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文:王智遠 | ID:Z201440
2025年快翻篇了。如果非要用一個畫面來總結這一年的AI江湖,我會選:機場。
現在的北上廣深,機場簡直成了「AI云的展覽館」; 從首都機場T3,到上海虹橋的出發層,阿里云、百度智能云、華為云……幾家大廠幾乎包攬了所有核心廣告位。
To B的仗,已經從云端打到了線下。說實話,這廣告費是真貴,一年怎么也得砸進去幾個「小目標」。看著這些熱鬧的燈箱,我反倒有個疑問:
這個恨不得把「AI」紋在腦門的時代,誰玩真的? 誰才是真正的AI原生,又在行業里扎得最深?
01
談原生,咱得講道理。說實話,想透過機場廣告牌看清「標準」,挺難的。
因為2025年的AI圈,實在太吵了,像極了一個巨大的「秀場」。今天這家開發布會,喊出模型跑分全球第一;明天那家發戰報,說日均調用量破億;就連價格戰,都打得比雙十一還兇。
云廠商們都開始學著網紅的口吻,比誰的吉祥物更萌,比誰更會「整活」。
熱鬧嗎?真熱鬧。 焦慮嗎?真焦慮;但如果我們關掉濾鏡,去看看「真金白銀」的流向,會發現另一個截然不同的世界。
沒有聚光燈、更殘酷的「招投標戰場」,我特意用Agent跑了下數據;結果怎么樣?差距比我想象的還要大。
2025年1月到11月,百度智能云直接拿下了95個中標項目入賬7.1億元。這是什么概念?「項目數」和「金額」的雙料第一。
咱們把數據攤開,對比一下就知道「第一」的含金量了:金額排第二的火山引擎是4.75億,后面緊咬著的是華為云(4.46億)阿里云(3.62億)騰訊云則是1.1億。
發現了嗎?
在別人還在幾億這個區間里貼身肉搏時,百度已經拉開了一個明顯的身位。 有了這本賬,我實在不想再列舉那些虛頭八腦的榜單排名了。
在To B的生意場上,唯一的「權威」,是客戶掏出來的真金白銀。這組數據,還揭示了一個更深層的風向標: 為什么企業愿意給百度掏錢?是因為它的模型參數最大嗎?
不是。是它把模型變成了干活的工具。
所以,我們把話挑明了:2025年的風向變了。行業已經從「聽故事」階段,徹底進入了「看落地」階段;模型即應用,已經是企業的剛需;誰能把AI真正落地到業務里解決實際問題,錢就流向誰。
如果非要給現在的云廠商分個類,智遠覺得,正走向兩個截然不同的邏輯:一派向左,信奉「互聯網邏輯」。
做流量,做聲量,試圖用C端的打法去反哺B端;這沒有錯,因為市場初期需要有人吆喝,需要「大力出奇跡」來教育用戶。
另一派向右,信奉「產業邏輯」。做底盤,做基建,把自己變成“水電煤”,去啃最難啃的硬骨頭。這講究流水不爭先,拼內功練得深。
招投標的數據證明,百度顯然選擇了后者。
流量是流動的,但底盤帶不走;當潮水退去,靠補貼、營銷堆起來的「繁榮」可能會一夜崩塌;但鋪設好的光纜、搭建好的算力集群、打磨好的模型底座,會成為這個社會真正的資產。
所以誰能定義AI云的標準?智遠看來是錢流向的地方。
02
現在很多企業對AI轉型有個誤解,以為弄個Chat Bot是數字化轉型;云廠商們也樂于推波助瀾,不停地曬Token調用量,仿佛調用次數越多,AI就越成功。
但智遠看來,單純調用量,有時,只是這一行的「虛榮指標」;如果幾十億次調用,沒有進入企業生產環節,那它對商業貢獻幾乎為零;這不叫生產力,這叫「電子多巴胺」。
作為商業觀察者,我更關心另一個指標:
熱鬧的調用量,到底有多少真正轉化成了企業的收入?李彥宏前不久有一個非常透徹的判斷,他說:智能不再是成本,而是生產力。
這句話,聽著有點像「正確的廢話」,但如果你細品,會發現里面的邏輯變了。他意思是:企業用AI,要把AI「內化」進業務流里,變成你的肌肉,甚至變成血液。
我前幾天出差,看到一組例子,非常有意思。這里的主角,是中國中車、泰康保險這樣的「實力派」。
比如:在中國中車。
這可是咱們軌道交通裝備唯一的「國家隊」。 造高鐵,有個最難啃的硬骨頭:空氣動力學仿真
以前,這道工序簡直就是「算力吞金獸」。 設計師改個車頭造型,哪怕只動一根線條,想看看風阻數據,都得扔進高性能計算集群里跑仿真。
跑多久?整整24小時;這意味著,研發節奏是被按在「天」這個維度上的,改一筆,等一天。
中車聯合百度,搞出了一套「斫輪」系列大模型。這名字聽著挺玄乎,說白了: 把老師傅腦子里那點只可意會、不可言傳的「經驗」,全教給AI。
其中最野的,是專門搞仿真的「斫輪·風馳」;直接把24小時,壓縮到了10秒(注意,還是單機運行的速度);工程師這邊剛改完圖,那邊風阻數據就彈出來了,研發直接從「按天算日子」,變成了「讀秒時代」。
而且,基于百度的智能體基礎設施底座,中車還把NLP、文生圖這些能力全接入了「斫輪」平臺,讓質檢、設計這些環節也全都跑在了AI上。
發現了嗎?
