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中国AI需要什么样的底盘?

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文:王智远 | ID:Z201440

2025年快翻篇了。如果非要用一个画面来总结这一年的AI江湖,我会选:机场。

现在的北上广深,机场简直成了「AI云的展览馆」; 从首都机场T3,到上海虹桥的出发层,阿里云、百度智能云、华为云……几家大厂几乎包揽了所有核心广告位。

To B的仗,已经从云端打到了线下。说实话,这广告费是真贵,一年怎么也得砸进去几个「小目标」。看着这些热闹的灯箱,我反倒有个疑问:

这个恨不得把「AI」纹在脑门的时代,谁玩真的? 谁才是真正的AI原生,又在行业里扎得最深?

01

谈原生,咱得讲道理。说实话,想透过机场广告牌看清「标准」,挺难的。

因为2025年的AI圈,实在太吵了,像极了一个巨大的「秀场」。今天这家开发布会,喊出模型跑分全球第一;明天那家发战报,说日均调用量破亿;就连价格战,都打得比双十一还凶。

云厂商们都开始学着网红的口吻,比谁的吉祥物更萌,比谁更会「整活」。

热闹吗?真热闹。 焦虑吗?真焦虑;但如果我们关掉滤镜,去看看「真金白银」的流向,会发现另一个截然不同的世界。

没有聚光灯、更残酷的「招投标战场」,我特意用Agent跑了下数据;结果怎么样?差距比我想象的还要大。

2025年1月到11月,百度智能云直接拿下了95个中标项目入账7.1亿元。这是什么概念?「项目数」和「金额」的双料第一。

咱们把数据摊开,对比一下就知道「第一」的含金量了:金额排第二的火山引擎是4.75亿,后面紧咬着的是华为云(4.46亿)阿里云(3.62亿)腾讯云则是1.1亿。

发现了吗?

在别人还在几亿这个区间里贴身肉搏时,百度已经拉开了一个明显的身位。 有了这本账,我实在不想再列举那些虚头八脑的榜单排名了。

在To B的生意场上,唯一的「权威」,是客户掏出来的真金白银。这组数据,还揭示了一个更深层的风向标: 为什么企业愿意给百度掏钱?是因为它的模型参数最大吗?

不是。是它把模型变成了干活的工具。

所以,我们把话挑明了:2025年的风向变了。行业已经从「听故事」阶段,彻底进入了「看落地」阶段;模型即应用,已经是企业的刚需;谁能把AI真正落地到业务里解决实际问题,钱就流向谁。

如果非要给现在的云厂商分个类,智远觉得,正走向两个截然不同的逻辑:一派向左,信奉「互联网逻辑」。

做流量,做声量,试图用C端的打法去反哺B端;这没有错,因为市场初期需要有人吆喝,需要「大力出奇迹」来教育用户。

另一派向右,信奉「产业逻辑」。做底盘,做基建,把自己变成“水电煤”,去啃最难啃的硬骨头。这讲究流水不争先,拼内功练得深。

招投标的数据证明,百度显然选择了后者。

流量是流动的,但底盘带不走;当潮水退去,靠补贴、营销堆起来的「繁荣」可能会一夜崩塌;但铺设好的光缆、搭建好的算力集群、打磨好的模型底座,会成为这个社会真正的资产。

所以谁能定义AI云的标准?智远看来是钱流向的地方。

02

现在很多企业对AI转型有个误解,以为弄个Chat Bot是数字化转型;云厂商们也乐于推波助澜,不停地晒Token调用量,仿佛调用次数越多,AI就越成功。

但智远看来,单纯调用量,有时,只是这一行的「虚荣指标」;如果几十亿次调用,没有进入企业生产环节,那它对商业贡献几乎为零;这不叫生产力,这叫「电子多巴胺」。

作为商业观察者,我更关心另一个指标:

