2026年,全球云市場不再平靜。行業普遍共識是,這一年將是智能體(Agent)在產業端加速落地的元年。
這一趨勢對云廠商提出了兩個全新的挑戰,也構成了新的市場篩選機制:
一是算力需求從瞬時爆發轉向持續推理。隨著DeepSeek R1等深度思考模型的普及,智能體等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。這意味著,企業對算力的需求不再僅僅是訓練時的“一陣風”,而是變成了業務運行中7x24小時的“水和電”。這種推理端算力的指數級增長,倒逼云廠商必須提供極具性價比的GPU算力底座,而非傳統的CPU資源。
二是企業采購從單點嘗鮮的“項目制”轉向“系統性部署”。2025年的招投標數據顯示,大模型項目已高度集中在金融、能源、政務等關鍵行業。企業的核心訴求變了,他們不再滿足于調用API做個問答,而是要求AI能真正解決業務通電。這需要算力供給、模型精調、工具編排、知識庫掛載、安全管控等一系列復雜的系統工程。
簡單來說,2026年的客戶講更加務實。這也解釋了為什么百度智能云敢定出200%的增長目標——在全行業還在談論模型能力時,市場的痛點已經轉移到了工程化落地上。
行業壁壘高了
在新的競爭周期中,云廠商的競爭維度已從單一算力租賃升級為全棧能力比拼。
過去,云廠商的角色類似“二房東”,轉租算力就可以獲利。但在大規模模型訓練和復雜的智能體應用面前,企業發現,如果沒有底層的芯片級互聯優化,萬卡集群的效率會大打折扣,昂貴的算力會被閑置;如果沒有上層的模型與框架協同,應用的推理成本會居高不下。
這就引出了2026年云市場的核心邏輯,只有實現芯片、云平臺、模型到應用的全棧垂直整力,云廠商才能在成本和效率上建立壁壘。這一邏輯在谷歌上得到了驗證:2025年,谷歌憑借Gemini系列模型、自研TPU芯片以及高度優化的云基礎設施,實現了市場逆襲。而在中國市場,能夠對齊這一邏輯的玩家屈指可數。
觀察國內市場,百度是國內少數能對齊谷歌,擁有“芯、云、模、體”(即芯片、云平臺、模型、智能體)全棧能力的玩家。
在芯片層,百度昆侖芯已迭代至第三代,2025年,百度成功點亮了國內首個全自研的昆侖芯三萬卡集群,并對外亮相M100、M300新一代芯片。
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在云平臺層,百度智能云打造了一套AI Infra+Agent Infra的全棧基礎設施。其中,昆侖芯與百舸平臺的軟硬協同,將芯片潛能充分釋放。數據顯示,在百舸平臺的支撐下,昆侖芯萬卡集群的有效訓練時長可達98%,故障恢復時間從小時級縮短至分鐘級。百度千帆Agent Infra提供模型、工具、Agent開發、數據及Agent運行環境等五個層面的能力,幫助企業和開發者低門檻打造好用的Agent。
在模型層,百度近期正式發布的文心大模型5.0采用原生全模態統一建模技術,參數規模達2.4萬億。在40余項權威基準的綜合評測中,文心5.0正式版的語言與多模態理解能力超越Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High等模型,穩居國際第一梯隊。
在應用層,百度智能云推出的“秒噠”無代碼代碼智能平臺,讓不懂代碼的用戶也能生成應用,目前已累計生成40多萬個應用。全球領先的可商用自我演化智能體伐謀,通過自我演化能力,突破傳統算法在物流調度、工業制造等產業核心場景的效率天花板。
這種“全棧”帶來的馬太效應正在顯現。賽迪顧問發布的《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%。百度智能云以40.2%的份額位居第一。IDC數據則顯示,百度智能云在AI公有云服務市場連續六年穩居第一。
AI 給云計算行業帶來的變化才剛剛開始。只有“芯、云、模、體”的全能型選手,才能真正吃下AI時代的增長紅利。
百度智能云的增長動力在哪?
為什么百度智能云敢于在內部定調,將2026年AI相關收入目標增速翻倍至200%?在我們看來,其底氣來自三個方面:
首先,是極致性價比的算力底座。在供應鏈不確定性加劇的背景下,算力的自主可控與高利用率是硬幣的兩面。百度昆侖芯不僅實現了萬卡/三萬卡集群的規模化落地,更通過與百舸平臺的軟硬協同,解決了國產芯片在實際應用中的性能瓶頸。這實際上是在為客戶提供一種“算力保險”。例如,在與某大型銀行的合作中,基于昆侖芯P800的算力底座,僅需32臺服務器即可完成千億參數模型的全量訓練。這種經過大規模實戰驗證的國產算力方案,在當前市場環境下,具有極強的稀缺性。
其次,是智能體帶來的增量紅利。如果說算力是存量競爭,那么智能體(Agent)就是2026年的最大增量。千帆Agent Infra解決了企業開發智能體的工程難題;“秒噠”通過無代碼平臺,降低了應用開發的門檻,直接拉動底層云資源的消耗;伐謀作為可商用的智能體,通過自我演化算法能力,給零售、能源、制造等產業場景帶來效率提升。
這些工具鏈產品的爆發,本質上是在為云業務“造血”。客戶不僅僅是在買服務器,而是在買一套能讓業務快速智能化的“操作系統”。
最后是經過市場驗證的產業落地實踐。這一點常被外界忽視。百度智能云的技術棧,并非實驗室產物,而是經過了大規模搜索請求、自動駕駛數據處理等高并發、高復雜場景的“內部練兵”。這些積累下來的穩定性與工程化經驗,在面對外部企業的復雜需求時,構成了極高的競爭壁壘。
在2025年的招投標市場中,百度智能云以109個中標項目和9億元的中標金額,連續兩年蟬聯項目數和金額的“雙第一”。火山引擎、阿里云分列二三位。更具說服力的是,在能源、金融、汽車等領域,百度智能云中標項目數同樣位居第一。這種在關鍵行業的高滲透率,意味著在最挑剔的B端市場,百度智能云已經跨過了信任門檻。
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結語
所謂的“長期主義”,本質上是忍受長期的沉默,以換取技術范式轉移時的爆發。
回顧過去十年,百度常被外界審視和質疑。但在AI時代,長期的技術投入正在顯現其價值。
百度早在2011年布局昆侖芯,連續十余年高強度研發投入。這些曾被外界審視的“隱秘深耕”,如今構成了其全棧AI能力的底層支撐。
2026年,中國AI云市場的競爭將更加激烈,將是一場關于技術厚度與落地深度的較量。
對于企業客戶而言,選擇云服務商,實際上是在選擇未來五年的技術合伙人。
百度智能云之所以將2026年AI業務增速目標上調至200%,并非單純的激進擴張,而是基于十年技術沉淀,在產業收獲期到來時,展現出的一種戰略自信。
在這場決勝局中,贏家屬于那些既懂芯片、又懂云、還能駕馭模型應用的全能選手。而現在的牌桌上,百度智能云顯然已經握住了最大的籌碼。
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