這是對研發命門的重構。AI在這里,把「等待」成本徹底歸零,讓工程師能像搭積木一樣,實時看到每一次創新的結果。
再比如在泰康保險。更直觀。
以前培養一個金牌銷售,那是拿真金白銀和真實客戶去喂出來的,周期長、損耗大;現在,泰康用百度千帆平臺搞了個「AI智訓」 。
AI變成了性格各異的「難纏客戶」,甚至能由大模型直接生成「客戶分身」,和銷售員進行實戰演練;銷售員不用再拿真實客戶試錯,面對AI陪練,想怎么練就怎么練。
這才是百度智能云可怕的地方。
當我們用誰的流量大、誰的Token調用多看市場時,百度智能云悶聲已經把手伸進了泥土里。它只跟你算賬:算工業良品率提升了多少,算員工的成單能力提升了多少。
這種「深入肌理」的能力,才是一個AI云廠商真正的護城河。 畢竟,熱度總會退去,但企業對「降本增效」的渴望是永恒的。
把AI變成產業的水電煤,才是做「基建」。 所以,客觀判斷一家云廠商強不強,別光看廣告牌,要看它在工廠里、在礦山下、在銀行柜臺后,到底扎得有多深。
03
既然說到扎根,那必須得換個更有「錢味」的視角:降本增效。
思考一個問題: 在AI時代,到底什么決定了成本? 砍掉幾個人力?還是重塑一下工作流?這些都是表面文章;真正決定AI成本的,是看損耗;決定AI上限的,是看基礎設施。
很多人印象里,百度是典型的「理工男」,特別在今年這個還得勒緊褲腰帶過日子的環境下,建議你重新審視一下這個理工男。
為什么?
因為只有懂技術的理工男,才最會幫一家企業「摳成本」;這也是百度高層,一直在強調那個聽起來,有點枯燥、但含金量極高的詞:「全棧布局」
現在,百度智能云直接把這套東西升級成了兩層核心底座;為了讓你看懂這筆賬,我拆解一下這艘「云端戰艦」。
先看第一層底座:AI Infra(算力基礎設施)。
這是這艘戰艦的「動力艙」。 很多企業做AI,最怕買得起顯卡,用不起算力,顯卡之間數據傳輸堵塞、集群訓練中斷,都是「隱形吞金獸」。
百度怎么解決的?最底層,它鋪設了昆侖芯(M系列),甚至搭出了國內罕見的全自研萬卡集群。
更絕的是,上面的百度百舸平臺。它像個超級交警,能把不同品牌的芯片(英偉達、昆侖芯等)放在一個池子里混著用。
我查了一下最新數據:
在百舸調度下,萬卡集群的有效訓練時長居然能達到99.5%;你要知道,行業平均水平可能還停留在70%-80%;這20%的差距是什么?是真金白銀的電費,更是你比對手快一步的上市窗口。
第二層底座:Agent Infra(智能體基礎設施)。
這艘戰艦的指揮艙,也是百度和其他家最大的區別;別人還在賣「模型API」(MaaS),比誰的Token更便宜,但百度發現,企業真正要能干活的是「智能體」。
所以,百度搞了個千帆平臺。這上面有什么?除了最新版的文心大模型,還有150多個主流模型,隨你調配。
但這只是「前菜」。 它真正壓箱底的本事,是主打「功能完備」,直接給你端出一整套企業級的「Agent開發服務」。
無論你需要模型微調、工具調用,還是復雜的工作流編排,這里都有現成的「武器庫」,能幫開發者大幅提效,快速構建出專業的智能體。
現在這上面已經長出了130多萬個Agent;注意,它們是在企業的業務流里真正干活的。
再往上看,就是應用層了; 這也是最讓老板們興奮的地方。百度直接掏出了「秒噠」和「百度伐謀」這樣的武器。
- 秒噠,讓不懂代碼的人也能像搭積木一樣做應用
- 百度伐謀,像企業軍師,幫企業做復雜決策分析
看懂了這個新架構,就明白為什么我說百度最會算賬。
如果選組裝廠,本質在買零件;芯片買一堆,模型租一個,回去怎么組裝、怎么優化,全靠你自己填坑;數據在層級之間傳輸的損耗,最后都是你買單。
