2026决胜局：谁能吃下中国AI云市场的最大增量？

作者｜常远

编辑｜重点君

演化经济学家卡萝塔·佩雷斯在研究技术革命史时发现：每一次重大的技术浪潮，都会经历狂热“安装期”与理性“部署期”的转换。技术本身只是引擎，而与之匹配的基础设施才是决定技术能否创造价值的关键。

站在2026年的门槛上，AI大模型正在完成从技术验证到深入肌理、大规模产业部署的跨越。支撑模型运转的AI云基础设施，就是必须先行建设的“电网”。在这个战场上，中国云厂商的竞争进入了白热化。

在这些异常热闹的云计算市场表现背后，我们不难发现三条清晰的行业主线：

第一，AI云是云计算市场扩张的主力。算力需求从CPU向GPU剧烈迁移，其中B端产业落地和C端智能体应用是关键驱动力；

第二，全栈成为头部云厂商的入场券。只有实现从“芯片-云平台-模型-应用”的全栈垂直整合，才能支撑产业落地、承接应用爆发；

第三，芯片的重要性进一步提升。在供应链不确定性背景下，谁能提供大规模稳定算力，谁就掌握了主导权。

在此背景下，市场传来一个激进的信号：百度智能云在近日的内部战略会上，将2026年AI相关业务收入的增速目标，从原本的100%上调至200%，并明确提出“在AI云市场全力抢第一”。

与此同时，阿里云、火山引擎等市场头部玩家也纷纷加码。火药味十足的背后，折射出AI云市场正在发生的底层逻辑质变：当AI开始真正“干活”，谁能提供最快、最稳、最便宜的“电网”，谁就能吃下中国AI云市场的最大增量。

市场逻辑变了

2026年，全球云市场不再平静。行业普遍共识是，这一年将是智能体（Agent）在产业端加速落地的元年。

这一趋势对云厂商提出了两个全新的挑战，也构成了新的市场筛选机制：

一是算力需求从瞬时爆发转向持续推理。随着DeepSeek R1等深度思考模型的普及，智能体等AI应用正从简单的“快思考”转向复杂的“慢思考”。模型在输出结果前，需要进行大规模的思维链推演。这意味着，企业对算力的需求不再仅仅是训练时的“一阵风”，而是变成了业务运行中7x24小时的“水和电”。这种推理端算力的指数级增长，倒逼云厂商必须提供极具性价比的GPU算力底座，而非传统的CPU资源。

二是企业采购从单点尝鲜的“项目制”转向“系统性部署”。2025年的招投标数据显示，大模型项目已高度集中在金融、能源、政务等关键行业。企业的核心诉求变了，他们不再满足于调用API做个问答，而是要求AI能真正解决业务通电。这需要算力供给、模型精调、工具编排、知识库挂载、安全管控等一系列复杂的系统工程。

简单来说，2026年的客户讲更加务实。这也解释了为什么百度智能云敢定出200%的增长目标——在全行业还在谈论模型能力时，市场的痛点已经转移到了工程化落地上。

行业壁垒高了

在新的竞争周期中，云厂商的竞争维度已从单一算力租赁升级为全栈能力比拼。

过去，云厂商的角色类似“二房东”，转租算力就可以获利。但在大规模模型训练和复杂的智能体应用面前，企业发现，如果没有底层的芯片级互联优化，万卡集群的效率会大打折扣，昂贵的算力会被闲置；如果没有上层的模型与框架协同，应用的推理成本会居高不下。

这就引出了2026年云市场的核心逻辑，只有实现芯片、云平台、模型到应用的全栈垂直整力，云厂商才能在成本和效率上建立壁垒。这一逻辑在谷歌上得到了验证：2025年，谷歌凭借Gemini系列模型、自研TPU芯片以及高度优化的云基础设施，实现了市场逆袭。而在中国市场，能够对齐这一逻辑的玩家屈指可数。

观察国内市场，百度是国内少数能对齐谷歌，拥有“芯、云、模、体”（即芯片、云平台、模型、智能体）全栈能力的玩家。

在芯片层，百度昆仑芯已迭代至第三代，2025年，百度成功点亮了国内首个全自研的昆仑芯三万卡集群，并对外亮相M100、M300新一代芯片。

在云平台层，百度智能云打造了一套AI Infra+Agent Infra的全栈基础设施。其中，昆仑芯与百舸平台的软硬协同，将芯片潜能充分释放。数据显示，在百舸平台的支撑下，昆仑芯万卡集群的有效训练时长可达98%，故障恢复时间从小时级缩短至分钟级。百度千帆Agent Infra提供模型、工具、Agent开发、数据及Agent运行环境等五个层面的能力，帮助企业和开发者低门槛打造好用的Agent。

