政策背景与行业趋势 - 2025年8月发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 推动人工智能与经济社会各行业广泛深度融合 重塑生产生活范式并促进生产力革命性跃迁 [2] - 全球大模型快速发展 截至2025年8月已发布大模型总数约4000个 应用呈现爆发式增长并催生AI独角兽企业 [3] - AI云被企业视为"降本增效"和"直接创造价值"的重点领域 从成本中心转变为利润中心 [3] 百度智能云基础设施升级 - 百舸AI计算平台升级至5.0版本 在网络 算力 推理系统和训推一体四大方面实现全面能力提升 [3][4] - 网络通信速度提升且延迟降低 算力方面昆仑芯超节点上线公有云服务 推理系统通过三大核心策略提升吞吐并降低延迟 训推一体发布强化学习框架 [4] - 平台为北京人形机器人创新中心提供一站式云端开发环境 支持全场景研发工作 帮助提效2倍 [4] - 已支持北京 上海 浙江 广东等主要具身智能研发平台 并为产业链超过20家重点企业提供算力支持 [4] 市场份额与行业地位 - 百度智能云以24.6%市场份额稳居中国AI公有云服务第一 连续6年累计10次蝉联市场冠军 [4] - 65%的央企选择与百度智能云开展深度合作 共同探索AI创新 [8] 千帆开发平台创新 - 千帆企业级AI开发平台发布4.0版本 打造以AI Agent为中心的一站式企业级服务平台 [5] - 推出RFT（强化反馈精调）工具链 将模型精调所需数据量从数千条大幅降低至数百条 降低企业技术门槛 [5] - 在空间智能赛道为VAST公司提供高性能云原生AI计算平台 在可穿戴赛道为李未可AI眼镜提供多模态解决方案 在游戏领域为心影随形公司提供全套解决方案 [6] 视觉大模型应用落地 - 一见视觉大模型平台上线工序合规分析能力 通过上传标准操作视频即可生成SOP检测任务 [7] - 在"人工智能+"工厂应用中 可减少人工巡检压力并提升巡检效率 助力生产安全 [7] 行业解决方案拓展 - 百度智能云推出覆盖金融 电力 交通 环保等多个行业的"场景智能体"解决方案 推动AI从试点走向规模化应用 [8] - 新一代AI基础设施吸引越来越多合作伙伴加入"人工智能+"经济领域 [8]

云计算市场竞争焦点转变 - 云计算市场从资源规模竞争转向智能能力竞争[1] - 过去33个月AI领域发生巨变：算力投入推动英伟达市值达4.4万亿美元增长10倍 催生4000个大模型和近500家AI独角兽 吸引近5000亿美元投资[1] AI云基础设施新定位 - 云厂商新定位为智能优先的AI云 成为智能经济时代新基础设施[2] - 传统云计算比拼IDC规模、网络带宽和存储性价比 AI原生时代竞赛规则改变[4] - AI云基础设施投入从成本中心转化为新型利润中心[4][9] 百度智能云战略升级 - 发布百舸AI计算平台5.0和千帆企业级AI开发平台4.0 降低企业AI部署开发成本[4] - 推出数字员工"吴彦祖数字英语教练"和一见视觉大模型平台新能力[6] - 连续六年以24.6%份额稳居中国AI公有云市场第一 2024年市场规模达195.9亿元[22] 智能时代价值创造变革 - 智能时代核心是Agent（智能体） 封装智能并交付结果 直接创造价值[8] - 企业从需要官网展示信息转变为需要大量Agents接管生产经营环节[8] - 单个场景可能对应多个Agents 企业基础设施要求从降本增效转向直接创造价值[9] AI云四大核心要素 - 算力、模型、数据和工程能力构成AI云核心要素[9] - 工程平台通过调度编排能力融合前三者 形成持续进化的AI云基础设施[10] - 