热闹的调用量,到底有多少真正转化成了企业的收入?李彦宏前不久有一个非常透彻的判断,他说:智能不再是成本,而是生产力。

这句话,听着有点像「正确的废话」,但如果你细品,会发现里面的逻辑变了。他意思是:企业用AI,要把AI「内化」进业务流里,变成你的肌肉,甚至变成血液。

我前几天出差,看到一组例子,非常有意思。这里的主角,是中国中车、泰康保险这样的「实力派」。

比如:在中国中车。

这可是咱们轨道交通装备唯一的「国家队」。 造高铁,有个最难啃的硬骨头:空气动力学仿真

以前,这道工序简直就是「算力吞金兽」。 设计师改个车头造型,哪怕只动一根线条,想看看风阻数据,都得扔进高性能计算集群里跑仿真。

跑多久?整整24小时;这意味着,研发节奏是被按在「天」这个维度上的,改一笔,等一天。

中车联合百度,搞出了一套「斫轮」系列大模型。这名字听着挺玄乎,说白了: 把老师傅脑子里那点只可意会、不可言传的「经验」,全教给AI。

其中最野的,是专门搞仿真的「斫轮·风驰」;直接把24小时,压缩到了10秒(注意,还是单机运行的速度);工程师这边刚改完图,那边风阻数据就弹出来了,研发直接从「按天算日子」,变成了「读秒时代」。

而且,基于百度的智能体基础设施底座,中车还把NLP、文生图这些能力全接入了「斫轮」平台,让质检、设计这些环节也全都跑在了AI上。

发现了吗?

这是对研发命门的重构。AI在这里,把「等待」成本彻底归零,让工程师能像搭积木一样,实时看到每一次创新的结果。

再比如在泰康保险。更直观。

以前培养一个金牌销售,那是拿真金白银和真实客户去喂出来的,周期长、损耗大;现在,泰康用百度千帆平台搞了个「AI智训」 。

AI变成了性格各异的「难缠客户」,甚至能由大模型直接生成「客户分身」,和销售员进行实战演练;销售员不用再拿真实客户试错,面对AI陪练,想怎么练就怎么练。

这才是百度智能云可怕的地方。

当我们用谁的流量大、谁的Token调用多看市场时,百度智能云闷声已经把手伸进了泥土里。它只跟你算账:算工业良品率提升了多少,算员工的成单能力提升了多少。

这种「深入肌理」的能力,才是一个AI云厂商真正的护城河。 毕竟,热度总会退去,但企业对「降本增效」的渴望是永恒的。

把AI变成产业的水电煤,才是做「基建」。 所以,客观判断一家云厂商强不强,别光看广告牌,要看它在工厂里、在矿山下、在银行柜台后,到底扎得有多深。

03

既然说到扎根,那必须得换个更有「钱味」的视角:降本增效。

思考一个问题: 在AI时代,到底什么决定了成本? 砍掉几个人力?还是重塑一下工作流?这些都是表面文章;真正决定AI成本的,是看损耗;决定AI上限的,是看基础设施。

很多人印象里,百度是典型的「理工男」,特别在今年这个还得勒紧裤腰带过日子的环境下,建议你重新审视一下这个理工男。

为什么?

因为只有懂技术的理工男,才最会帮一家企业「抠成本」;这也是百度高层,一直在强调那个听起来,有点枯燥、但含金量极高的词:「全栈布局」

现在,百度智能云直接把这套东西升级成了两层核心底座;为了让你看懂这笔账,我拆解一下这艘「云端战舰」。

先看第一层底座:AI Infra(算力基础设施)。

这是这艘战舰的「动力舱」。 很多企业做AI,最怕买得起显卡,用不起算力,显卡之间数据传输堵塞、集群训练中断,都是「隐形吞金兽」。

百度怎么解决的?最底层,它铺设了昆仑芯(M系列),甚至搭出了国内罕见的全自研万卡集群。

更绝的是,上面的百度百舸平台。它像个超级交警,能把不同品牌的芯片(英伟达、昆仑芯等)放在一个池子里混着用。

我查了一下最新数据:

在百舸调度下,万卡集群的有效训练时长居然能达到99.5%;你要知道,行业平均水平可能还停留在70%-80%;这20%的差距是什么?是真金白银的电费,更是你比对手快一步的上市窗口。

