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頭圖來源：百度

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春節(jié)以來，DeepSeek的爆火點燃了AI產(chǎn)業(yè)化的加速引擎，但AI的真正落地遠不止于技術突破，更是對基礎設施和生態(tài)系統(tǒng)的巨大考驗。

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從模型的訓練到應用的部署，從單一技術到全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同，AI產(chǎn)業(yè)的每一次進步都離不開強大的支撐系統(tǒng)。這背后的推動力正是大模型浪潮，它正深刻改變著云計算領域的競爭格局。

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在這一進程中，阿里云、百度智能云、火山云等云廠商正形成新一輪的競爭態(tài)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，搶占AI產(chǎn)業(yè)的新高地。特別是在企業(yè)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。

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然而，雖然AI的應用潛力巨大，企業(yè)在實際落地過程中卻面臨著重重挑戰(zhàn)。場景選擇難、技術門檻高、成本控制難、規(guī)模化部署復雜等問題，成為制約企業(yè)快速部署AI技術的關鍵痛點。

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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展的基礎設施與完善的生態(tài)體系作為支撐。

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正如百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖在 Create 2025 百度 AI 開發(fā)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(tǒng)級支撐。在這場重塑云計算競爭格局的大模型戰(zhàn)役中，百度智能云正以基礎設施重構者的姿態(tài)，為企業(yè)級 AI 落地搭建起穩(wěn)固的 "數(shù)字橋梁"。

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1 大模型落地產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀

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隨著DeepSeek等大模型的火爆，企業(yè)和行業(yè)積極探索AI應用場景，AI產(chǎn)業(yè)落地速度顯著加快。金融機構嘗試用大模型優(yōu)化風控模型，制造企業(yè)探索智能質(zhì)檢新路徑，政務領域開始構建智慧決策系統(tǒng)......

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Create 2025 百度AI開發(fā)者大會現(xiàn)場｜圖片來源：百度

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數(shù)據(jù)顯示，2024年中國AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模為2697億元，增速26.2%。百度智能云在在大模型相關中標項目數(shù)、行業(yè)覆蓋數(shù)、央國企中標項目數(shù)三個維度均為第一，在能源、政務、金融三個行業(yè)的中標項目數(shù)位于所有廠商第一，其千帆平臺企業(yè)用戶數(shù)已突破 40 萬，見證著技術落地的火熱態(tài)勢。

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然而大模型落地之路并非坦途，對企業(yè)而言，存在有多重挑戰(zhàn)。就拿硬件成本來說，企業(yè)如果配備高端 GPU集群，硬件成本動輒在百萬成本， IDC數(shù)據(jù)顯示，在 2023年的企業(yè) AI項目中，有 27%因算力成本超支而中途停滯。

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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(guī)模化部署復雜，構成了橫亙在企業(yè)面前的 "四大關卡"。

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場景選擇上，企業(yè)往往難以精準鎖定高價值場景，需要兼顧業(yè)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(yè)知識與模型適配能力。

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技術門檻上，大模型的精調(diào)、部署涉及復雜工程化，中小開發(fā)者資源有限，難以快速上手。DeepSeek的671億參數(shù)量需多機部署、專家并行等技術支持，普通團隊難以駕馭。

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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(guī)模化部署成本難以承受。部分企業(yè)因成本問題止步于Demo階段。

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最重要還有穩(wěn)定性與安全性 ， 高流量場景需低時延、高可用服務，同時需防范模型幻覺與內(nèi)容安全風險。

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這些痛點如何解決？誰能來解決？

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只有深耕于此的平臺能解決。百度是中國最早系統(tǒng)性投入 AI 研發(fā)的科技企業(yè)之一。早在 2010 年，百度就已投身人工智能領域，成為國內(nèi)最早布局 AI 的企業(yè)之一，這一戰(zhàn)略選擇為其后續(xù)技術突破奠定了堅實基礎。再到 2016 年，百度將飛槳開源，把人工智能技術分享給開發(fā)者；2018 年開始，百度進一步加大對 AI 基礎設施的投入，發(fā)布了自主研發(fā)的 AI 芯片昆侖芯，兩年后，第一代昆侖芯開始大規(guī)模部署……