核心要素分为AI计算和AI开发两大类[10] 计算效率创新 - Scaling Laws持续驱动计算效率提升[10] - 百度具备10万卡超级计算集群管理能力 支持不同厂商和代际GPU[10] - MoE稀疏模型架构扩大参数规模 昆仑芯超节点解决通信开销瓶颈[10] 计算范式变革 - 强化学习scaling激发模型深层推理能力[11] - 后训练成为Scaling Laws重心 强化学习训推一体带来最重要计算范式变革[12] - 百舸AI计算平台5.0升级网络、算力、推理系统和训推一体系统[12] 计算平台性能提升 - 网络通信更快延迟更低提升训推效率[14] - 昆仑芯超节点上线公有云 支持1万亿参数模型几分钟内运行[14] - 百舸平台助力具身智能研发 使人形机器人创新中心效率提升2倍[15] Agent开发基础设施 - 企业需要易用强大且支持Agent范式创新的开发基础设施[17] - 千帆平台4.0以Agent为核心 提供模型、编排、数据和企业级能力[18] - 模型库升级包含150多个模型 涵盖深度推理、视觉理解、视觉生成和语音[18] 模型性能突破 - 百度蒸汽机视频生成模型登顶Vbench榜单 接入千帆4.0[18] - 自研行业专精模型以百亿参数实现千亿参数模型效果[18] - RFT工具链将精调数据需求从数千条降至数百条[18] 多模态与搜索能力 - RAG升级至多模态 支持图片表格等数据检索[19] - 百度AI搜索MCP Server解决大模型实时数据需求[20] - 开发者可在千帆开发发布自有MCP Servers[20] 平台规模化应用 - 千帆平台企业用户超46万 Agents开发量突破130万[21] - 提供多智能体协作模式和全链路检测能力[20] - 完善权限管理和企业级数据安全保障[21] 生态竞争优势 - 百度通过云智一体战略实现换道竞争 从追赶者变为领跑者[22] - 优势包括AI心智提前占领、模型与云原生融合及多领域落地场景[22] - 生态竞争成为关键 各厂商将核心场景转化为AI云优势领域[22] 工业与教育应用 - 一见视觉大模型平台发布工序合规分析能力 解决工业产线经验传承问题[23] - 数字员工覆盖营销招聘等七个场景 支持定制化开发[23] - 吴彦祖数字英语教练应用端到端语音语义大模型和数字人技术[24] 全栈能力构建 - 从芯片、框架、平台到应用的全栈积累构成真正护城河[24] - 智能成为云本身 是企业价值创造的锚点[24] - 推动产业迈向Agent驱动的智能经济时代[24]

云计算行业演进 - 云计算从PC互联网时代的IT基础设施外包和服务器租赁 演进至移动互联网时代支撑高并发需求的稳定性和弹性扩容 再到大模型驱动下成为企业智能能力的提供者 [1] - 行业竞争从拼资源、拼价格转向拼智能、拼行业理解和交付能力 [1] - 全球云厂商如OpenAI借助微软Azure构建模型生态 Anthropic借力AWS扩张 甲骨文凭借AI实现业务重新增长 [1] 中国市场转变 - 百度智能云从追赶者变为AI云赛道领跑者 [1] - 云计算竞争从"卖资源"转向"卖智能、卖价值" [1] 历史竞争格局 - 2006年至大模型出现前 云计算竞争围绕资源规模、带宽和价格策略展开 [2] - 企业上云主要诉求是成本优化与弹性扩容 [2] - 国内厂商依托基础资源、资金和渠道优势占据公有云市场份额 [2] 行业拐点 - OpenAI和Anthropic等AI创企爆发后 客户需求从算力托管转向智能能力 [2] - 金融行业要求实时风险识别和报告生成 制造业希望提升质检准确率 游戏厂商需要陪伴式交互 [2] - AI开发与推理需要更高算力、更稳定延迟和端到端优化 