百度智能云AI收入增速目标提升至惊人的200%！

百度智能云近期传递出前所未有的进攻信号。

据 21 世纪经济报道独家消息，百度智能云在最近举行的内部战略会议上，高层明确表示， 计划到 2026 年将 AI 相关收入的增长目标从 100% 提升至 200%，全体员工将全力以赴实现高速增长，争取在 AI 云市场中占据领先地位。

这一决策并非无的放矢。根据 IDC 发布的最新研究报告，预计到 2030 年，全球 AI 云市场的规模将超过 4000 亿美元。

如此庞大的市场，竞争者如云，各自的策略也各不相同。

与其他企业相比，百度智能云已构建出一条涵盖 AI 芯片、云基础设施与平台、模型及智能应用的完整产业链。

未来的发展将不再是传统的云市场，而是 AI 云市场，具备“软硬一体”全栈能力的云厂商，将在 AI 云竞争的下半场占据优势。而百度在 AI 云领域的快速增长，正是抓住了这一增量市场的关键。

实际上，百度在“云智一体”的发展道路上已经走过了十年。2026 年的增长目标，实际上是对这条长期战略的考验，将过去十年的深耕细作公之于众。

十年，从“未被理解”到“独特解答”

让我们回到 2015 年。

当时，中国的云计算市场正在从“是否上云”逐步转向“如何上云”，各大互联网巨头争相布局。

与其他厂商不同，百度从一开始就确立了“云计算 + 大数据 + 人工智能”的三位一体发展策略。在当时，强调“云的智能属性”的做法显得过于前卫，甚至有些孤芳自赏。毕竟，在那场移动互联网迅猛发展的黄金时代，企业更在意的是如何应对双十一的流量冲击，而非如何利用 AI 提升效率。

例如，代号为“昆仑”的芯片项目，最初仅是为了解决百度内部庞大的搜索与推荐业务的算力瓶颈。在 AI 芯片尚处于起步阶段时，百度便进行了高风险的投资。

这一战略的深远影响，实际上为百度在 AI 云领域的独特位置奠定了基础。

十年后的今天，单纯的 CPU 算力已无法适应智能时代的需求，GPU 成为基础设施的核心。曾经“未被理解”的百度，如今凭借“昆仑芯”这一王牌，智能云已构建出全栈基础设施，模型和应用层面全面开花，成为市场上游刃有余的玩家。

在 2025 年 2 月，百度智能云成功激活了昆仑芯 P800 万卡集群。仅两个月后，又成功点亮了一个全自研的 3 万卡集群。

这个三万卡集群能够同时支撑多个千亿参数大模型的全量训练，或支持数千个客户进行百亿参数模型的精调，标志着百度智能云迈入了规模化、工程化的供给阶段。

这不仅仅是数字的堆积。在如今国际供应链充满不确定性、高端 GPU 稀缺的背景下，“拥有自研万卡集群”意味着这家云厂商掌握了不受制于人的竞争优势。这也是百度区别于纯软件或集成商云厂商的最大筹码。

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，谁就掌握了主导权。百度的发展逻辑非常清晰，有了‘芯’的支撑，云就有了根基。”

昆仑芯的迭代并未停止。在 2025 年的百度世界大会上，新一代昆仑芯 M100（针对高性价比推理）和 M300（针对极致性能训练）芯片首次亮相，配套的“天池”超节点也将算力密度和互联带宽提升至新高度，展现了百度在底层技术上的持续投入决心。

“芯云模体”全栈，系统级的协同进化

拥有“芯”只是出发点，而“善用芯”才是构建竞争壁垒的关键。

这需要软硬件的深度融合。百度是国内少数能够与谷歌相媲美，拥有“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”的组合，企业能够真正“善用芯”。

百度智能云的“百舸 AI 计算平台”具备编译优化、调度策略、训练和推理加速等软件能力，能够充分释放芯片的潜能。一个直观的成果是，在百舸平台的支持下，昆仑芯万卡集群的有效训练时长高达 98%。

“在 AI 算力需求爆发的初期，大家拼的是有没有芯片。但当下半场来临，企业开始大规模、长期使用算力时，竞争的焦点转向了利用效率和总体拥有成本（TCO）。”一位不愿透露姓名的分析师指出：“软硬一体的优化才能提升单卡的效能，增强集群的稳定性，从而在成本和服务体验上形成决定性优势。”

