2026云市场战局升级，AI和芯片一个都不能少

文｜白 鸽

编｜王一粟

受AI大模型市场需求的爆发，及外部市场环境影响，国产AI芯片市场迎来爆发期。

沐曦股份、摩尔线程、壁仞科技等多家芯片企业先后IPO，燧原科技也完成了上市辅导，国产AI芯片迎来了“资本化大年”。

2026年1月1日，百度官宣旗下昆仑芯科技正式向港交所递交上市申请。

此消息一出，2026年第一个交易日，百度的股价也终于扬眉吐气了一回。港股单日大涨9.35%，美股更是飙升15.56%，市值单日增长超500亿港元。

尽管昆仑芯已独立运营，但其早已渗透进百度的核心业务，成为支撑核心搜索、大模型训推的底座，更是被深度集成在百度智能云中，成为必不可缺的一环。

无论传统云竞争还是当下的AI云竞争，云厂商之间最终比拼的，都是全栈体系能力。AI云时代，这种全栈能力的比拼进一步加剧。尤其随着一众Agent应用加速落地，自研芯片只是赢下未来竞争的敲门砖，唯有那些建起从芯片、算力，到模型、应用的全栈AI云厂商，才有望在这场牌局中留到最后。

“一个再好的硬件都有它的局限性，而一个好的软件系统的设计才能最大程度发挥硬件的上限。”一位AI框架开源社区负责人对光锥智能称。

头部玩家的布局早已印证这一趋势。

如，百度智能云构建昆仑芯+百舸AI计算平台+千帆模型及Agent开发平台+应用组合，阿里云则推进神龙计算架构+飞天操作系统+PAI平台的整合。

在三年AI大模型抢跑赛之后，一场围绕全栈能力的新一轮竞争，已在AI云市场全面拉开帷幕。

自研GPU，一流云厂商的必备能力

昆仑芯的杀出，并不是黑马爆冷，而是一种长期投入的必然。

以前，“租算力”是云服务的核心范式，云厂商的胜负手集中在算力规模的大小与高峰时期的灵活调用能力，企业只需按需租赁资源，即可满足日常计算需求。

但随着AI大模型加速渗透产业，这种传统模式已然难以为继。

企业对算力的诉求早已超越“有无”，转向“可靠”与“可用”：浙江政务云招标明确要求“7×24小时安全运营服务”，招商银行则强调云平台可用性需达99.999%。

这背后的核心变化是，AI大模型的训练与推理不仅需要海量算力支撑，更要求基础设施能稳定交付、安全可控。

于是，“自研”“可控”成为云厂商们绕不开的关键词，“自研GPU”不再是云厂商们单纯的成本或性能选择，而是战略的必选项。

放眼国内外，从亚马逊到谷歌，一流的云厂商，都在自研AI芯片。

如亚马逊于2015年开始芯片自研之路，并陆续发布Trainium系列芯片产品，其在2025年12月发布的Trainium 3加速器芯片，现已在部分数据中心完成部署。

谷歌的芯片自研之路以 ASIC（专用集成电路）为核心方向，自2018年开放TPU（Tensor Processing Unit）供客户使用以来，已迭代至第七代，凭借系统级效率与成本优势，成为英伟达最强劲的挑战者，甚至意图构建可与之分庭抗礼的“谷歌链”生态。

从亚马逊到谷歌，全球一流的云厂商的动向，折射出了整个云计算市场技术的趋势。同时，中国头部云厂商们，也都在强化自研芯片上的布局。

作为国内最早布局AI的厂商，百度在生成式AI爆发之前，就已启动昆仑芯的研发。

2011年，百度启动FPGA AI加速器项目，最初只是为了降低搜索业务的GPU采购成本。2021年，昆仑芯开始独立运营，先后推出了昆仑芯1代、2代和P800等产品。其当前主力产品单机8卡即可运行671B参数的超大模型。

更关键的是，其解决了国产芯片集群部署难的行业痛点。

2025年2月，百度智能云正式点亮昆仑芯万卡集群，标志着其自研芯片实现规模化部署，为AI大模型的训推提供了自主可控的硬件基础。同年4月，百度智能云点亮国内首个三万卡全自研集群，有效训练时长超99.5%，线性加速比达96%，能稳定支撑超大规模AI模型训练需求。

与依赖第三方芯片的云厂商不同，昆仑芯的研发始终围绕AI场景的核心需求展开，从架构设计阶段就与文心大模型的训练推理特性深度绑定，形成了“芯片适配模型，模型反哺芯片”的协同进化模式。