第二层底座:Agent Infra(智能体基础设施)。

这艘战舰的指挥舱,也是百度和其他家最大的区别;别人还在卖「模型API」(MaaS),比谁的Token更便宜,但百度发现,企业真正要能干活的是「智能体」。

所以,百度搞了个千帆平台。这上面有什么?除了最新版的文心大模型,还有150多个主流模型,随你调配。

但这只是「前菜」。 它真正压箱底的本事,是主打「功能完备」,直接给你端出一整套企业级的「Agent开发服务」。

无论你需要模型微调、工具调用,还是复杂的工作流编排,这里都有现成的「武器库」,能帮开发者大幅提效,快速构建出专业的智能体。

现在这上面已经长出了130多万个Agent;注意,它们是在企业的业务流里真正干活的。

再往上看,就是应用层了; 这也是最让老板们兴奋的地方。百度直接掏出了「秒哒」和「百度伐谋」这样的武器。

  • 秒哒,让不懂代码的人也能像搭积木一样做应用
  • 百度伐谋,像企业军师,帮企业做复杂决策分析

看懂了这个新架构,就明白为什么我说百度最会算账。

如果选组装厂,本质在买零件;芯片买一堆,模型租一个,回去怎么组装、怎么优化,全靠你自己填坑;数据在层级之间传输的损耗,最后都是你买单。

百度,本质上卖一个「端到端优化」的超级系统; 底层(AI Infra)把算力榨干到极致; 中层(Agent Infra)把开发门槛降到最低; 上层(应用)直接给你开箱即用的工具。

这才是AI原生,真正的「云智一体」。

04

我们习惯了用「互联网的流量逻辑」看事情,轻资产、快迭代似乎成了正确导向;但在AI原生时代,这种逻辑正在失效,现在AI圈像「跑车俱乐部」,大家都在比百公里加速。

可中国经济转型,是一辆满载的大卡车,甚至是一列高铁;跑车确实拉风,但跑车拉不动煤炭、拉不动钢铁、拉不动几十万亿的金融资产。

中国产业,需要「重卡底盘」,百度智能云之所以不追求表面的「推背感」,因为它一开始就按照「极限载重」的标准在设计。

口说无凭,数据不会撒谎。

我翻阅了一下百度智能云的客户名单,剥离掉宣发品牌,发现了一个非常有趣的「哑铃型结构」哑铃左边,是无数渴望用AI改变玩法的创新者;哑铃的另一头,全是「大国重器」。

财经作家吴晓波,在昨天的演讲里透露了一组数据,印证了我的观察: 今天,中国65%的央企、100%的系统重要性银行、排名前十的新能源汽车企业,都在使用百度智能云。

这就很有意思了。为什么是它?

如果把颗粒度切细一点,不仅能看到结果,更能看懂「信任的逻辑」:

金融大动脉里,邮储银行、民生银行全在百度的云上;在这里,AI是每天处理亿万级交易的风控防线,银行买的是「不掉链子」的稳定性。

在工业与能源的骨骼里,从中石化、国家电网到中国钢研…… 65%的央企选择,证明了一件事:百度不仅懂代码,更懂中国的「工业肌肉」。

在这里,AI必须深入到电网的巡检线和工厂的流水线,容不得半点虚头巴脑。

出行和前沿科技赛道,除了几乎全覆盖的头部新能源车企,百度智能云更是支持了包括北京、上海、浙江、广东在内的具身智能「国家队」

这些代表未来20年的「新物种」,起步就长在百度的底座上; 这也解释了为什么在具身智能市场,百度的份额能拿到第一。

智远说这些,并不是为了吹捧。是想揭示一个残酷的现实:在当下国际环境里,真正的底盘,除了要能「载重」,还要能「抗压」。

我们必须承认,全球科技博弈并没有结束,甚至刚刚开始;如果没有底层芯片、自主框架、自研模型,那么上面的应用再繁荣,也只是「沙上建塔」。

一旦外部供应链断裂,看似华丽的「组装车」可能会瞬间趴窝;所以,对于中国产业真正的价值来说,百度智能云像一个安全屋。

全栈自主可控。我理解的,这六个字的潜台词是:

无论外部风浪多大,因为我手里有地基(算力)、有栋梁(模型)、有砖瓦(应用),所以我能保证你的业务永远不停摆。

对于掌握国民经济命脉的央国企来说,这种选择「确定性」,都是用脚投票的。

写到这里,我似乎找到了此前百思不解的一个答案:百度到底在修什么路? 现在回头看,这是一场「沉默的远征」。

早在2011年,当别人还不知道AI芯片为何物时,它就开始了昆仑芯的预研; 十年前,当别人在做O2O赚快钱时,它在建实验室、定AI云战略; 今天,当别人争流量时,它在给央企修底盘。

这确实是一条笨路。 但也正因为笨,让我看清了2025年AI的真相:

这玩意儿,真不是在空调房里,随便「手搓」几个爆款APP就能成的;真正的AI云,得沾泥土,得带机油味;它得从钢铁水泥的缝隙里硬挤出来,从银行柜台的每一笔流水里跑出来。

说白了,产业才是硬道理;被AI彻底改造过的电网、高铁、工厂,这些看得见、摸得着的「新实体」,才是咱们手里最硬的底牌。

还是那句话:嗯,扎得越深,越不可撼动。



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