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內化AI,百度智能云的硬底子

IP屬地 中國·北京 雷峰網 時間:2025-11-14 00:11:55



解決企業內化AI能力時最關鍵的確定性、高效性和成本可控性問題。

作者丨周蕾

編輯丨包永剛

2025年被稱為“Agent元年”,這背后潛藏著一個深刻的行業轉向:當AI如頂級賽車般展現出驚人性能后,企業已不再滿足于駐足圍觀,只做看臺上鼓掌的觀眾。

他們的真正訴求是走下看臺踏上賽道,親自握緊方向盤,將這輛性能超群的賽車,平穩、精準地駛向自己的商業目的地。

01

翻過“智能涌現”的華麗篇章,AI的下一章節是什么?

不止一位業內人士向我們提到,現在的企業客戶提起AI,更有自己的見解,他們對目標規劃清晰,直白地要求增長、提效和創新,向AI要增長、要效果,對未能與具體業務結合的應用已經不太感冒。

AI發展確實日新月異,不斷給出令人驚嘆的表演,但對企業而言,通往“要效果”的最后一公里充滿了障礙,曇花一現的AI應用,無法融入企業核心系統并隨業務共同成長,或是無法良好駕馭AI應用,使其貼合自身的特殊業務流程。

行業的共識正逐漸清晰:必須將AI技術深度融入企業的組織架構、業務流程與創新基因之中,使之成為如水電煤一樣的基礎能力,才能從一次性的項目成功,邁向持續性的智能增長。

百度創始人李彥宏在今天剛剛結束的百度世界大會上就提到:

只有當AI被內化為一種原生的能力,才能真正在各行各業實現效果的涌現,進而引爆一場全面的生產力革命,推動經濟增長,讓“智能紅利”轉化成“社會紅利”。


百度創始人李彥宏

但如何將AI內化為企業核心能力?在這一議題上,市場上各家To B廠商基于自身基因與對未來的判斷,有著不同的戰略路徑選擇。

其中一種演進路線是,以云資源為戰略起點。部分To B廠商已擁有相對充足的基礎云資源與市場占有率,在推進AI時優先發揮自身原有規模優勢,例如將AI能力融入已有的PaaS、智能體開發平臺及各類企業SaaS應用中,或是基于先前的IaaS基礎與豐富的客戶生態,再多管齊下構建全棧AI生態能力。

而另一種演進路線是,以全棧AI技術能力為戰略起點。例如國內最早All in AI的百度,其基礎設施從設計之初就是為了最高效地承載和運行AI,云服務在這一過程中與AI能力深度結合并輸出。從昆侖芯、百舸計算平臺、飛槳框架到文心大模型、百度千帆,百度的云智一體演進路線清晰可見,通過從芯片層到模型層、應用層的全鏈路自研與優化,確保AI任務能夠獲得極致的性能和效率。

在11月13日的百度世界2025大會上,百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖也強調,百度智能云將提供完善的AI云基礎設施,為企業內化AI能力做好全面準備。

他指出,百度智能云要打造最硬AI云,為企業提供的是包括了AI Infra和Agent Infra的全棧AI云。

02

AI Infra+Agent Infra,雙輪驅動助力企業內化AI能力

企業內化AI,既需要“能跑AI的云”,也需要“能造AI應用的工具”。二者缺一不可,且必須深度協同,而AI Infra和Agent Infra正符合這一要求,并為企業將復雜的AI落地產業落地過程,高度抽象為兩個清晰的分工層面。

區別于將多個獨立產品“集成”在一起的方案,百度通過自研昆侖芯、打造百舸與千帆,實現了從芯片到框架、從平臺到應用的全棧可控與優化,這在本質上也提供了更穩定、更高效、更安全的技術底座,針對性地解決企業內化AI能力時最關鍵的確定性、高效性和成本可控性問題。

一方面,百度智能云通過打造軟硬一體的AI Infra,為企業解決“動力”問題,通過昆侖芯、百舸計算平臺等,將稀缺且昂貴的算力資源化、標準化和規模化,確保AI任務能穩定、高效、低成本地運行。

核心產品層面,這次會上,百度智能云發布了新一代昆侖芯產品線,并宣布了未來五年“每年上新”的承諾。其中,昆侖芯M100將于2026年上市,專注于為大規模推理場景提供極致性價比;昆侖芯M300則計劃在2027年上市,面向超大規模多模態模型的訓練與推理,旨在提供頂尖性能。這一規劃旨在為企業未來日益復雜的模型訓練與應用部署,提供持續、可靠的算力供給。

在集群能力上,百度同步發布了天池256與天池512超節點,二者均于明年正式上市。值得一提的是,單個天池512超節點即能獨立完成萬億參數模型的訓練,這標志著百度在高效、集約化地提供強大算力方面取得了重要突破。