IDC数据显示，2024年，百度昆仑芯出货量达6.9万片，在国产AI芯片中仅次于华为昇腾，稳居第一梯队。

而在满足基础算力需求后，一个好的自研GPU芯片，也间接能够助力云厂商在市场中的扩张。

全栈能力，云厂商新一轮的竞争焦点

硬件强如英伟达，芯片的性能已经是当前行业中的天花板，但想要真正发挥其性能效率，则还需要与英伟达CUDA软件系统进行搭配，才能够实现最高利用率。

同样，云厂商本身就是通过“软件和硬件”的链接和协同，把超大规模计算集群的能力发挥出来，所以这种链接和协同的效率就尤为关键，尤其是在AI时代。

这也正是全栈布局的意义。

全栈布局，绝非芯片、模型、平台的简单叠加，而是通过技术链路的深度融合，突破单一环节的性能瓶颈，最终实现“1+1>2”的效果。

前文也提到，目前全球头部云厂商都纷纷加码基础设施建设，打造了从底层基础设施到工具链，再到上层应用的全栈AI云能力。

可以看到，AI时代，云厂商们的竞争已经进入下半场，软硬协同的全栈AI云能力，是新一轮竞争的焦点。

如果说，昆仑芯是百度智能云的“硬底座”，那么软硬件的深度协同就是其“软实力”的核心。

百度智能云以昆仑芯为基础，构建了底层AI算力资源池，但想要真正最大效率的发挥这些算力资源，就还需要与上层软件生态形成深度融合。

这种协同效应，从底层芯片设计之初就已开始。

据悉，昆仑芯从2018年起就与百度飞桨深度学习框架深度绑定，飞桨为昆仑芯提供了庞大的开发者生态支撑；而昆仑芯的硬件优化，又让飞桨框架的运行效率得到极致提升。

真正让这些硬件潜力充分释放的，则是百度智能云的百舸AI计算平台。

百舸不像传统资源池那样只做调度，而是深入到底层网络、内存管理、通信协议中去重构效率。比如，自研HPN网络支持10万卡RDMA互联，端到端延迟压缩至4μs；针对MoE模型打造X-Link协议，显著提升专家间通信效率。

值得注意的是，百舸在英伟达CUDA兼容方面已达到甚至超越部分头部企业，在部分场景下开发者从英伟达GPU切换到昆仑芯只需要改一行代码，这意味着客户的迁移成本几乎可以忽略不计。

计算之上，是AI开发。

在百舸之上，千帆大模型平台则将百度的大模型能力封装为标准化服务，企业用户通过简单的API调用，即可获得优化后的大模型能力，同时还可以为开发者提供Agent开发所需要的模型、Agent编排、数据和企业级能力。

可以看到，从底层芯片，到中间算力调度平台、大模型深度学习框架，再到上层的MaaS服务平台，百度智能云已经构建了全栈AI云能力。

目前，全球范围内，仅有谷歌等少数科技公司能实现这种垂直整合，而百度是国内少数真正跑通全栈闭环的云厂商。

目前，65%央企、100%系统重要性银行及800+金融机构、TOP 10手机厂商、中国市场销量TOP15汽车品牌、TOP10新能源车企等，以及主流具身智能企业，在落地大模型时都选择了百度智能云。

如在能源领域，国家电网、南方电网等企业采用昆仑芯构建的算力平台，实现了电网调度的智能化优化，提升了能源利用效率；在制造领域，吉利汽车、比亚迪等车企通过百度智能云的全栈方案，推动了无人驾驶技术的研发与落地。

在这其中，自研GPU也是客户选择的一个重要考量。

比如，央国企、金融等行业企业在部署AI大模型时，会更倾向于使用国产AI芯片，这才能更安全、更合规。

另外，企业对云厂商的需求，不仅仅是考虑大模型API价格，更重要的是算力的系统稳定性、运行效率等叠加起来的，最终的整体运营成本。

而一套真正全栈自研的体系，不仅在成本上具有优势，更在整体运营效率上有更强的竞争力。

未来，随着国产化替代的加速与智算平权的到来，全栈能力将不再是头部云厂商的“加分项”，而是立足市场的“必选项”。

决战AI云下半场，长期主义的胜利

科技竞赛，从来都不是一城一地的得失，而是长期投入的比拼。

谷歌最早押注AI，收购DeepMind、成立AI实验室、自研芯片，十几年来从未停止投入，已经成功在两代AI上保持领先身位。

英伟达更是早在1999年就推出了首款被明确称为GPU的产品GeForce 256‌，彻底改变了图形计算模式。‌二十年间，不断迭代硬件架构、完善软件生态，最终形成了超级算力帝国。

任何一家企业，能够在激烈的市场争夺中成为行业的头部，背后一定是对技术有着长期主义的坚持和积累。

云计算市场同样如此。2025年，云厂商纷纷都在争抢AI云市场“第一”。

日前，有媒体统计了今年以来公开市场的大模型相关招投标信息。相关数据显示，2025年1-11月，中国主流云厂商大模型相关中标项目累计达291个，中标金额突破21亿元。

其中，百度智能云以95个中标项目和7.1亿元中标金额，成为中标项目数和中标金额最多的云厂商，火山引擎、阿里云则位列二三位。

借助AI大模型的机遇，百度智能云正在迎来加速增长和能力跃迁的机遇窗口。

而这背后，都是坚持长期主义的结果。

百度近十年在AI领域的研发投入累计超1800亿元，2019年至2024年研发费用连续保持在220亿元以上，核心研发投入占比长期维持在20%以上。

这种不计短期回报的投入，让昆仑芯从2011年的一个内部项目成长到进入国产AI芯片第一梯队，文心大模型从2019年迭代至如今的高效能版本，飞桨框架成为国内份额第一的深度学习平台，最终形成了技术护城河。

而2025年11月，百度智能云推出的超级智能体“伐谋”，更是为未来十年在智能体赛道有一席之地埋下了一粒种子。

路虽远行则必至，长期投入的收获正在逐渐显现。

2025年Q3，百度首次单独披露AI业务收入，同比增长超过50%，AI云收入同比增长33%，AI高性能计算基础设施的订阅收入同比暴增128%，AI原生营销服务同比增长262%达到28亿元。

值得一提的是，在其AI云收入中，来自于AI高性能计算基础设施的订阅实现暴涨，而这背后离不开昆仑芯带动的营收增长。

纵观百度智能云营收增长情况，可以看到，2023年生成式AI爆发以来，文心一言大模型的发布，带动了百度智能云的新一轮加速增长。

而在下一个阶段，由昆仑芯、百舸、千帆、伐谋等所支撑的软硬件全栈能力，或许能帮百度智能云在下一轮竞争中跑得更快更远。

蒸汽机从原理成熟到规模化应用耗时百余年，电力革命也历经近一个世纪，而AI作为更复杂的技术变革，更是一场马拉松式的竞速长跑。这场长跑的胜利，一定属于长期主义者。