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百度過去有十余年AI領域的相關積累，現(xiàn)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(yōu)質(zhì)的服務，幫客戶加速落地AI。

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2 AI 原生基礎設施全面重構

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大模型的強大能力帶來了前所未有的算力需求。訓練一個萬億參數(shù)的模型，需要數(shù)以萬計的計算單元集群，同時在推理階段，低延遲、高吞吐的要求讓傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心難以承載這一需求。尤其是在海量的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與復雜場景適配的背景下，如何精準選擇AI場景、控制成本，并實現(xiàn)規(guī)模化部署，成為了企業(yè)面臨的普遍難題。

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從百度的戰(zhàn)略布局來看，基礎設施的優(yōu)化不僅僅是提高算力性能，更是全方位的系統(tǒng)級支撐，覆蓋從底層硬件到開發(fā)工具鏈的全面升級。百度通過在智能云平臺的多重布局，努力為企業(yè)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(zhàn)。

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在百度智能云的最新布局中，我們看到了「昆侖芯超節(jié)點」的發(fā)布，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性能并降低了推理成本，為算力供應商提供了更強大的硬件支持。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性能計算實例，單核性能提升40%，本地存儲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。

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在基礎設施層面，百度智能云還通過千帆平臺提供了強大的模型調(diào)用服務，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(fā)工具鏈，還通過集成各種行業(yè)模型與資源管理工具，幫助企業(yè)實現(xiàn)更高效的定制化模型開發(fā)。這一舉措大大降低了企業(yè)在構建行業(yè)專屬AI應用時的技術門檻，極大提升了開發(fā)效率。

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百度智能云的全面升級，使得從公有云到私有化部署的應用生態(tài)建設變得更加成熟。在醫(yī)療大健康、商業(yè)零售、智能制造等多個行業(yè)，百度智能云都已經(jīng)與生態(tài)伙伴一起，構建起了靈活的場景應用。

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在應用開發(fā)層，百度智能云千帆進一步發(fā)布了智能體Pro。相比于傳統(tǒng)的快速問答模式，智能體Pro支持更為復雜的推理與思考，為企業(yè)量身定制專屬智能體提供了更多可能。此外，千帆平臺還在國內(nèi)率先實現(xiàn)了MCP協(xié)議的全生態(tài)兼容，并在這次大會中發(fā)布了企業(yè)級MCP服務，幫助企業(yè)快速定制智能應用，加速大模型落地。

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數(shù)據(jù)是AI模型訓練和應用的「燃料」，在大模型的應用場景中，數(shù)據(jù)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，百度推出了千帆數(shù)據(jù)智能平臺，旨在提升企業(yè)在大模型場景中的數(shù)據(jù)迭代效率，最大化降低計算成本。

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這一平臺的核心優(yōu)勢在于其數(shù)據(jù)安全性，幫助企業(yè)保障數(shù)據(jù)隱私的同時，也為數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率提供了顯著提升。百度智能云通過打造一站式的引擎與協(xié)同開發(fā)平臺，屏蔽了底層復雜基礎設施，讓算法工程師可以專注于應用層的創(chuàng)新，降低了開發(fā)門檻，并幫助企業(yè)在應用開發(fā)過程中實現(xiàn)高效協(xié)同。

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百度智能云千帆數(shù)據(jù)智能平臺｜圖片來源：百度

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隨著智能基礎設施的逐步完善，如何通過這些基礎設施構建一個可持續(xù)的生態(tài)體系，成為企業(yè)與百度智能云合作的關鍵問題。

百度智能云副總裁、渠道生態(tài)部總經(jīng)理尹英利｜圖片來源：百度

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百度智能云副總裁、渠道生態(tài)部總經(jīng)理尹英利在大會上提出，百度智能云正通過打破技術黑箱，構建「樂高積木」式可插拔組件，使得企業(yè)能夠靈活組合所需的AI能力與行業(yè)資源。通過這種方式，企業(yè)不僅能夠提升技術適配能力，還能夠在技術層面和商業(yè)層面實現(xiàn)更多的創(chuàng)新。

