基礎設施重構與開放生態。
作者｜連冉
春節以來，DeepSeek 的爆火點燃了 AI 產業化的加速引擎，但 AI 的真正落地遠不止於技術突破，更是對基礎設施和生態系統的巨大考驗。
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，它正深刻改變著雲計算領域的競爭格局。
在這一程序中，阿里雲、百度智慧雲、火山雲等雲廠商正形成新一輪的競爭態勢。各大廠商紛紛將目光投向大模型能力的打造與 AI 基礎設施的完善，搶佔 AI 產業的新高地。特別是在企業級 AI Agent 的需求激增下，2025 年這一領域成為了 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著重重挑戰。場景選擇難、技術門檻高、成本控制難、規模化部署複雜等問題，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充套件的基礎設施與完善的生態體系作為支撐。
正如百度集團執行副總裁、百度智慧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爭格局的大模型戰役中，百度智慧雲正以基礎設施重構者的姿態，為企業級 AI 落地搭建起穩固的 "數字橋樑"。
01
隨著 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最佳化風控模型，製造企業探索智慧質檢新路徑，政務領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
資料顯示，2024 年中國 AI 產業規模為 2697 億元，增速 26.2%。百度智慧雲在在大模型相關中標專案數、行業覆蓋數、央國企中標專案數三個維度均為第一，在能源、政務、金融三個行業的中標專案數位於所有廠商第一，其千帆平臺企業使用者數已突破 40 萬，見證著技術落地的火熱態勢。
然而大模型落地之路並非坦途，對企業而言，存在有多重挑戰。就拿硬體成本來說，企業如果配備高階 GPU 叢集，硬體成本動輒在百萬成本，IDC 資料顯示，在 2023 年的企業 AI 專案中，有 27% 因算力成本超支而中途停滯。
這種問題也不是個例：場景選擇難、技術門檻高、成本控制難、規模化部署複雜，構成了橫亙在企業面前的 "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適配能力。
技術門檻上，大模型的精調、部署涉及複雜工程化，中小開發者資源有限，難以快速上手。DeepSeek 的 671 億引數量需多機部署、專家並行等技術支援，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於 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內容安全風險。
這些痛點如何解決？誰能來解決？
只有深耕於此的平臺能解決。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慧領域，成為國內最早佈局 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，百度將飛槳開源，把人工智慧技術分享給開發者；2018 年開始，百度進一步加大對 AI 基礎設施的投入，釋出了自主研發的 AI 晶片崑崙芯，兩年後，第一代崑崙芯開始大規模部署……
百度過去有十餘年 AI 領域的相關積累，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。
02
大模型的強大能力帶來了前所未有的算力需求。訓練一個萬億引數的模型，需要數以萬計的計算單元叢集，同時在推理階段，低延遲、高吞吐的要求讓傳統的資料中心難以承載這一需求。尤其是在海量的多模態資料處理與複雜場景適配的背景下，如何精準選擇 AI 場景、控制成本，並實現規模化部署，成為了企業面臨的普遍難題。
從百度的戰略佈局來看，基礎設施的最佳化不僅僅是提高算力效能，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升級。百度透過在智慧雲平臺的多重佈局，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。
在百度智慧雲的最新佈局中，我們看到了「崑崙芯超節點」的釋出，以及百舸 AI 異構計算平臺的升級。這些舉措大幅提升了推理效能並降低了推理成本，為算力供應商提供了更強大的硬體支援。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效能計算例項，單核效能提升 40%，本地儲存 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，百度智慧雲還透過千帆平臺提供了強大的模型呼叫服務，覆蓋超過 100 種模型的應用場景。千帆平臺不僅提供靈活的開發工具鏈，還透過整合各種行業模型與資源管理工具，幫助企業實現更高效的定製化模型開發。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。
百度智慧雲的全面升級，使得從公有云到私有化部署的應用生態建設變得更加成熟。在醫療大健康、商業零售、智慧製造等多個行業，百度智慧雲都已經與生態夥伴一起，構建起了靈活的場景應用。
在應用開發層，百度智慧雲千帆進一步釋出了智慧體 Pro。相比於傳統的快速問答模式，智慧體 Pro 支援更為複雜的推理與思考，為企業量身定製專屬智慧體提供了更多可能。此外，千帆平臺還在國內率先實現了 MCP 協議的全生態相容，並在這次大會中釋出了企業級 MCP 服務，幫助企業快速定製智慧應用，加速大模型落地。
資料是 AI 模型訓練和應用的「燃料」，在大模型的應用場景中，資料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，百度推出了千帆資料智慧平臺，旨在提升企業在大模型場景中的資料迭代效率，最大化降低計算成本。
這一平臺的核心優勢在於其資料安全性，幫助企業保障資料隱私的同時，也為資料生產效率提供了顯著提升。百度智慧雲透過打造一站式的引擎與協同開發平臺，遮蔽了底層複雜基礎設施，讓演算法工程師可以專注於應用層的創新，降低了開發門檻，並幫助企業在應用開發過程中實現高效協同。
百度智慧雲千帆資料智慧平臺｜圖片來源：百度
隨著智慧基礎設施的逐步完善，如何透過這些基礎設施構建一個可持續的生態體系，成為企業與百度智慧雲合作的關鍵問題。
百度智慧雲副總裁、渠道生態部總經理尹英利｜圖片來源：百度