百度,本質上賣一個「端到端優化」的超級系統; 底層(AI Infra)把算力榨干到極致; 中層(Agent Infra)把開發門檻降到最低; 上層(應用)直接給你開箱即用的工具。
這才是AI原生,真正的「云智一體」。
04
我們習慣了用「互聯網的流量邏輯」看事情,輕資產、快迭代似乎成了正確導向;但在AI原生時代,這種邏輯正在失效,現在AI圈像「跑車俱樂部」,大家都在比百公里加速。
可中國經濟轉型,是一輛滿載的大卡車,甚至是一列高鐵;跑車確實拉風,但跑車拉不動煤炭、拉不動鋼鐵、拉不動幾十萬億的金融資產。
中國產業,需要「重卡底盤」,百度智能云之所以不追求表面的「推背感」,因為它一開始就按照「極限載重」的標準在設計。
口說無憑,數據不會撒謊。
我翻閱了一下百度智能云的客戶名單,剝離掉宣發品牌,發現了一個非常有趣的「啞鈴型結構」啞鈴左邊,是無數渴望用AI改變玩法的創新者;啞鈴的另一頭,全是「大國重器」。
財經作家吳曉波,在昨天的演講里透露了一組數據,印證了我的觀察: 今天,中國65%的央企、100%的系統重要性銀行、排名前十的新能源汽車企業,都在使用百度智能云。
這就很有意思了。為什么是它?
如果把顆粒度切細一點,不僅能看到結果,更能看懂「信任的邏輯」:
金融大動脈里,郵儲銀行、民生銀行全在百度的云上;在這里,AI是每天處理億萬級交易的風控防線,銀行買的是「不掉鏈子」的穩定性。
在工業與能源的骨骼里,從中石化、國家電網到中國鋼研…… 65%的央企選擇,證明了一件事:百度不僅懂代碼,更懂中國的「工業肌肉」。
在這里,AI必須深入到電網的巡檢線和工廠的流水線,容不得半點虛頭巴腦。
出行和前沿科技賽道,除了幾乎全覆蓋的頭部新能源車企,百度智能云更是支持了包括北京、上海、浙江、廣東在內的具身智能「國家隊」
這些代表未來20年的「新物種」,起步就長在百度的底座上; 這也解釋了為什么在具身智能市場,百度的份額能拿到第一。
智遠說這些,并不是為了吹捧。是想揭示一個殘酷的現實:在當下國際環境里,真正的底盤,除了要能「載重」,還要能「抗壓」。
我們必須承認,全球科技博弈并沒有結束,甚至剛剛開始;如果沒有底層芯片、自主框架、自研模型,那么上面的應用再繁榮,也只是「沙上建塔」。
一旦外部供應鏈斷裂,看似華麗的「組裝車」可能會瞬間趴窩;所以,對于中國產業真正的價值來說,百度智能云像一個安全屋。
全棧自主可控。我理解的,這六個字的潛臺詞是:
無論外部風浪多大,因為我手里有地基(算力)、有棟梁(模型)、有磚瓦(應用),所以我能保證你的業務永遠不停擺。
對于掌握國民經濟命脈的央國企來說,這種選擇「確定性」,都是用腳投票的。
寫到這里,我似乎找到了此前百思不解的一個答案:百度到底在修什么路? 現在回頭看,這是一場「沉默的遠征」。
早在2011年,當別人還不知道AI芯片為何物時,它就開始了昆侖芯的預研; 十年前,當別人在做O2O賺快錢時,它在建實驗室、定AI云戰略; 今天,當別人爭流量時,它在給央企修底盤。
這確實是一條笨路。 但也正因為笨,讓我看清了2025年AI的真相:
這玩意兒,真不是在空調房里,隨便「手搓」幾個爆款APP就能成的;真正的AI云,得沾泥土,得帶機油味;它得從鋼鐵水泥的縫隙里硬擠出來,從銀行柜臺的每一筆流水里跑出來。
說白了,產業才是硬道理;被AI徹底改造過的電網、高鐵、工廠,這些看得見、摸得著的「新實體」,才是咱們手里最硬的底牌。
還是那句話:嗯,扎得越深,越不可撼動。
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