当前，企业对于云服务的需求正在经历一场根本性的转变。过去，云计算的核心价值主要体现在资源集中化和成本优化上，企业关注的是算力规模和租赁价格。但随着大模型和Agent技术的快速发展，企业的需求已从简单的“上云”转变为深度的“用AI”，其核心诉求不再局限于降本增效，更希望通过AI实现业务增长、流程重构和价值创新。

这一转变对云厂商提出了全新挑战。企业不再满足于标准化、通用化的云服务，而是需要能够深入业务场景、理解行业特性、提供端到端价值交付的合作伙伴。单纯提供算力或模型资源的厂商，难以满足客户对“技术能落地、价值能兑现”的深层需求。

在这样的行业转型节点上，2025百度云智大会，也成了观察云厂商应对策略的重要窗口。

作为一场连续九年引领行业风向的盛会，今年百度智能云聚焦基础设施发布与行业落地实践，其传递的方向，本质上是云厂商对“AI时代该怎么服务企业”的回答。

而作为较早探索AI与云融合的玩家，百度智能云的差异化站位尤其值得关注。IDC报告显示，百度智能云已连续六年位居中国AI公有云市场份额第一，2025 年 Q2 百度智能云整体收入同比增长 27%，其中 AI 新业务收入首破百亿，上半年 AI 新业务同比增长 34%……

数字背后，反映的不仅是技术领先，也是战略与市场需求的高度契合。

百度智能云的探索，无形中回答一个行业关键问题：当AI成为企业转型的核心需求，云厂商该如何从“资源供应商”，真正变成能帮客户解决问题、创造价值的伙伴？这既是理解百度智能云为何能服务好客户的起点，也是本文将要探讨的核心议题。

01、Agent经济来袭，百度智能云为何能接得住？

正如上文所说，当下企业拥抱AI的动机正变得越来越务实。

大模型和Agent的兴起，让企业开始追问一个根本性的问题，那就是AI能不能帮我赚钱？能不能进入我的业务流程真正创造价值？这种从“上云”到“用智”的转变，正在重新定义云厂商的角色，它们不再只是资源提供者，而必须成为客户的价值共创者。

全球市场已经看到了这种转变的必然性。OpenAI与Azure、Anthropic与AWS的深度绑定说明，没有坚实云基础的大模型很难规模化落地，而没有AI能力的云也难以满足新一代智能应用的需求。

在中国，这一趋势更加明显。企业不仅要模型和算力，还强烈要求场景适配、成本可控和合规安全。

在这样的背景下，百度智能云很早就意识到，未来云厂商的核心竞争力在于能否围绕客户需求构建全栈能力。

2020年，百度率先提出“云智一体”战略，其核心理念并非简单地将AI能力叠加于云服务之上，而是从底层架构开始就以“智能优先”为原则进行重构，其中算力层针对AI负载优化，模型层贴近行业场景，应用层嵌入客户业务流程。这种架构设计使其能够更精准地理解客户需求，更高效地帮助客户实现业务目标。

这与一些传统云厂商的“补课式”转型不同，也区别于纯AI公司“强技术、弱交付”的路径。百度选择的是全栈路线，自研昆仑芯解决算力瓶颈，文心大模型提供模型基础，千帆平台降低开发门槛，再加上深入行业的解决方案能力。这种布局看似更重、更慢，但却能真正响应客户“一站式落地”的需求。

一个典型的例子是Agent经济的兴起。客户越来越希望用AI Agent完成高频、实时、跨流程的任务，比如智能客服、自动合规检查、甚至营销生成。这对底层算力稳定性、模型响应速度和工具生态完整性都提出了极高要求。

百度智能云之所以能在这类场景中快速响应，正是因为其全栈能力可以提供确定性的支持。不论是昆仑芯超节点的卡间互联优化，还是百舸平台的推理加速，亦或是千帆平台中丰富的工具链和MCP生态，客户不再需要自己拼凑多个厂商的方案。

当然，真正让百度智能云建立起服务口碑的，抛开技术本身，还有其“行业共创”的模式。

早期，当其他厂商还在热衷于价格战和规模竞赛时，百度就投入到底层技术和行业场景中，与客户一起打磨解决方案。比如与金融客户共同优化风控Agent的响应逻辑，与制造企业一起部署质检模型并反哺数据优化产线。这种“陪客户走到底”的做法，使其积累了大量行业知识库和场景经验，最终沉淀为可复用的行业模型和产品能力，如千帆慧金金融大模型、一见视觉平台等。

