自2007年正式起步，中国云计算产业已高速发展近二十年。如今，云计算已渗透至千行百业，成为数字经济的核心引擎。当前，行业正迎来第五次关键变革，其核心驱动力正是智能体（Agent）技术的崛起。

过去十九年，云计算经历了硬件虚拟化、平台化、云原生及与AI深度融合等多个阶段。它不仅是构建统一数字算力底座的基石，更彻底重塑了数字资源的配置方式和价值逻辑，推动中国从消费互联网时代全面迈入产业互联网时代。

云计算的价值定位持续演进：从最初的降低成本，到提升效率，再到赋能业务创新。进入大模型时代，云的角色发生了根本性跃迁——从后台的支撑平台，走向前台的价值创造中心。行业的焦点也从IaaS、PaaS、MaaS，汇聚到一个新的战略高地：智能体基础设施（Agent Infra）。

2026年第二季度起，头部云厂商围绕“智能体基建”的布局已清晰展开。5月13日，百度创始人李彦宏提出，AI时代的核心指标应是“日活智能体数”（DAA），而非传统的日活跃用户数（DAU）。他强调，智能体作为“第二代入口”，其潜力和价值远超聊天机器人，并指出智能体的“自进化”能力是AI发展的关键。

一周后，在2026阿里云峰会上，阿里云智能集团资深副总裁刘伟光明确表示，“云基础设施是智能体时代至关重要的技术基石”，唯有全新的云架构才能满足智能体对稳定性、安全性和即时资源调度的苛刻要求。会上发布的“千问云”，即被定位为“专为智能体而生的全新云服务模式”。

战鼓已然擂响。紧随其后，腾讯云的AI产业应用大会、火山引擎的Force原动力大会也蓄势待发。智能体成为AI增长的新引擎，与之配套的基础设施服务转型，构成了云计算市场当前最核心的叙事主线。

从AI基础设施到“智能体新基建”

回顾过去三年，云计算的核心叙事是“AI原生云”，其本质是“算力优化”——即围绕大模型的训练与推理，提供高并发、大吞吐、低延迟的算力集群，竞争焦点在于集群规模、算力密度和网络性能。

然而，随着智能体开始深入真实业务场景，传统的AI基础设施显露出局限性。行业共识逐渐形成：云计算必须从“服务于模型”转向“服务于智能体”。衡量标准也随之革新，“算力利用率”不再是唯一核心，“智能体任务成功率、执行效率与可控性”成为新的关键绩效指标。

这一点，从头部厂商的技术架构中可见端倪。例如，阿里云将其规划分为两层：一是继续深耕模型训练与推理的AI Native Cloud；二是专为智能体编排、运行与治理打造的Agent Native Cloud。百度则以Agent Infra为核心，提出“芯-云-模-体”全栈架构，将模型即服务（MaaS）升级为“Token工厂”，核心目标是将每一个Token高效转化为可执行的智能体动作。

这场转向的背后，是云计算服务对象的根本性变化：从服务于“由人编写和操作的确定性程序”，转向服务于“能够自主决策、自动执行的智能体”。

传统云服务面向的是负载相对平稳、资源长期占用的确定性任务。而智能体任务则呈现四大特征：生命周期短、负载无规律突发、动态依赖复杂、安全要求高。一个智能体可能秒级启停，也可能7×24小时持续运行，并需要频繁调用各类外部工具和API。这就要求云基础设施的调度逻辑，从粗放的“资源调度”深化为精细的“任务调度”。

李彦宏在2026年百度Create大会上的判断切中要害：“Token消耗量不一定代表终局，DAA才是AI时代的新度量衡”。行业的竞争焦点，正从比拼谁烧的Token多、谁的算力集群大，转向比拼谁能支撑更多智能体稳定、高效地完成实际业务。阿里云也提出了相似观点：“我们正从规模化管理算力，进入规模化管理智力”。两大巨头的共识，宣告了云计算底层逻辑的重构已全面启动。

传统云架构的“水土不服”

云基础设施向“智能体原生”演进并非跟风，而是源于传统架构与智能体的原生需求之间存在根本性错配。这种“水土不服”主要体现在三个方面。

首先，是“算力时代”资源调度模式的失效。智能体的工作负载与传统任务截然不同：其任务多呈“脉冲式”，可能瞬间爆发万倍流量，也可能长期休眠；生命周期极短，多以秒或分钟计；同时状态依赖性强，需持续记忆上下文与工具调用历史。传统云基于“长周期部署、平稳负载”的设计，难以适配这种动态模式。例如，传统容器启动需要分钟级，无法支撑智能体秒级启停的需求；按实例长期计费的模式，也与智能体“短时高负载、长时休眠”的成本结构不匹配。有调研显示，企业自建智能体平台时，仅容器成本一项就常常远超预期。

