今天小編分享的科技經驗：大模型時代，百度智能雲迎來最大機會，歡迎閱讀。
頭圖來源：百度
春節以來，DeepSeek 的爆火點燃了 AI 產業化的加速引擎，但 AI 的真正落地遠不止于技術突破，更是對基礎設施和生态系統的巨大考驗。
從模型的訓練到應用的部署，從單一技術到全產業鏈的協同，AI 產業的每一次進步都離不開強大的支撐系統。這背後的推動力正是大模型浪潮，它正深刻改變着雲計算領網域的競争格局。
在這一進程中，阿裡雲、百度智能雲、火山雲等雲廠商正形成新一輪的競争态勢。各大廠商紛紛将目光投向大模型能力的打造與 AI 基礎設施的完善，搶占 AI 產業的新高地。特别是在企業級 AI Agent 的需求激增下，2025 年這一領網域成為了 AI 落地的重點方向之一。
然而，雖然 AI 的應用潛力巨大，企業在實際落地過程中卻面臨着重重挑戰。場景選擇難、技術門檻高、成本控制難、規模化部署復雜等問題，成為制約企業快速部署 AI 技術的關鍵痛點。
要解決這些問題，AI 不僅僅需要技術上的突破，更需要一個高效且可擴展的基礎設施與完善的生态體系作為支撐。
正如百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖在 Create 2025 百度 AI 開發者大會上所言，大模型的高效落地，需要從底層算力到上層應用的全棧系統級支撐。在這場重塑雲計算競争格局的大模型戰役中，百度智能雲正以基礎設施重構者的姿态，為企業級 AI 落地搭建起穩固的 " 數字橋梁 "。
1 大模型落地產業的現狀
随着 DeepSeek 等大模型的火爆，企業和行業積極探索 AI 應用場景，AI 產業落地速度顯著加快。金融機構嘗試用大模型優化風控模型，制造企業探索智能質檢新路徑，政務領網域開始構建智慧決策系統 ......
Create 2025 百度 AI 開發者大會現場｜圖片來源：百度
數據顯示，2024 年中國 AI 產業規模為 2697 億元，增速 26.2%。百度智能雲在在大模型相關得標項目數、行業覆蓋數、央國企得標項目數三個維度均為第一，在能源、政務、金融三個行業的得標項目數位于所有廠商第一，其千帆平台企業用戶數已突破 40 萬，見證着技術落地的火熱态勢。
然而大模型落地之路并非坦途，對企業而言，存在有多重挑戰。就拿硬體成本來說，企業如果配備高端 GPU 集群，硬體成本動辄在百萬成本， IDC 數據顯示，在 2023 年的企業 AI 項目中，有 27% 因算力成本超支而中途停滞。
這種問題也不是個例：場景選擇難、技術門檻高、成本控制難、規模化部署復雜，構成了橫亘在企業面前的 " 四大關卡 "。
場景選擇上，企業往往難以精準鎖定高價值場景，需要兼顧業務需求與模型能力匹配。選錯場景可能導致資源浪費，而垂直場景需深厚行業知識與模型适配能力。
技術門檻上，大模型的精調、部署涉及復雜工程化，中小開發者資源有限，難以快速上手。DeepSeek 的 671 億參數量需多機部署、專家并行等技術支持，普通團隊難以駕馭。
還有成本控制壓力，大模型推理成本高，峰值流量下算力需求激增，規模化部署成本難以承受。部分企業因成本問題止步于 Demo 階段。
最重要還有穩定性與安全性，高流量場景需低時延、高可用服務，同時需防範模型幻覺與内容安全風險。
這些痛點如何解決？誰能來解決？