而数据也印证了这条路径的有效性。2025年Q2，百度AI新业务收入首破百亿，同比增长34%；65%的央企、80%的系统重要性银行选择与其合作；TOP10手机厂商以及95%的主流车企落地大模型选择百度智能云……

这些对服务质量和安全性要求极高的客户，本质上选择的不是技术参数，而是其全栈可控、深入场景的服务能力。更进一步说，他们选择的是一个能长期合作、共同应对AI落地复杂性的伙伴，而不仅仅是一家技术供应商。

回过头看，百度智能云的服务能力是战略前瞻性与执行定力的结果，坚持投入底层技术和行业场景，当客户需求从“上云”转向“用智”时，其“云智一体”的架构恰好能提供端到端的解决方案落地。

而这也正是其能够在多变的市场中持续占据头部位置的关键原因。

02、百度智能云如何“拆解”企业痛点？

如果说战略选择决定了百度智能云服务客户的方向和初心，那么能否将技术能力转化为实实在在的客户价值，便是检验其服务能力的试金石。

在企业端，尤其是随着Agent应用的普及，算力需求正从传统的训练任务转向高频、实时的推理场景。这不仅要求算力充足，更要求响应稳定、成本可控。

2025百度云智大会上，百度智能云发布的多项基础设施升级，清晰地展示了其如何通过系统性创新，精准应对企业在AI落地过程中面临的算力成本、开发门槛和生态整合等核心痛点。

其中百度百舸AI计算平台迎来5.0版本升级，在网络、计算、推理系统，以及训推一体效率上进行了全面升级，打破AI计算效率瓶颈。以昆仑芯超节点为例，正是针对这一需求的设计，通过X-Link协议将64张加速卡集成于同一机柜，使卡间互联带宽提升8倍，单卡推理性能提升13倍，单机训练性能提升10倍……

这意味着企业客户在处理千亿参数模型推理时，可以用更少的硬件资源完成更多任务，显著降低TCO（总体拥有成本）。更重要的是，这种性能提升并非停留在实验室环境，在此前招商银行的落地实践中已得到验证，昆仑芯P800集群为招行提供了稳定高效的算力基础，使其在智能客服、多模态数据分析和代码生成等场景中实现了效能跨越。

但算力优势只是基础，能否让企业高效、便捷地使用AI才是真正的挑战。

此次，百度智能云千帆大模型平台4.0的升级，是迄今为止功能最完备的企业级AI平台，从模型开发到应用开发全面支撑Agent落地。

平台不仅提供了包括文心、DeepSeek、Llama等在内的150多个精选模型，更重要的是提供了配套的工具链，让企业能根据自身需求灵活选择和应用。例如，新发布的千帆RFT（强化反馈精调）工具链，仅需数百条样本就能显著提升模型效果，在千问7B模型上实现了43%的效率提升。

这种“小数据也能办大事”的能力，对于数据资源有限的中小企业尤其友好。同时，千帆的多模态RAG功能，支持对图片、表格等非结构化数据进行检索和增强，有效降低了模型在实际业务中的“幻觉”现象，让AI的输出更加可靠、可用。

而百度智能云对Agent生态的支撑，则体现了其对未来人机协作模式的深入思考。

其推出的MCP服务，就像是在构建一个“AI能力集市”，将百度内部的AI搜索、支付等核心能力，以及支付宝、同程旅行等第三方服务封装成标准化接口。开发者在构建企业专属Agent时，无需从零开始对接各类系统，可直接通过MCP调用所需工具，大幅缩短了开发周期。这种生态化思路，使得技术能力可以像乐高积木一样被灵活组合，快速响应业务变化。

当然，技术的价值最终体现在行业场景的淬炼中。

在金融领域，百度智能云并未停留在提供通用模型，而是深入风控、合规、营销等核心业务环节，与客户共同打磨出千帆慧金金融大模型。该模型在金融行业的认证考试、推理计算等场景的公开评估集上普遍领先，能更精准地识别业务流程关键要素，完整列出贷款资料清单、强化风险提示，直接助力金融机构提升服务水平和风控能力。

在工业制造领域，百度智能云与中国钢研的合作堪称产技融合的典范。面对金相分析、表面缺陷检测等长期依赖老师傅经验的环节，双方基于昆仑芯算力和百舸平台，联合开发了专业的冶金行业大模型，最终实现金相分析分割准确率≥90%，像素准确率≥96%，表面缺陷检测精确率≥95%，同时将处理速度提升至100秒处理2000张图片。这不仅解决了传统质检效率低、漏检率高的问题，更将老师傅的经验数字化、可复用化，实现了知识的传承与规模化应用。