其次，是成本与效率的矛盾日益突出。大模型推理本身成本高企，而智能体任务往往涉及多轮调用和上下文重复计算，进一步加剧了成本压力。有数据显示，在传统的MaaS服务中，高达约30%的Token消耗在了重复计算上。同时，企业落地智能体时常面临“95%的任务是重复劳动，仅5%涉及核心决策”的现状，传统基建无法有效复用历史计算结果，导致“每次调用都从头算起”，成本居高不下。正如百度执行副总裁沈抖所指出的：“智能体时代，成本不仅是算力成本，更是Token效率成本。”

最后，安全与治理成为绕不过去的关卡。智能体能够自主访问企业核心数据、调用业务系统并执行操作，这带来了全新的风险。传统云安全体系（如账号权限、网络隔离）是基于“人使用软件”的逻辑构建的，难以有效应对智能体的身份认证、细粒度权限控制、行为审计及数据泄露防护需求。例如，一个智能体若误删数据库或泄露客户数据，传统安全工具难以追溯和实时拦截。在多智能体协作场景下，记忆共享、权限隔离与任务冲突等问题，更是现有治理工具的盲区。安全与治理的挑战，已成为许多企业“敢做Demo，不敢规模化量产”的核心顾虑。

趋势已然明朗。李彦宏曾预测，未来全球日活智能体数（DAA）将超过100亿，每个岗位、每个场景都可能由多个智能体协同工作。市场研究机构Gartner则预测，到2028年，33%的企业软件将原生集成智能体能力。面对这一确定性未来，云厂商布局智能体原生基础设施已不是选择题，而是争夺下一轮产业竞争入场券的必答题。

全栈重构：从芯片到产品的系统性革命

应对上述挑战，需要一场从底层硬件到上层产品的系统性革命。目前，阿里云与百度等头部厂商的路径呈现出高度相似性，即基于“芯-云-模-体”的全栈能力进行重构。

其中，最底层的芯片是变革的起点。智能体对芯片提出了“高推理性能、低延迟、高并发、低成本”的综合要求，传统GPU难以完全适配。因此，巨头们纷纷加码自研芯片。阿里云推出了真武M800训推一体AI芯片，配套ICSwitch互联芯片，搭载于磐久AL128超节点服务器。该方案专为智能体推理优化，支持高速网络与大规模集群扩展，旨在解决智能体高并发、短时高负载的算力需求。

百度则持续迭代自研的昆仑芯，其P800版本已能交付万卡级集群，即将上市的256卡天池超节点据称能将推理效率提升50%。昆仑芯深度适配文心大模型，并支持其他主流模型，核心目标是提升Token生产效率，从而降低智能体的调用成本。

除了硬件，在架构层、产品层乃至整体生态能力上，都因智能体的深入而必须调整。例如，阿里云推出的“千问云”被视为一种为智能体而生的新服务模式；百度则通过“Token Factory”的概念，强调将算力转化为智能行动的效率。

这场转向不仅是技术迭代，更将引发深刻的产业变革。其一，尽管成本下降并非立竿见影，但长期看，效率提升将驱动总拥有成本（TCO）的优化。有厂商技术负责人坦言，即使当下为满足客户需求而投入研发看似“亏本”，但从抽象出通用Agent Infra能力、抢占未来生态的角度看，也极具战略价值。

其二，安全与治理能力的完善，将成为企业敢用、愿用的关键。针对智能体的身份认证、权限管理、行为审计和数据隔离等能力，正在被集成到云平台中，以解决企业的核心顾虑。

其三，行业竞争与洗牌将加速。云厂商的商业模式正从“卖算力”向“卖智力服务”演进，智能体的编排、记忆管理、任务执行等能力将成为新的营收增长点。具备全栈能力的巨头已抢占先机，而无法快速跟进的中小厂商可能面临边缘化风险。与此同时，聚焦金融、制造、医疗等垂直领域的解决方案商将迎来新的机遇。

总而言之，云计算的智能体化转向，是一场技术、产业与资本需求的三重共振。它意味着竞争的核心，从比拼“算力规模”转向了比拼“智力运营能力”——即支撑海量智能体高效、安全、稳定运行的综合实力。

对于企业而言，拥抱智能体就是拥抱新的生产力范式。对于云厂商而言，打赢这场智能体基础设施的战争，才能抢占未来十年的产业制高点。从算力到智力，云计算波澜壮阔的下半场，序幕刚刚拉开。