只有深耕于此的平台能解決。百度是中國最早系統性投入 AI 研發的科技企業之一。早在 2010 年，百度就已投身人工智能領網域，成為國内最早布局 AI 的企業之一，這一戰略選擇為其後續技術突破奠定了堅實基礎。再到 2016 年，百度将飛槳開源，把人工智能技術分享給開發者；2018 年開始，百度進一步加大對 AI 基礎設施的投入，發布了自主研發的 AI 芯片昆侖芯，兩年後，第一代昆侖芯開始大規模部署……
百度過去有十餘年 AI 領網域的相關積累，現在有了更好的模型和更強大的基礎設施，可以為客戶帶去更優質的服務，幫客戶加速落地 AI。
2 AI 原生基礎設施全面重構
大模型的強大能力帶來了前所未有的算力需求。訓練一個萬億參數的模型，需要數以萬計的計算單元集群，同時在推理階段，低延遲、高吞吐的要求讓傳統的數據中心難以承載這一需求。尤其是在海量的多模态數據處理與復雜場景适配的背景下，如何精準選擇 AI 場景、控制成本，并實現規模化部署，成為了企業面臨的普遍難題。
從百度的戰略布局來看，基礎設施的優化不僅僅是提高算力性能，更是全方位的系統級支撐，覆蓋從底層硬體到開發工具鏈的全面更新。百度通過在智能雲平台的多重布局，努力為企業提供一套完整的 AI 基礎設施解決方案，以應對大模型時代的挑戰。
在百度智能雲的最新布局中，我們看到了「昆侖芯超節點」的發布，以及百舸 AI 異構計算平台的更新。這些舉措大幅提升了推理性能并降低了推理成本，為算力供應商提供了更強大的硬體支持。與英特爾的深度合作，則推出了搭載第六代至強處理器的高性能計算實例，單核性能提升 40%，本地存儲 IO 提升 75%，為 AI 推理場景提供了更高效的計算能力和更低的成本。
在基礎設施層面，百度智能雲還通過千帆平台提供了強大的模型調用服務，覆蓋超過 100 種模型的應用場景。千帆平台不僅提供靈活的開發工具鏈，還通過集成各種行業模型與資源管理工具，幫助企業實現更高效的定制化模型開發。這一舉措大大降低了企業在構建行業專屬 AI 應用時的技術門檻，極大提升了開發效率。
百度智能雲的全面更新，使得從公有雲到私有化部署的應用生态建設變得更加成熟。在醫療大健康、商業零售、智能制造等多個行業，百度智能雲都已經與生态夥伴一起，構建起了靈活的場景應用。
在應用開發層，百度智能雲千帆進一步發布了智能體 Pro。相比于傳統的快速問答模式，智能體 Pro 支持更為復雜的推理與思考，為企業量身定制專屬智能體提供了更多可能。此外，千帆平台還在國内率先實現了 MCP 協定的全生态兼容，并在這次大會中發布了企業級 MCP 服務，幫助企業快速定制智能應用，加速大模型落地。
數據是 AI 模型訓練和應用的「燃料」，在大模型的應用場景中，數據的迭代速度和處理效率直接決定了 AI 落地的成功與否。為此，百度推出了千帆數據智能平台，旨在提升企業在大模型場景中的數據迭代效率，最大化降低計算成本。
這一平台的核心優勢在于其數據安全性，幫助企業保障數據隐私的同時，也為數據生產效率提供了顯著提升。百度智能雲通過打造一站式的引擎與協同開發平台，屏蔽了底層復雜基礎設施，讓算法工程師可以專注于應用層的創新，降低了開發門檻，并幫助企業在應用開發過程中實現高效協同。
百度智能雲千帆數據智能平台｜圖片來源：百度
随着智能基礎設施的逐步完善，如何通過這些基礎設施構建一個可持續的生态體系，成為企業與百度智能雲合作的關鍵問題。
百度智能雲副總裁、渠道生态部總經理尹英利｜圖片來源：百度
百度智能雲副總裁、渠道生态部總經理尹英利在大會上提出，百度智能雲正通過打破技術黑箱，構建「樂高積木」式可插拔組件，使得企業能夠靈活組合所需的 AI 能力與行業資源。通過這種方式，企業不僅能夠提升技術适配能力，還能夠在技術層面和商業層面實現更多的創新。