对于数量庞大的中小企业市场，百度智能云采取了更加务实的普惠策略。通过提供按需付费的轻量算力包和开箱即用的标准化工具（如智能客服Agent、一见SOP合规分析），极大地降低了企业尝试AI的门槛和风险。

其本质是创造了一种“先用后买、小步快跑”的机制，让中小企业能够以最低的成本验证AI在自身业务中的价值，从而稳步推进智能化转型。

说到底，百度智能云解决企业痛点的逻辑很清晰，不是把技术硬塞给企业，而是先搞懂企业“怕什么、缺什么”，再用全栈能力搭建解决方案，甚至让Agent成为连接技术与业务的桥梁。从算力支撑Agent运行，到平台降低Agent开发门槛，再到生态丰富Agent能力，最终让不同规模、不同行业的企业，都能通过AI真正解决问题，而不是停留在“用了AI”的表面。

03、从服务客户到托举产业智能化

从百度智能云战略到技术的布局，其实大致已经可以看出 AI 云行业的发展脉络，据招商证券报告显示，2024年云收入规模已达到约5.7万亿元，人工智能正在重塑云服务的竞争内核。

百度智能云能连续六年位居中国AI公有云服务市场第一，背后映射出的正是行业从“资源规模”到“应用价值”的战略转向，毫无疑问AI云正在步入以效率与深度服务为导向的新阶段。

其中算力竞争已明显从硬件规模转向使用效能。企业客户更看重的是单位成本所能获得的可靠计算能力，例如百度智能云凭借百舸AI计算平台实现万卡集群有效训练时长占比达98.8%，真正帮助客户将每一分算力投入转化为业务价值。

模型能力也在经历从“通用”到“专精”的演进，尤其当基础大模型能力逐渐趋同，真正的差异化越来越依赖于对行业know-how的理解与嵌入。千帆慧金等行业模型之所以被认可，不仅因其技术先进，更因它们融入了真实业务逻辑与合规要求。

另一方面，“技术厂商 + 行业伙伴”的生态协作正成为应对复杂需求的新模式，单一厂商已经难以完全满足企业复杂的智能化需求。比如百度智能云推出的MCP生态，企业可按实际需求灵活组合、快速集成，大幅降低落地门槛与试错成本。

基于这些趋势，企业对AI云的选择也应该更加务实。

应摒弃参数至上的观念，转而考察服务商是否具备行业认知、生态整合与落地交付的综合能力。尤其对中小企业而言，从营销客服、质量检测等高频轻量场景切入，依托标准化工具进行敏捷验证，往往是实现AI转型的最优路径。

百度智能云与VAST的合作就是一个典型案例。这家专注于3D生成技术的创业公司，借助百度智能云的高性能计算平台和全生命周期任务管理支持，能够快速处理海量的3D训练数据，加速模型迭代。目前VAST生成的3D模型资产已经广泛应用于影视特效和游戏开发领域，推动了整个数字内容行业的效率提升。

在游戏行业，游戏AI公司心影随形基于百度智能云的多模态交互技术，打造出实时响应的游戏伴侣产品“逗逗游戏伙伴”，在为玩家提供战术支持与情感陪伴的同时，拓展了游戏内AI应用的商业边界；李未可科技推出的AI眼镜凭借集成百度智能云提供的多模态解决方案，实现了“边拍边讲”、AI随身记、实时翻译等实用功能。这种“AI+硬件”的模式，让原本抽象的AI能力变得触手可及，成为用户日常生活和工作的实用助手。

这些案例共同说明了一个趋势：AI正在从技术概念转化为实实在在的业务价值。而百度智能云的价值，就在于其能够为不同规模、不同行业的企业提供适合的智能化路径。

在《新立场》看来，作为行业的参与者与推动者，百度智能云面临的下一步挑战是如何将这些经验转化为行业共享的财富。毕竟 AI 云不是 “少数大企业的专属品”，只有让传统行业、中小企业都能用好 AI，才能真正成为产业升级的基础设施。

往大了说，百度智能云的实践，也是中国 AI 云产业的一个缩影，从 “跟跑” 到 “领跑”，不靠概念炒作，而是靠一个个客户案例、一次次技术落地堆出来的。

归根结底，中国AI云的竞争是一场围绕客户价值展开的长距离竞赛，不以参数论英雄，不以规模定成败，而是始终回归到帮助客户解决问题、创造增长这一根本使命上来。这既是一家企业能够持续领先的关键，也是整个产业实现健康发展的核心所在。

*题图及文中配图来源于网络。