百度智能云提升AI收入增速目标至200%，全力争夺AI云市场冠军！

根据 21 世纪经济报道的消息，百度智能云的高层在最近的战略会议上宣布，预计到 2026 年，AI 相关收入的增长目标将从 100% 提升至 200%，全体员工将共同努力追求快速增长，力争在 AI 云市场中夺取第一的位置。

这一目标并非空谈。根据 IDC 的最新报告，预计到 2030 年，全球 AI 云市场规模将超过 4000 亿美元。

市场蛋糕庞大，各方竞争策略各不相同。

与其他竞争者不同的是，百度智能云建立了一条覆盖整个产业链的生态，从基础的 AI 芯片，到中间的云基础设施，再到上层的模型和智能应用。

未来的竞争不再是传统的云市场，而是 AI 云市场，具备“软硬一体”全栈能力的云服务商，才可能在 AI 云的下半场占据主导地位。而百度在 AI 云领域的快速增长则抓住了增量市场的机会，展现出其竞争优势。

实际上，百度在这条“云智一体”的道路上已经走过十年。2026 年的高增长目标，实际上是对其长期发展战略的一次考验，将过去十年的潜心耕耘全面展示。

十年演变：从“未被认可”到“唯一选择”

让我们把时间倒回到 2015 年。

那时，中国的云计算市场正处于从“是否上云”到“如何上云”的转变阶段，互联网巨头们在积极争夺市场。

与其他厂商不同，自始至终，百度就明确了“云计算 + 大数据 + 人工智能”的三位一体发展战略。在当时，这一强调“云的智能化”的战略显得过于前卫，甚至略显孤立。毕竟，在移动互联网蓬勃发展的时代，企业更关注的是如何应对双十一流量的冲击，而非如何利用 AI 优化业务流程。

例如，名为“昆仑”的芯片项目最初是为了解决百度内部庞大的搜索和推荐业务所面临的算力瓶颈。在 AI 芯片尚处于萌芽阶段的时期，百度就作出了冒险的投资。

这一前瞻战略为百度日后在 AI 云领域的独特地位奠定了基础。

十年后的今天，单纯依赖 CPU 算力已无法支撑智能时代的需求，GPU 逐渐成为基础设施的核心。曾经被视为“未被认可”的百度，如今凭借“昆仑芯”的优势，已经建立起全栈基础设施，模型层和应用层也在不断成熟，成为竞争中的有力选手。

在 2025 年 2 月，百度智能云成功启用了昆仑芯 P800 万卡集群。仅仅两个月后的 4 月，一个全自研的 3 万卡集群也随之亮相。

3 万卡集群意味着它能够同时支持多个千亿参数大模型的全面训练，或为上千个客户提供百亿参数模型的细化调整。这标志着百度智能云已步入规模化和工程化的供给阶段。

这不仅仅是数字的简单堆砌。在国际供应链充满变数、高端 GPU 稀缺的当下，“拥有自研万卡集群”意味着云服务商获得了不被制约的竞争优势，也是百度区别于单纯软件厂商或集成商的最大亮点。

一位长期关注云计算的行业分析师指出：“在 AI 云的下半场，谁能提供稳定、自主且大规模的算力，谁就能主导市场。百度的逻辑非常清晰，有了‘芯’，云就有了根基。”

昆仑芯的迭代依然在持续。在 2025 年的百度世界大会上，新一代昆仑芯 M100（专注于高性价比推理）和 M300（针对极致性能训练）芯片已正式亮相，配合“天池”超节点将算力密度和互联带宽推向新的高度，展现出百度在底层技术持续投入的决心。

全栈“芯云模体”

系统级协同的进化

拥有“芯”仅是起步，如何“有效利用”才是构建壁垒的关键。

这需要软硬件之间的深度协同。百度是国内为数不多能够与谷歌相提并论的，具备“芯、云、模、体”全栈能力的企业之一。

通过“昆仑芯 + 百舸 AI 计算平台”形成的 AI 基础设施，使企业能够真正“发挥芯片的潜力”。

百度智能云的“百舸 AI 计算平台”具备编译优化、调度策略、训练推理加速等软件能力，充分释放了芯片的潜能。一个显著的成效是，依托于百舸平台，昆仑芯万卡集群的有效训练时长达到了 98%。

“在 AI 算力需求快速增长的初期，大家都在争夺算力。但当比赛进入下半场，企业开始大规模、长时间地使用算力时，核心竞争就转向了利用效率和总拥有成本（TCO）。”一位不愿透露姓名的分析师表示：“软硬一体的优化才能提升单卡效能，增强集群稳定性，从而在成本和服务体验上建立显著优势。”