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，旨在打造一个从底层到顶层，能够相互反馈、协同进化的有机体。

在芯片和云之上，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，为复杂的上层应用提供智能核心。

连接智能与业务的关键，是千帆大模型平台。百度千帆 Agent Infra 提供了模型、工具、Agent 开发、数据及 Agent 运行环境等五个层面的能力，帮助企业和开发者低门槛打造易用的 Agent。

技术的价值，最终要在真实场景中体现，智能体（Agent）被视为最佳形态。百度布局了两个“利器”：其一是“秒哒”，旨在降低应用生成门槛，让普通业务人员也能通过自然语言描述，快速创建可用的程序。截至 2025 年底，秒哒已累计生成超过 40 万个应用。其二是“伐谋”，作为一个演化智能体，基于自进化算法在真实产业场景中寻找“全局最优解”，抽象复杂问题、构建模型，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。

伐谋的能力已在多项高精尖领域得到验证。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%。在北京工业大学的科研中，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，最终的目标都是在应用中创造价值。这一理念贯穿于百度的实践。基于百度全栈能力诞生的智能体，已经被广泛应用于金融风控、电网调度、港口物流、新药研发等领域，技术的潜力因此转化为实际的产业效率。

实现落地，AI 云市场的胜负关键

市场是最真实的裁判。衡量 AI 云厂商产业落地能力的重要指标之一，是招投标市场。

根据智能超参数的统计，2025 年全年，中国主要云厂商在大模型相关项目上的中标总数为 341 个，中标总金额约 27 亿元。在这场激烈的竞争中，百度智能云成功中标 109 个项目，中标金额约 9 亿元，连续两年在中标项目数和金额上都名列第一。

一位在国内顶尖 AI 公司从事 B 端业务的专业人士曾向 21 世纪经济报道表示，他所在的公司在 B 端市场表现不俗，“但每次都不愿意与百度正面交锋。”

那么，百度为何如此强大？

深入分析这些中标项目，可以发现一个明显的趋势，大模型正在从“尝鲜期”迈向“复购期”和“深水区”。客户已不再满足于简单的交流，而是希望 AI 深度融入核心业务流程，切实提升业务效率。

百度的 B 端客户名单涵盖 65% 的央企、所有系统重要性银行、800 余家金融机构、TOP10 手机厂商以及中国市场销量前 15 的汽车品牌……

在南方电网深圳供电局，基于百度千帆 Agent Infra 开发的配电网监视 Agent 和操作票审核 Agent，提升了电网系统的运行效率和可靠性，同时减轻了调度员的人工巡检压力，使他们能把精力集中在更复杂的场景处理和应急响应上。

百度智能云与银河证券合作：交易效率的飞跃与系统化的优势

在银河证券，百度智能云携手推出的“场外交易 Agent”，能够精准捕捉客户的询价需求，理解行业特有的术语，协助交易员迅速制定报价方案，从而推动交易的达成。自 Agent 上线以来，客户的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。

企业所需的并非仅仅是一个模型 API，而是一整套能够切实解决问题的系统。百度的核心竞争力在于其能够提供从硬件到软件模型再到应用程序的全方位服务。尽管这种“重资产”模式启动速度较慢，但在应对复杂问题时，其所建立的壁垒显得尤为坚固。

相较于那些以 MaaS（模型即服务）为主的轻量化策略，百度智能云更加注重基础设施与人工智能应用之间的紧密结合。

一位不愿透露姓名的云计算专家评论道：“在人工智能云服务的竞争进入下半场时，实质上是一场关于‘系统’的较量。单纯依赖模型调用（MaaS）将不可避免地遭遇性能瓶颈，而仅仅关注硬件的集成则难以对用户体验及开发效率进行深入优化。因此，从底层硬件开始进行垂直整合，并能够提供完整的工具链和开发生态显得至关重要。”

从这个视角来看，百度智能云的全栈发展路径与产业智能化的深入需求恰好契合。近年来，在招投标市场和高端客户群体中的成功收获，正是这种匹配度的初步体现。

到 2026 年，百度智能云的“抢第一”目标，将是对其十年技术发展历程的一次全面检验。