百度智能云如何以技术升级重塑行业竞争格局
今年5月，阿里巴巴集团发布的最新财报显示，其云业务在2022财年实现了11.46亿元的盈利。这不仅标志着阿里云在运营13年后首次扭亏为盈，也让它成为中国市场上目前唯一实现盈亏平衡的云服务商。
这个信号再清晰不过：云计算的竞争，已经进入了以盈利能力和可持续性为核心的新阶段。战局升级，新的号角已然吹响。
那么，下一个接过“盈利”接力棒的，会是谁？是“中国四朵云”中的华&为云、腾讯云，还是百度智能云？
必须承认，在云计算的漫长赛道上，百度智能云曾长期被视为一位“追逐者”。但江湖从不缺少变数，当风向转变，所有头部玩家都在积蓄力量，试图定义下一个时代。百度，自然也不例外。
从最初的起步较晚、不被看好，到近年来的奋起直追，最终跻身“中国四朵云”之列，百度智能云究竟是如何凭借AI实现翻身的？答案，或许就藏在它近期的关键动作里。
01 没有更好的时机，当前就是百度智能云的窗口期
当下，无疑是百度智能云实现赶超的最佳窗口期。为什么这么说？
首先，政策东风正劲。我国云计算的政策环境日益完善，支持力度持续加码。自2006年亚马逊开创云计算商业模式以来，全球市场已狂奔十余年。在此期间，中国云计算市场规模从最初的十几亿迅猛增长至数千亿。从“十二五”规划将云计算列为发展重点，到“十三五”期间夯实其新一代ICT基础设施地位，再到“十四五”规划将数字中国建设提升到新高度，云计算与产业深度融合已成为明确方向。
其次，行业需求爆发。在全球数字经济浪潮下，云计算已成为企业数字化转型的必然选择。企业的核心关切，早已从“要不要上云”转变为“如何更好地上云”。用业内人士的话说，“行业的需求真的到了。”
百度集团副总裁侯震宇指出，过去十几年的云计算普及，推动整体经济加速向数字化迈进。无论是智能制造、互联网，还是生命科学等新兴领域，大量智能化技术正在被引入，产业升级的节奏全面加快。
更让计算领域从业者兴奋的是，主流的计算负载正从经典的CPU同构计算，向异构计算、向更契合AI的体系结构迁移。“这是过去十年来，由云原生架构革新所带来最激动人心的趋势变化。”
当然，最关键的一点在于，百度自身深厚的技术积累已至临界点。AI大底座的发布并非一时兴起，而是长期投入水到渠成的结果。
回溯历史会发现，百度的“云基因”其实诞生得很早。2006年，百度在其世界大会上发布的博客产品“百度hi”，其图片存储功能被做成了通用模块，这被视为中国互联网面向C端云存储的雏形。可以说，百度从成立之初就是一家“云上公司”。
此后，百度的AI技术布局一路纵深： 2009年，开始使用GPU进行加速； 2012年，基于自研FPGA研发AI翻跟斗，并大规模建立GPU集群，推出了后来演化为飞桨深度学习框架的并行计算平台； 2018年，发布中国首款云端全功能AI芯片“昆仑芯”，目前已规模化部署数万片； 2019年，启动预训练模型研发，发布国内首个开放预训练模型ERNIE 1.0，并于2021年将其升级为全球首个知识增强千亿大模型——文心大模型。
过去，这些技术产品线如同“诸侯割据”，独立发展。但当它们被系统地整合为一体时，就诞生了国内首个全栈自研的AI基础设施——百度AI大底座。
真正的整合远不止于起个新名字。其灵魂在于纵向深度优化：让飞桨框架能充分发挥昆仑芯片的特性，从而实现“1+1>2”的效果。李彦宏曾透露，百度过去十年累计研发投入超过1000亿元。这笔巨额投入，如今正换来在“追云”道路上的宝贵主动权。
02 百度攒了那么多年，攒的就是个主动权
在云计算市场，百度并非最早的入场者，这无可否认。但若论及对AI的早期布局，以及将AI能力与云业务深度融合的功力，百度则堪称个中高手。
数据是最有力的证明：2022年第三季度，百度智能云营收达45亿元，同比增长24%，增速跑赢行业大盘。市场分析机构Canalys的报告也指出，百度智能云在同年第二季度的同比增长率高达25%，是市场整体增幅的两倍多。
此外，根据IDC发布的《2021H2中国AI云服务市场研究报告》，百度智能云再次蝉联AI公有云服务市场份额第一。这已是其连续第六次占据榜首。
快速增长和市场地位的提升，根源在于百度对技术的自信与持续的重投入。翻看百度2022年Q2财报，一个细节值得玩味：其核心业务的研发费用高达63亿元，占核心收入比例超过25%。这已是百度核心研发费用占比连续第七个季度超过20%。