仅有强大的“心脏”（芯片）和“循环系统”（云基础设施）是不够的。百度的全栈构想旨在建立一个从底层到顶层、能够相互反馈、协同进化的有机体系。

在芯片与云之上，是模型层。文心大模型 5.0 采用原生全模态统一建模，参数规模达到 2.4 万亿，为复杂上层应用提供了智能核心。

连接智能与业务的关键，是千帆大模型平台。百度的千帆 Agent Infra 在模型、工具、Agent 开发、数据及 Agent 运行环境等五个方面提供了能力，帮助企业和开发者以低门槛构建高效的 Agent。

技术的价值最终需要在实际应用中体现，智能体（Agent）被认为是最佳形态。百度开发了两个重要工具：一个是“秒哒”，旨在降低应用生成的门槛，让普通业务人员也能通过自然语言快速创建可用程序，截至 2025 年底，秒哒已累计生成超过 40 万个应用；另一个是“伐谋”，这是一个演化智能体，基于自进化算法在真实场景中寻找“全局最优解”，解决复杂问题、建立模型并根据条件变化自动迭代，广泛应用于零售、能源、制造、物流，甚至新药研发和科学理论等领域。

伐谋在多个高端领域的能力已得到证明。在与汽车设计公司阿尔特的合作中，伐谋优化了汽车风阻预测的 AI 模型，将单次气动分析时间从传统的 10 小时缩短至分钟级，助力车型研发周期平均缩短 25%。在北京工业大学的研究中，伐谋被用于优化中国空间站“微型电子鼻”的核心部件设计，通过 60 多轮自动演化，找到了超越传统经验的最佳结构。

“无论是芯片还是模型，最终都需要在应用中创造价值。”这一理念贯穿于百度的各项实践。凭借全栈能力诞生的智能体已在金融风控、电网调度、港口物流、新药研发等领域得到了广泛应用，技术的潜力因此转化为实际的产业效率。

落地为重，AI 云市场的胜负关键

市场是最真实的检验者。评估 AI 云服务商产业落地能力的一个重要指标就是招投标市场。

根据智能超参数的统计数据，2025 年全年，中国主流云服务商在大模型相关项目上的中标总数达到 341 个，中标总金额约为 27 亿元。在这场严峻的竞争中，百度智能云获得了 109 个项目，招标金额约为 9 亿元，连续两年在中标项目数量和金额上双双领先。

百度智能云：在 AI 竞争中脱颖而出的全栈解决方案

一位来自国内领先 AI 企业的 B 端业务人士曾向《21 世纪经济报道》表示，他们的公司在 B 端市场上表现相当出色，但每当与百度竞争时，总是让他感到压力重重。

为何百度会成为如此难以逾越的对手呢？

通过对中标项目的深入分析，我们可以清晰地看到一个趋势：大模型正从“初步尝试”阶段向“复购”以及“深入应用”阶段转变。如今的客户不再满足于简单的互动，而是期望 AI 能够融入核心业务流程，从根本上提高工作效率。

百度的 B 端客户群体中，涵盖了 65% 的中央企业、所有系统重要性银行、超过 800 家金融机构、十大手机制造商及中国市场销量前 15 名的汽车品牌……这表明了其市场影响力之广。

例如，在南方电网的深圳供电局，借助百度千帆 Agent Infra 平台开发了配电网监控 Agent 和操作票审核 Agent，这些工具有效提升了电网系统的运行效率与可靠性，同时减轻了调度员在人工巡检中的负担，使他们可以专注于更复杂的场景处理和应急响应。

在银河证券，百度智能云与其合作推出的“场外交易 Agent”能够精确把握客户的询价需求，理解“行业术语”，并帮助交易员迅速生成报价方案，从而促进交易。自 Agent 上线后，客户从询价到下单的转化率提升了三倍，业务规模也实现了翻倍增长。

企业所需的不只是一个模型的 API，而是一个可以有效解决实际问题的系统。百度的竞争优势在于其能够提供从芯片到模型再到应用的全方位服务。尽管这一“重资产”模式起步较慢，但在应对复杂问题时所建立的壁垒是坚固的。

与那些专注于 MaaS（模型即服务）轻量化策略的公司相比，百度智能云更强调基础设施与 AI 应用的深度融合。

一位不愿具名的云计算资深观察者指出：“AI 云竞争的下半场，实际上是一场‘系统战争’。单纯的模型调用（MaaS）将面临日益严重的性能瓶颈；而仅仅进行硬件集成，则无法从根本上优化用户体验和开发效率。整合底层硬件并提供完整的工具链与开发生态至关重要。”

从这个视角来看，百度智能云的全栈发展路径，恰好契合了产业智能化深入发展的需求。其在最近的招投标市场与高端客户群体中的成功，正是这一契合度的初步印证。

展望到 2026 年，百度智能云“争取第一”的目标，也将是对其十年技术发展路径的一次全面检验。