推动云厂商向智能能力交付者转型 [2] 百度智能云战略 - 2015年对外提供云服务时确立AI云战略方向 当时市场仍关注资源调度和性价比 [4] - 2019年内部业务如搜索、网盘、智能驾驶和地图迁移至云智一体架构 实现模型与算力闭环优化 [4] - 2020年正式向外部市场推出云智一体战略 成为国内最早喊出AI云战略的云厂商 [4] 战略先发优势 - 前置规划和投入为百度智能云在AI云赛道超车奠定基础 [5] - 2022年后其他国内云厂商才陆续提出AI云和云智融合策略 百度已提前五年实践 [6] 差异化竞争 - 行业风向从拼价格和资源转向拼谁更懂业务和贴近需求 [7] - 百度智能云通过全栈自研闭环能力形成护城河 包括昆仑芯、百舸AI计算平台、千帆大模型平台和一见视觉大模型等 [7] 技术能力升级 - 百舸AI计算平台5.0版本训练和推理效率大幅突破 缩短模型迭代时间 [7] - 昆仑芯超节点实例是上一代实例的8倍 吞吐比同类厂商旗舰产品高出15% [7] - 通过解耦、自适应和智能调度三大策略实现MOE推理吞吐模型提升50% TTFT低至0.5秒 [7] 千帆平台能力 - 千帆4.0成为功能最完备的企业级AI开发平台 打通大模型开发、精调到Agent应用交付全链条 [8] - 模型能力升级 引入150+精选模型服务和自研视频生成模型百度蒸汽机 推出RFT精调工具链降低部署门槛 [10] - 增强智能体部署工程稳定性 包括多智能体协作、多模态RAG检索和百度AI搜索能力 [10] - 数据智能服务平台支持数据采集、处理到模型训练的全生命周期管理 [10] - 千帆平台已孵化130万个智能体 服务46万家企业 覆盖制造、能源、金融、汽车和教育等领域 [10] 行业针对性服务 - 一见视觉大模型平台针对工业质检、流程合规和安全生产等领域 [10] - 一见·工序合规分析可在几分钟内生成复杂工序AI技能 [10] - 数字员工产品线基于慧播星数字人技术 服务于营销、客服和内容创作等场景 如AI吴彦祖口语陪练 [11] 系统协同能力 - 懂业务的AI云需要底层算力与框架自研能力、通用平台能力以及应用产品交付能力三项系统协同 [11] - 百度智能云是少数能同时打通这三关的玩家 能交付可持续落地产品并在多个行业跑出范式样本 [11] - 服务65%的中央企业、80%的系统重要性银行、TOP10手机厂商、95%的主流车企和全国200多个重点城市和地区的大模型落地项目 [11] 身份转变 - 百度智能云从传统云计算资源竞赛抽身 转向云智一体道路建立技术优势和长期价值 [14] - 逐步成为新范式下的引领者和AI云赛道领跑者 [15] 财务与市场数据 - 2025年上半年百度总营收652亿元 AI新业务营收194亿元同比增长36% 智能云是主要贡献力量 [16] - 二季度单季百度智能云收入65亿元同比增长27% [16] - 2024年中国AI公有云市场规模195.9亿元 百度智能云以24.6%份额稳居第一 连续六年累计十次夺冠 [16] - 在大模型平台和AI数字人市场同样位列第一 [16] - 2025年上半年中标48个大模型项目总金额5.1亿元 覆盖金融、能源和政务等行业 [16] 行业标准制定 - 推动行业采用模型能力包交付范式 从金融到能源客户采纳百度技术标准 [16] - 主导交付路径和行业落地流程 [16] 趋势与实践 - 客户不再单纯购买云资源 而是要求AI解决业务问题 [16] - 百度智能云第一个清晰表述并实践这一趋势 提供算力资源、平台能力、交付工具链、行业模型服务和生态支撑 [17] - 客户跟随完成范式迁移 其他云厂商比照其架构重塑产品线 [17] 行业未来 - 中国云计算进入下半场 从卖资源拼规模转向懂行业创价值的竞争阶段 [19] - 技术能力、系统稳定、行业理解和开箱即用缺一不可 [19] - 门槛变高节奏变慢 要求更多综合能力 [19] - 百度用十年提供答案 在AI重构产业全球浪潮中为中国云厂商提供新解题范式 [19]

