核心观点 - 百度智能云联合投资机构及政府发起AI创投加速计划 提供亿级算力补贴 专属融资通道和政策申报支持 过去一年已助力20家企业完成亿元级融资 [1] - 公司通过全栈技术支撑 工具平台建设及弹性算力方案 解决AI创企面临的技术深度 迭代速度与成本控制的"不可能三角"难题 [1][2] 技术支撑体系 - 算力底座包含昆仑芯等异构算力 结合百舸AI异构计算平台与千帆大模型平台形成全栈技术支撑 [1] - 千帆大模型开发平台提供从数据标注 模型训练到调优部署的全流程自动化工具 [1] - 千帆应用开发平台支持快速搭建AI原生应用 涵盖用户行为分析与个性化内容推荐等运营层应用 [1] 成本控制方案 - 基于分布式云架构弹性调用GPU/昆仑芯/昇腾等算力 成本较自建数据中心降低60% [2] - 引入MLOps体系实现全周期管理 故障响应时间从数小时缩短至分钟级 [2] - 通过生态支持计划提供亿级算力补贴 联合发起AI创投加速计划整合内外部资源 [2]

大模型ToB落地的生态变革 - 大模型ToB落地需要与专业领域深度结合，批量复制交付困难，大厂需借助行业伙伴力量渗入细分行业[3] - 百度智能云发布2.0生态政策，强调与伙伴产品共创、市场共拓及服务共享，伙伴从商机建构第一步深度参与[3] - 百度智能云通过快速响应伙伴需求（如1个月内完成千帆平台节点数量迭代）重塑合作安全感[2][3] 传统云计算生态的痛点 - 传统生态中伙伴沦为分包商，利润空间被压缩，仅能在询价环节选择"做"或"不做"[5] - 大厂缺乏完整生态理念，政策动荡频繁，伙伴常成为烂尾项目"背锅侠"[5] - 云计算时代合作模式依赖利益交换机制，侧重传统头部资源厂商[5] 大模型时代的新型伙伴需求 - 大模型落地需行业定制调优，大厂更需要具备行业洞察和快速响应能力的"小蜜蜂类"创新伙伴[6] - 2024年Q4至2025年Q1新增104个大模型，开发者面临快速开发应用的焦虑[7] - 头部客户占大模型业务主流，创业公司需大厂背书才能获取商机[7] 百度智能云的生态成果与策略 - 千帆平台累计完成4.8万模型精调，开发100万应用，联合商机增速达300%，覆盖全国80%城市[7] - 70%头部客户项目与伙伴联合交付，目标2025年实现100%联合交付[7] - 启动"大模型行业合伙人"计划，投入十亿商机共享、1000万推广基金、100万人次培训及3亿交付支持[10] 伙伴角色与合作案例 - 伙伴角色包括对接百度AI能力共建产品，或与其他伙伴在销售/交付环节自由合作，形成价值链枢纽[10] - 众数信科与百度联合打单，2024年合作合同超500万，实现"互相带货"模式[10] - 数喆数据基于文心大模型开发居安应急大模型，并参与多地大模型基地运营[10][17] 百度生态的差异化优势 - 生态业务独立于其他业务，内部拉通需求响应机制（如1个月完成平台迭代）[12] - 百舸GPU算力平台提升千帆20倍推理吞吐和50%推理速度，千帆实现MCP协议全生态兼容[15] - 通过共建线下根据地（如海洋工程大模型平台、大模型基地）弥补公有云商机短板[16][17]