規模化部署與實踐驗證是百度AI Infra的另一大優勢。百度已成功點亮三萬張昆侖芯構成的AI算力集群,并能穩定支持多個千億參數大模型同時訓練。未來,百度計劃通過百舸AI計算平臺,將單一集群規模從三萬卡擴展至百萬卡,持續突破算力瓶頸。

目前,昆侖芯已累計完成數萬卡部署,成為了百度AI關鍵底座。不僅支持百度內部絕大多數的大模型推理任務,也作為百度智能云算力基礎設施的重要組成部分,為包括招商銀行、南方電網、中國鋼研、國家管網、吉利汽車以及互聯網大廠和部分運營商等上百家客戶,提供了高性能、可擴展的AI算力支撐。


百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖

另一方面,百度通過Agent Infra為企業解決“應用”問題,借助千帆大模型平臺等,將開發AI應用所涉及的模型、工具、數據等復雜要素封裝起來,大幅降低開發門檻。

在此次大會上,百度千帆也宣布全面升級,把模型和模型需要的上下文、工具、運行環境,封裝進一個動態的Agent系統,并與真實的世界交互,在執行任務過程中獲得反饋,從而借助反饋持續優化。

模型服務上,作為Agent Infra的核心,千帆提供最新版本的百度文心大模型,以及150多個主流模型。企業用戶還可以通過千帆模型開發平臺,高效定制自己的專屬模型。

工具服務上,千帆企業級MCP服務不僅為企業提供百度AI搜索、地圖等百度自有組件,也可以通過MCP調用企業已有的工具,或者豐富的第三方組件。尤其值得一提的是百度AI搜索組件,其AI API正成為行業技術底座,已有625家廠商通過百度智能云接入了其搜索API。

模型和工具之外,Agent Infra還需要數據、開發服務的配套支持。千帆的數據服務,把企業沉淀的數據、經驗、流程和規則,轉化為模型可理解的信息,讓Agent更了解企業業務。

此外,千帆還提供一系列Agent引擎、開發框架和企業級Agent運行環境,幫助企業快速構建、調試和管理Agents。同時,千帆還通過提供完備的權限管理和安全防護機制,確保企業Agents運行環境安全合規。

據悉,目前千帆平臺企業用戶數量超46萬,Agents開發量突破130萬,成為智能體規模化落地的核心平臺。

整體來看,百度智能云對AI云基礎設施的理解簡潔而必要,企業無需面對龐雜的技術棧,只需通過AI Infra和Agent Infra這兩個清晰的接口,即可獲得從底層算力到頂層應用的全棧支持,這極大地降低了企業擁抱AI的認知門檻和決策成本。

同時,這樣的架構設計精準地對應了企業AI落地的兩個核心階段,即AI的能力構建與AI的價值實現。AI Infra確保了能力的堅實可靠,Agent Infra則讓價值的實現變得簡單高效。二者缺一不可,共同構成了企業將AI從“外部技術”轉化為“內部能力”的完整路徑。

換言之,企業在駕馭AI這輛頂級賽車的過程中,AI Infra以昆侖芯+百舸為企業提供效率和性價比兼具的動力系統,而Agent Infra提供集成了海量地圖和交通規則的高精地圖和導航系統。


基于這套AI Infra+Agent Infra的全棧AI云基礎設施,百度智能云聯手客戶,深入產業,已打造一批服務于核心業務的企業級Agents。

在工業與連鎖領域,百度“一見”視覺大模型平臺持續進化。百度世界2025大會上最新發布的“多人協作SOP分析Agent”,能夠精準理解餐飲門店高峰期動態變化的復雜環境與流程,有效解決多人協作下出品標準不一的痛點,將工序合規管理從標準化工廠延伸至高流動性的連鎖門店。

在金融服務領域,百度智能云與銀河證券共創的“場外交易Agent”,能夠準確理解富含“行業黑話”的客戶詢價需求,輔助交易員快速生成報價方案。該Agent上線后,實現了從詢價到下單的轉化率提升3倍,業務規模翻倍增長的顯著成效。

在能源電力領域,百度智能云與南方電網深圳供電局合作,基于千帆平臺的工作流編排能力與專業電網組件,開發了“配電網監視Agent”與“操作票審核Agent”,提升了電網運行的效率與可靠性,更將調度員從繁重的人工巡檢中解放出來,得以聚焦于更復雜的故障處理與應急響應。

這些深入產業核心場景的Agent實踐,共同印證了百度智能云全棧架構的業務價值:它使企業不再止步于單點技術的試用,而是能夠將AI系統地、規模化地內化為支撐主營業務創新與增長的核心競爭力。