在模型层，百度近期正式发布的文心大模型5.0采用原生全模态统一建模技术，参数规模达2.4万亿。在40余项权威基准的综合评测中，文心5.0正式版的语言与多模态理解能力超越Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High等模型，稳居国际第一梯队。

在应用层，百度智能云推出的“秒哒”无代码代码智能平台，让不懂代码的用户也能生成应用，目前已累计生成40多万个应用。全球领先的可商用自我演化智能体伐谋，通过自我演化能力，突破传统算法在物流调度、工业制造等产业核心场景的效率天花板。

这种“全栈”带来的马太效应正在显现。赛迪顾问发布的《2025H1中国AI云全栈服务市场份额报告》显示，2025年上半年，中国AI云全栈服务市场规模达到280.9亿元，同比增长195.7%。百度智能云以40.2%的份额位居第一。IDC数据则显示，百度智能云在AI公有云服务市场连续六年稳居第一。

AI 给云计算行业带来的变化才刚刚开始。只有“芯、云、模、体”的全能型选手，才能真正吃下AI时代的增长红利。

百度智能云的增长动力在哪？

为什么百度智能云敢于在内部定调，将2026年AI相关收入目标增速翻倍至200%？在我们看来，其底气来自三个方面：

首先，是极致性价比的算力底座。在供应链不确定性加剧的背景下，算力的自主可控与高利用率是硬币的两面。百度昆仑芯不仅实现了万卡/三万卡集群的规模化落地，更通过与百舸平台的软硬协同，解决了国产芯片在实际应用中的性能瓶颈。这实际上是在为客户提供一种“算力保险”。例如，在与某大型银行的合作中，基于昆仑芯P800的算力底座，仅需32台服务器即可完成千亿参数模型的全量训练。这种经过大规模实战验证的国产算力方案，在当前市场环境下，具有极强的稀缺性。

其次，是智能体带来的增量红利。如果说算力是存量竞争，那么智能体（Agent）就是2026年的最大增量。千帆Agent Infra解决了企业开发智能体的工程难题；“秒哒”通过无代码平台，降低了应用开发的门槛，直接拉动底层云资源的消耗；伐谋作为可商用的智能体，通过自我演化算法能力，给零售、能源、制造等产业场景带来效率提升。

这些工具链产品的爆发，本质上是在为云业务“造血”。客户不仅仅是在买服务器，而是在买一套能让业务快速智能化的“操作系统”。

最后是经过市场验证的产业落地实践。这一点常被外界忽视。百度智能云的技术栈，并非实验室产物，而是经过了大规模搜索请求、自动驾驶数据处理等高并发、高复杂场景的“内部练兵”。这些积累下来的稳定性与工程化经验，在面对外部企业的复杂需求时，构成了极高的竞争壁垒。

在2025年的招投标市场中，百度智能云以109个中标项目和9亿元的中标金额，连续两年蝉联项目数和金额的“双第一”。火山引擎、阿里云分列二三位。更具说服力的是，在能源、金融、汽车等领域，百度智能云中标项目数同样位居第一。这种在关键行业的高渗透率，意味着在最挑剔的B端市场，百度智能云已经跨过了信任门槛。

结语

所谓的“长期主义”，本质上是忍受长期的沉默，以换取技术范式转移时的爆发。

回顾过去十年，百度常被外界审视和质疑。但在AI时代，长期的技术投入正在显现其价值。

百度早在2011年布局昆仑芯，连续十余年高强度研发投入。这些曾被外界审视的“隐秘深耕”，如今构成了其全栈AI能力的底层支撑。

2026年，中国AI云市场的竞争将更加激烈，将是一场关于技术厚度与落地深度的较量。

对于企业客户而言，选择云服务商，实际上是在选择未来五年的技术合伙人。

百度智能云之所以将2026年AI业务增速目标上调至200%，并非单纯的激进扩张，而是基于十年技术沉淀，在产业收获期到来时，展现出的一种战略自信。

在这场决胜局中，赢家属于那些既懂芯片、又懂云、还能驾驭模型应用的全能选手。而现在的牌桌上，百度智能云显然已经握住了最大的筹码。