百度智慧雲副總裁、渠道生態部總經理尹英利在大會上提出，百度智慧雲正透過打破技術黑箱，構建「樂高積木」式可插拔元件，使得企業能夠靈活組合所需的 AI 能力與行業資源。透過這種方式，企業不僅能夠提升技術適配能力，還能夠在技術層面和商業層面實現更多的創新。
百度智慧雲透過「按需組裝」的方式，將技術、商機和交付資源有效整合，幫助合作伙伴加速大模型應用的落地，併為生態夥伴提供全方位的支援。透過這種合作，百度智慧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於演算法和資料，還高度依賴於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態的構建，基礎設施的全方位升級為大模型的高效落地提供了堅實支撐。
透過系統化的基礎設施建設，百度智慧云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。
03
面對 AI 落地的重重挑戰，百度智慧雲交出了一套全棧解決方案。從百舸的算力叢集到千帆的模型精調，再到客悅·ONE 與一見兩款自研 AI 應用的場景化應用，百度智慧雲覆蓋了 AI 落地的每一個環節。
百度智慧雲在 AI 全棧能力上的的升級不僅是技術突破，更是大模型時代的全新藍圖。透過開放算力、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，百度智慧雲以全棧能力，確保 AI 從「模型的世界」邁向「應用的天下」，成為產業智慧化的核心引擎。
冶金行業承載著工業的傳統，也在 AI 的加持下煥發新的活力。中國鋼研作為行業龍頭，於 2006 年由始建於 1952 年的鋼鐵研究總院改組而成，致力於透過國資委「AI+」專項行動，打造冶金行業大模型平臺，推出「流程感知」大模型，重塑從材料研發到製造的全鏈條。
挑戰不可謂不大。中國鋼研需整合海量資料集和專家資源，攻克三大核心場景：金相分析：透過微觀組織分析精準最佳化材料效能；表面缺陷檢測：高效識別鋼材缺陷，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。
在百度智慧雲的加持下，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：百舸平臺與崑崙芯提供了低成本、高效能算力支撐；千帆平臺透過大/小模型精調，快速適配裡行業需求；一見視覺平臺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/組織辨識準確率、產品表面質檢的各類缺陷檢測率等關鍵指標上都超過 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最佳化生產工藝，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援下，將會快速複製推廣到行業使用者，推動行業智慧化升級。
這些成果不僅推動了中國鋼研的智慧化轉型，也為冶金行業樹立了 AI 應用的標杆。
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於解決某個具體問題，更在於為企業提供創造「創造」的能力。透過這種能力，企業可以根據自身的業務資料、流程和邏輯，藉助百度智慧雲的系統能力，打造屬於自己的 AI 基礎設施。
百度智慧雲的全棧 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，更讓企業能夠基於自身資料和業務邏輯，快速構建定製化 AI 應用，釋放創新潛能。
對於產業而言，它更是將 AI 從技術實驗推向了生產力重塑的核心。百度智慧雲透過千帆資料智慧平臺提升資料迭代效率，透過開放生態整合技術與行業資源，真正助力企業跨越場景選擇難、規模化部署複雜的瓶頸。
百度智慧云為 AI 原生應用開發提供系統級支援｜圖片來源：百度
當大模型進入多模態融合階段，百度智慧雲的系統級優勢愈發明顯。從崑崙芯算力底座到千帆開發平臺，從定製化行業模型到高度場景化的應用，每個環節都在為智慧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，當生態體系足夠開放，AI 落地將成為所有行業升級的通用語言。
而在大會當天下午的分論壇「如何讓 DeepSeek 發揮實戰價值」中，百度智慧雲也展現了前所未有的開放姿態。
作為國內首批接入 DeepSeek 的大模型平臺，百度不僅迅速整合這一開源模型，還透過千帆平臺提供一站式工具鏈，支援企業進行模型精調、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態向開放協同生態的轉型，致力於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
為了從局內人視角揭秘 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臺演算法研發與 DeepSeek 演算法應用落地）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使用者也能直接體驗到 AI 的強大能力。
他強調，開源模型將會成為未來的發展趨勢，全球頂尖級別的模型逐漸開源，極大地減少了開發者的工作量，並且解耦了模型和應用層，使得開發者可以更加專注於如何將技術應用到實際場景中，從而帶來一個良性迴圈。
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 領域。透過解放模型基礎研究，團隊可以更加專注於產品創新和使用者價值的探索。
展望未來技術的可能性，張曉輝認為透過跨領域的協作，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，開創全新的創作正規化，激發更大的想象力。
這種觀點正是百度智慧雲開放生態的體現。透過構建一個開放、協作的技術平臺，百度智慧雲不僅為開發者提供了強大的工具支援，還透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態、快速整合 DeepSeek 等前沿模型，百度智慧雲不僅以千帆平臺等全棧系統級能力為企業 AI 落地構築堅實底座，更透過與全球夥伴的深度協作，打破技術壁壘，構建「樂高積木」式開放生態，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，彰顯了百度智慧雲對 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，技術創新與開放生態的結合，也為百度智慧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 的應用和智慧化升級，成為引領行業變革的重要力量。
熱點影片
更多閱讀