03

基礎設施到自主智能:百度智能云如何引領Agent的下一程

百度通過AI Infra與Agent Infra為企業備好了強大的“發動機”與精準的“地圖導航”,但并沒有停留于此。他們試圖更進一步,讓這輛智能賽車在復雜的商業路況中,實現自主駕駛,甚至自我規劃出通往全局最優的路徑。

在本次世界大會上,百度正式發布全球首個可商用的“自我演化”超級智能體“百度伐謀”。李彥宏表示,百度伐謀的主要應用場景是在真實的產業場景中尋找“全局最優解”,可被應用于交通、能源、金融、物流,甚至新藥研發、科學理論等領域。

正如本文開頭所言,企業需要AI無比貼近業務本身,而在真實產業中、具體業務場景中,問題往往是多目標、多變量、動態變化的。傳統AI模型通常只擅長解決單一、靜態的任務,伐謀的設計目標,是像一位頂尖的行業專家一樣,進行系統性思考與權衡。

李彥宏介紹,百度伐謀的理念借鑒自進化算法,相當于模擬生物界幾億年的進化過程并壓縮至幾天甚至幾小時,從而發現“過去人類從未發現過的全局最優解”。他表示,百度伐謀能模擬、甚至超越頂尖的算法專家,更能根據條件變化自動迭代,給出最優的動態方案。

伐謀的出現,一方面意味著百度智能云已經構建了完備的全棧AI云基礎設施,可以讓更強大的Agent蓬勃生長;另一方面也說明,百度智能云正試圖擴寬Agent的能力邊界,從“執行既定任務”推向“自主演化與尋找全局最優解”。這樣的AI Agent構建思路在目前To B廠商中并不多見:它不僅是工具,更是一個能在復雜系統中持續學習、推理并做出戰略級決策的“智能大腦”。

據了解,百度伐謀由百度智能云打造,目前已經正式對外開放,并通過邀請碼的形式提供服務。

目前,伐謀的身影已出現在交通信控、金融風控、能源管道、港口調度等場景。

以交通信控為例,AI信控的目標是要讓整個城市的通行效率最高、最安全,盡可能緩解城市交通擁堵問題。治理的核心,正是“SaaS信控平臺”中的信控算法與伐謀的深度協同。“信控算法”負責實時的交通流量預測和信號燈全局調控;而伐謀則作為核心的學習與迭代引擎,進行7×24小時的不間斷運算。正是通過伐謀的持續推演,才確保了“信控算法”能夠精準找到紅綠燈配時的“全局最優解”,讓擁堵治理更高效,在高峰期最大化地利用好每一秒綠燈。

在鄂爾多斯伊金霍洛旗,新老城區跨河通勤需求旺盛,早晚高峰擁堵頻發,引入百度智能云SaaS信控平臺后,用AI調控紅綠燈配時方案,車均延誤降低13%,百度智能云SaaS信控平臺在百度伐謀的賦能下,實現算法自主迭代,找到城市緩堵治理的最優解,車均延誤進一步再降低5%。

在港口這一超復雜系統中,“伐謀”的價值更為凸顯。港口調度是一個涉及船舶、岸橋、集卡等多要素的耦合難題,其核心是在滿足所有作業需求的前提下,計算出所需橋架吊機總數最少的方案——每節省一臺,就意味著可能省下上千萬元的成本。

百度聯合中國首家數據科技央企“中國數聯物流”,協同東北地區最大的港口“遼港集團”,利用“伐謀”應對這一挑戰。經過上百輪演化,“伐謀”最終生成的調度方案,僅需29臺橋架吊機即可完成原需31臺的任務。這不僅驗證了其卓越的優化能力,更展現了直接、巨大的經濟價值。

更重要的是,“伐謀”所解決的“多機調度”問題是一個通用范式,廣泛存在于制造業排產、物流規劃、能源分配等場景中。它本質上是將傳統上依賴運籌學專家經驗的復雜決策過程,轉變為由AI驅動的、持續自主尋優的自動化流程。

簡單來說,比起讓工程師嘗試上百次以窮舉法找出合理方案,運用伐謀進行推演能基于全局優化,少折騰,看準了再移動,最終向效率、成本與風險的最優平衡目標進一步靠攏。

如何服務好企業、幫助企業不再停留于“擁有AI工具”,是頭部技術廠商接下來數年必須回答的問題,而本次世界大會,百度智能云已經給出了自己的回答和下一步規劃:從夯實算力基礎的AI Infra,到降低開發門檻的Agent Infra,再到引領未來方向的“伐謀”超級智能體,百度智能云正一步步將其全棧AI能力,轉化為企業通往智能未來的核心動能。

一場真正的智能生產力革命,才剛剛拉開序幕。

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