云计算范式转移 - 云计算竞争从资源价格转向智能价值交付 企业需求从算力托管转向智能能力 [2][3][5] - 全球云厂商形成共识 AI开发推理需要更高算力稳定延迟和端到端优化 [5][6] - 金融行业要求实时风险识别报告生成 制造业需视觉大模型提升质检准确率 游戏厂商需要陪伴式AI交互 [5] 百度智能云战略布局 - 2015年确立AI云战略方向 早于行业主流资源调度性价比思路 [7][9] - 2019年内部验证云智一体架构 搜索网盘智能驾驶地图等核心业务迁移至统一平台 [9] - 2020年正式推出云智一体战略 早于国内其他厂商2022年才提出的AI云策略 [9][10] 技术能力构建 - 全栈自研闭环能力覆盖昆仑芯百舸平台千帆平台及视觉大模型数字员工应用 [14] - 百舸AI计算平台5.0训练推理效率大幅突破 昆仑芯超节点实例达上代8倍 吞吐高同类厂商15% [14] - 通过解耦自适应智能调度三大策略实现MOE推理吞吐提升50% TTFT低至0.5秒 [14] 平台与应用落地 - 千帆4.0成为最完备企业AI开发平台 支持150+精选模型和自研视频生成模型百度蒸汽机 [16][19] - 平台已孵化130万个智能体 服务46万家来自制造能源金融汽车教育等领域企业 [20] - 一见视觉大模型平台支持工业质检流程合规 工序合规分析可几分钟生成AI技能 [20] - 数字员工产品线基于慧播星技术 服务营销客服内容创作等场景如AI吴彦祖口语陪练 [20] 市场地位与业绩表现 - 服务65%中央企业 80%系统重要性银行 TOP10手机厂商 95%主流车企 [21] - 2025年上半年总营收652亿元 AI新业务营收194亿元同比增长36% 智能云为主要贡献 [26] - 二季度智能云收入65亿元同比增长27% IDC显示2024年AI公有云市场195.9亿元 [26] - 以24.6%份额稳居第一 连续六年累计十次夺冠 大模型平台和AI数字人市场同样第一 [26] - 2025年上半年中标48个大模型项目总金额5.1亿元 覆盖金融能源政务等行业 [26] 行业标准与生态影响 - 推动模型能力包交付范式 客户采纳百度技术标准主导交付路径定义行业流程 [26] - 提供算力平台能力交付工具链行业模型服务和生态支撑 其他厂商比照其架构重塑产品 [27]

行业关注点变化 - AI云市场关注点从参数规模和排行榜名次转向平台模型实用性和故障恢复速度[3][4] - 企业更关注AI云在业务中的稳定性和效果体现 包括降低废品率 提升转化率和改善用户体验等实际指标[4][6] - 行业心态变化源于企业技术投入预算收紧 试错空间缩小 要求效果必须在当期体现[7] 市场规模与增长 - 2024年中国AI公有云服务市场规模达195.9亿元 其中计算机视觉81亿元(同比增长33.7%) 对话式AI 20.9亿元(同比增长39.5%) 自然语言处理22.2亿元(同比增长51.1%) 智能语音18.8亿元[8] - 2024年中国大模型平台市场规模达16.9亿元 平台化加速推动企业将平台作为统一入口[9] - 2025年上半年大模型中标项目累计1810个 金额突破64亿元 中标项目数超2024全年[21] 竞争格局与需求变化 - 市场格局加速分化 企业需求转向一站式交付和开箱即用解决方案[8] - 