正是这种长期主义的投入，催生了国内首个全栈自研的AI基础设施。正如侯震宇所言，在国内，目前没有第二家企业能像百度一样，在智能计算的核心领域拥有从芯片、框架、模型到应用的全栈自研关键技术。特别是在最近火热的大模型领域，百度已建立起显著优势。
这种全栈能力构成了独特的竞争力。当前云市场玩家各有侧重，有的关注AI但缺乏底层芯片能力，有的擅长芯片却缺乏直面场景需求的软件和生态。百度则得益于其搜索业务的基因，拥有打磨技术的绝佳“练兵场”。例如，已上线数万片的“昆仑芯”，正是在百度搜索、自动驾驶、爱奇艺等海量业务场景中历经锤炼，这是任何一家AI芯片初创公司都难以复制的优势。
基于硬实力，百度智能云正将触角深入金融、能源、工业制造、生物计算等更多行业。AI大底座在国家电网的应用便是一个典型案例。
在能源行业，高压线缆巡检是一项必要但高危的工作，尤其当线路穿越深山密林时。百度通过AI中台帮助国网福建电力构建了电力大模型，实现了AI处理业务数据的全链条智能化。这一方案将识别准确率提升了30%，效率更是提高了5倍。
更重要的是，AI大底座实现了通用大模型与场景化模型的协同进化。国网各地环境差异大，通用模型需结合本地数据再训练以适配。而本地训练产生的数据又能反哺增强通用模型的泛化能力，形成持续优化的正向循环。
03 百度接地气，杀伤力更大
或许出乎许多人早年的预料，曾因商业化路径不明而被质疑的百度AI，在云计算时代，反而成了其最锋利的“杀手锏”。
IDC今年发布的报告指出，云原生AI能有效加速AI工程化落地。而早早布局“AI原生云”的百度智能云，正有望成为新一轮市场洗牌中的赢家。AI与云的结合，不仅关乎叙事，更可能改变竞争规则。
百度智能云正在打一场“很新的战争”。2020年，它率先提出“AI原生云”概念。两年间，其在公有云和智能云市场的排名快速攀升。2022年，其战略进一步聚焦，核心可概括为“云智一体，深入产业”，并具体分为四个层次：
最上层是深耕行业场景，在核心制造业、城市、交通等领域做深做透；其下是通用AI产品层，如数字人、智能客服等跨模态技术；再往下是核心的AI大底座，整合了昆仑芯、飞桨、文心大模型，提供完整的AI开发解决方案；最底层则是通用的云计算基础设施。
当然，战略层面的思路，头部云厂商难免有相似之处。但对百度智能云而言，其最具差异化的武器，正是这个由AI IaaS和AI PaaS构成的、统一的大底座。业界共识是，AI应用场景碎片化，提炼通用大模型难度极高，因此多数玩家难以提供真正的AI中台。百度凭借在云和AI领域的双重积累，为行业提供了新的解题思路。
此外，在本次智算峰会上，百度还全新发布了基于AI大底座打造的阳泉智算中心。其前身是百度自2012年建设的、曾是亚洲最大单体数据中心的阳泉数据中心。此次升级后，它拥有4 EFLOPS的算力（作为对比，阿里乌兰察布智算中心算力为3 EFLOPS，商汤上海临港AIDC峰值算力为3.74 EFLOPS），成为目前亚洲最大的单体智算中心，并全面对外开放以满足各行业超大规模AI算力需求。
正如沈抖所说，产业智能化的价值创造浪潮才刚刚开始，需要云厂商将芯片、大模型等高门槛技术，像水电一样标准化输出，供客户按需取用。
侯震宇曾判断，未来十年将是计算机体系架构变革的黄金期，而中国能站在全球层面影响这一变革的企业并不多。百度在云计算上的后发优势，正随着时间的推移逐渐显现。
诚然，阿里云凭借先发优势占据了有利位置。但中国的云计算市场空间依然广阔，严格来说仍处于起步阶段。对于所有玩家而言，机会窗口依然存在。而百度智能云，正试图用AI重写游戏规则，开启属于自己的新篇章。
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今年5月，阿里巴巴集团发布的最新财报显示，其云业务在2022财年实现了11 46亿元的盈利。这不仅标志着阿里云在运营13年后首次扭亏为盈，也让它成为中国市场上目前唯一实现盈亏平衡的云服务商。 这个信号再清晰不过：云计算的竞争，已经进入了以盈利能力和可持续性为核心的新阶段。战局升级，新的号角已然吹响。
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