百度智能雲通過「按需組裝」的方式，将技術、商機和交付資源有效整合，幫助合作夥伴加速大模型應用的落地，并為生态夥伴提供全方位的支持。通過這種合作，百度智能雲幫助企業實現技術到商業價值的閉環，加速了 AI 在產業中的普及與落地。
在大模型的浪潮下，AI 應用的落地不僅僅依賴于算法和數據，還高度依賴于強大且靈活的基礎設施。從算力、硬體，到開發工具鏈和應用生态的構建，基礎設施的全方位更新為大模型的高效落地提供了堅實支撐。
通過系統化的基礎設施建設，百度智能雲為企業提供了從底層到應用的完整解決方案，幫助企業快速應對 AI 落地過程中遇到的各種挑戰，實現商業價值的最大化。
3 百度智能雲的能力與行動
面對 AI 落地的重重挑戰，百度智能雲交出了一套全棧解決方案。從百舸的算力集群到千帆的模型精調，再到客悅 · ONE 與一見兩款自研 AI 應用的場景化應用，百度智能雲覆蓋了 AI 落地的每一個環節。
百度智能雲在 AI 全棧能力上的的更新不僅是技術突破，更是大模型時代的全新藍圖。通過開放算力、簡化模型開發、加速應用落地，百度為企業和夥伴掃清 AI 部署障礙。在 2025 年企業級 AI Agent 重塑生產力的浪潮中，百度智能雲以全棧能力，确保 AI 從「模型的世界」邁向「應用的天下」，成為產業智能化的核心引擎。
冶金行業承載着工業的傳統，也在 AI 的加持下煥發新的活力。中國鋼研作為行業龍頭，于 2006 年由始建于 1952 年的鋼鐵研究總院改組而成，致力于通過國資委「AI+」專項行動，打造冶金行業大模型平台，推出「流程感知」大模型，重塑從材料研發到制造的全鏈條。
挑戰不可謂不大。中國鋼研需整合海量數據集和專家資源，攻克三大核心場景：金相分析：通過微觀組織分析精準優化材料性能；表面缺陷檢測：高效識别鋼材缺陷，提升質量分級；物料跟蹤：在高溫環境下實現全流程精準管控，破解行業難題。
在百度智能雲的加持下，中國鋼研僅用 4 個月就取得了突破性進展。其中，百度全棧 AI 基礎設施發揮了關鍵作用：百舸平台與昆侖芯提供了低成本、高性能算力支撐；千帆平台通過大 / 小模型精調，快速适配裡行業需求；一見視覺平台助力了缺陷檢測和分析應用的快速開發。
成果也很顯著，應用上線後，中國鋼研實現了在金相分析的晶界提取 / 組織辨識準确率、產品表面質檢的各類缺陷檢測率等關鍵指标上都超過 95%，不僅能夠滿足實際研發和生產需求，還能結合大模型能力生成金相分析報告與質檢分析報告，輔助企業評估鋼材品質和優化生產工藝，提升客戶滿意度。截至目前，應用已完成鋼廠試點，在百度百舸算力的支持下，将會快速復制推廣到行業用戶，推動行業智能化更新。
這些成果不僅推動了中國鋼研的智能化轉型，也為冶金行業樹立了 AI 應用的标杆。
正如沈抖在 Create 2025 大會上所說，「應用即系統」，而系統級能力才是 AI 落地的核心支撐。沈抖進一步表示，系統的真正價值不僅在于解決某個具體問題，更在于為企業提供創造「創造」的能力。通過這種能力，企業可以根據自身的業務數據、流程和邏輯，借助百度智能雲的系統能力，打造屬于自己的 AI 基礎設施。
百度智能雲的全棧 AI 能力，以系統化的解決方案重新定義了企業落地大模型的路徑，企業得以把「創造的能力」發揮到淋漓盡致。其系統級能力不僅解決了算力成本高、技術門檻大等具體痛點，更讓企業能夠基于自身數據和業務邏輯，快速構建定制化 AI 應用，釋放創新潛能。