评估顺序变为效果与稳定性优先 其次是合规与成本 中小企业更关注快速业务结果[8] - AI云厂商竞争焦点集中在上线速度与价值兑现速度 能否快速交付成果影响企业续约与扩展[11] 技术基础设施升级 - 百度百舸5.0和昆仑芯超节点提升算力基础设施 昆仑芯超节点集成64张卡于单机柜 相当于100台传统服务器 单卡推理性能提升95% 单实例推理能力提升8倍[13][15] - 国产万卡集群于2025年7月通过中国信通院测评 基于百度百舸AI计算平台+昆仑芯P800构建[17] - 千帆4.0提供超过150个精选模型 RFT工具链将微调数据需求压缩至几百条样本 数据开发效率提升30%到6倍[17] 平台能力与落地应用 - 一见视觉大模型平台实现20分钟视频转AI技能 数字员工技术降低规模化运营成本[18] - 百度智能云在金融 制造 能源 政务等领域大模型项目中标数量和金额居首[21] - 冶金流程感知大模型实现2000张图片100秒内判定 准确率超95% 废品率下降且良品率上升[25] 战略演进与生态布局 - 百度从"云智一体"演进为"智能优先" 强调端到端衔接和优化[18] - AI推动云服务形成覆盖IaaS DaaS 模型层 PaaS MaaS 应用层和终端层的智能云服务生态体系[19] - 百度智能云实现从昆仑芯P800万卡集群到千帆平台 再到行业应用的完整闭环覆盖[19] 业务成果与财务表现 - 百度2025年第二季度总营收327亿元 AI新业务收入首次突破百亿元 同比增长34% 主要受益于智能云业务高速增长[27] - 百度智能云连续六年在中国AI云市场排名第一[4] - AI云从试点进入规模化应用阶段 成为企业增长必答题而非试水选项[26]

行业趋势与战略转型 - 智能经济时代企业对AI基础设施的要求从降本增效转向直接创造价值 所有计算产生的智能被封装进Agents参与价值创造和交付 企业的AI云从成本中心转变为新型利润中心 [2] - 互联网时代核心是信息流通 网站和App封装信息并交付信息 而智能时代核心是Agent智能体 封装智能并交付结果 企业需要大量Agents接管从生产到经营的各种环节 [2] - 单个岗位或场景未来可能对应几个至几十个Agents 价值创造方式重构推动产业链进化 AI产业进入超级周期 当前正处于智能经济时代的起点 [2] 产品与技术升级 - 百度百舸AI计算平台5.0和千帆企业级AI开发平台4.0升级发布 帮助企业以更低成本更高效率部署和开发AI产品 [3] - 基于慧播星数字人技术推出数字员工新成员"吴彦祖数字英语教练" 并发布一见视觉大模型平台的工序合规分析能力 [3] 市场地位与客户覆盖 - 超65%央企落地大模型选择百度智能云 [3] - 80%系统重要性银行及150余家保险/券商/基金公司落地大模型选择百度智能云 [3] - TOP10手机厂商和95%主流车企落地大模型选择百度智能云 [3] - 50%以上游戏厂商和最多重点具身智能企业落地大模型选择百度智能云 [3]

产品发布 - 百度智能云在2025云智大会上发布一见视觉大模型平台的一见·工序合规分析能力 通过上传标准操作视频可在几分钟内生成SOP检测任务 使AI代理具备类似老师傅的工业经验 [2] - 该能力旨在解决工业产线中老师傅人手不足和经验传授困难的现实问题 帮助企业通过AI实现降本增效 [2] 技术合作 - 百度智能云与专注AI教育的雅识教育合作开发"吴彦祖数字英语教练" 产品整合百度自研端到端语音语义大模型和慧播星数字人技术等全套AI能力 [2] - 即日起演员吴彦祖正式担任百度智能云数字员工首批推荐官 标志着公司在数字人技术商业化应用方面的推进 [2]