對于產業而言，它更是将 AI 從技術實驗推向了生產力重塑的核心。百度智能雲通過千帆數據智能平台提升數據迭代效率，通過開放生态整合技術與行業資源，真正助力企業跨越場景選擇難、規模化部署復雜的瓶頸。
百度智能雲為 AI 原生應用開發提供系統級支持｜圖片來源：百度
當大模型進入多模态融合階段，百度智能雲的系統級優勢愈發明顯。從昆侖芯算力底座到千帆開發平台，從定制化行業模型到高度場景化的應用，每個環節都在為智能技術的深度融合與創新提供源源不斷的動力，
正如大會主題「模型的世界，應用的天下」所揭示的，當技術基礎設施足夠堅實，當生态體系足夠開放，AI 落地将成為所有行業更新的通用語言。
而在大會當天下午的分論壇「如何讓 DeepSeek 發揮實戰價值」中，百度智能雲也展現了前所未有的開放姿态。
作為國内首批接入 DeepSeek 的大模型平台，百度不僅迅速整合這一開源模型，還通過千帆平台提供一站式工具鏈，支持企業進行模型精調、蒸餾和場景化應用開發，顯著降低了 AI 落地的技術門檻。
論壇上，百度與 NVIDIA 等夥伴的深度協作，以及對開源趨勢和普惠 AI 的積極擁抱，體現了其從封閉技術生态向開放協同生态的轉型，致力于為開發者與企業提供更靈活、更高效的 AI 解決方案。
圓桌對話現場｜圖片來源：百度
為了從局内人視角揭秘 DeepSeek 實戰，極客公園創始人 & 總裁張鵬與百度主任研發架構師董大祥（領導千帆應用開發平台算法研發與 DeepSeek 算法應用落地）與 TangibleFuture 創始人 &CEO 張曉輝（代表產品：陪伴機器人 LOOI）進行了一場圓桌對話。
在這場名為《用得起，用得穩：DeepSeek 落地中的協同與突圍》的對話中，百度主任研發架構師董大祥，談到 DeepSeek 的出現不僅讓更多人接觸到了生成式 AI，還有效推動了 AI 技術的普及，尤其是讓那些對技術理解較淺的用戶也能直接體驗到 AI 的強大能力。
他強調，開源模型将會成為未來的發展趨勢，全球頂尖級别的模型逐漸開源，極大地減少了開發者的工作量，并且解耦了模型和應用層，使得開發者可以更加專注于如何将技術應用到實際場景中，從而帶來一個良性循環。
Tangiblefuture 創始人 &CEO 張曉輝則補充道，開源和普惠加速了創業團隊的發展，尤其是在 2C 領網域。通過解放模型基礎研究，團隊可以更加專注于產品創新和用戶價值的探索。
展望未來技術的可能性，張曉輝認為通過跨領網域的協作，不僅技術人員，甚至設計師、編劇等各行各業的人才也能參與到創造過程中，開創全新的創作範式，激發更大的想象力。
這種觀點正是百度智能雲開放生态的體現。通過構建一個開放、協作的技術平台，百度智能雲不僅為開發者提供了強大的工具支持，還通過開源和普惠推動了更多創新應用的落地。
從早期探索，到如今主動擁抱開源生态、快速整合 DeepSeek 等前沿模型，百度智能雲不僅以千帆平台等全棧系統級能力為企業 AI 落地構築堅實底座，更通過與全球夥伴的深度協作，打破技術壁壘，構建 " 樂高積木 " 式開放生态，讓開發者與企業能夠靈活組合 AI 能力，釋放創新潛能。
這種戰略轉型，彰顯了百度智能雲對 AI 普惠化與產業化趨勢的深刻洞察，以及推動技術普及、賦能千行百業的堅定決心。
同時，技術創新與開放生态的結合，也為百度智能雲在大模型時代提供了前所未有的優勢，使得它能夠在各個行業中加速 AI 的應用和智能化更新，成為引領行業變革的重要力量。