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百度智能云通過「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，并為生態(tài)伙伴提供全方位的支持。通過這種合作，百度智能云幫助企業(yè)實現(xiàn)技術到商業(yè)價值的閉環(huán)，加速了AI在產(chǎn)業(yè)中的普及與落地。

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在大模型的浪潮下，AI應用的落地不僅僅依賴于算法和數(shù)據(jù)，還高度依賴于強大且靈活的基礎設施。從算力、硬件，到開發(fā)工具鏈和應用生態(tài)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。

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通過系統(tǒng)化的基礎設施建設，百度智能云為企業(yè)提供了從底層到應用的完整解決方案，幫助企業(yè)快速應對AI落地過程中遇到的各種挑戰(zhàn)，實現(xiàn)商業(yè)價值的最大化。

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3 百度智能云的能力與行動

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面對AI落地的重重挑戰(zhàn)，百度智能云交出了一套全棧解決方案。從百舸的算力集群到千帆的模型精調(diào)，再到客悅·ONE與一見兩款自研AI應用的場景化應用，百度智能云覆蓋了AI落地的每一個環(huán)節(jié)。

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百度智能云在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。通過開放算力、簡化模型開發(fā)、加速應用落地，百度為企業(yè)和伙伴掃清AI部署障礙。在2025年企業(yè)級AI Agent重塑生產(chǎn)力的浪潮中，百度智能云以全棧能力，確保AI從「模型的世界」邁向「應用的天下」，成為產(chǎn)業(yè)智能化的核心引擎。

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冶金行業(yè)承載著工業(yè)的傳統(tǒng)，也在AI的加持下煥發(fā)新的活力。中國鋼研作為行業(yè)龍頭，于2006年由始建于1952年的鋼鐵研究總院改組而成，致力于通過國資委「AI+」專項行動，打造冶金行業(yè)大模型平臺，推出「流程感知」大模型，重塑從材料研發(fā)到制造的全鏈條。

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挑戰(zhàn)不可謂不大。中國鋼研需整合海量數(shù)據(jù)集和專家資源，攻克三大核心場景：金相分析：通過微觀組織分析精準優(yōu)化材料性能；表面缺陷檢測：高效識別鋼材缺陷，提升質(zhì)量分級；物料跟蹤：在高溫環(huán)境下實現(xiàn)全流程精準管控，破解行業(yè)難題。

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在百度智能云的加持下，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(fā)揮了關鍵作用：百舸平臺與昆侖芯提供了低成本、高性能算力支撐；千帆平臺通過大/小模型精調(diào)，快速適配里行業(yè)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(fā)。

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成果也很顯著，應用上線后，中國鋼研實現(xiàn)了在金相分析的晶界提取/組織辨識準確率、產(chǎn)品表面質(zhì)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(fā)和生產(chǎn)需求，還能結合大模型能力生成金相分析報告與質(zhì)檢分析報告，輔助企業(yè)評估鋼材品質(zhì)和優(yōu)化生產(chǎn)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持下，將會快速復制推廣到行業(yè)用戶，推動行業(yè)智能化升級。

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這些成果不僅推動了中國鋼研的智能化轉型，也為冶金行業(yè)樹立了AI應用的標桿。

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正如沈抖在Create 2025大會上所說，「應用即系統(tǒng)」，而系統(tǒng)級能力才是AI落地的核心支撐。沈抖進一步表示，系統(tǒng)的真正價值不僅在于解決某個具體問題，更在于為企業(yè)提供創(chuàng)造「創(chuàng)造」的能力。通過這種能力，企業(yè)可以根據(jù)自身的業(yè)務數(shù)據(jù)、流程和邏輯，借助百度智能云的系統(tǒng)能力，打造屬于自己的AI基礎設施。

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百度智能云的全棧AI能力，以系統(tǒng)化的解決方案重新定義了企業(yè)落地大模型的路徑，企業(yè)得以把「創(chuàng)造的能力」發(fā)揮到淋漓盡致。其系統(tǒng)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(yè)能夠基于自身數(shù)據(jù)和業(yè)務邏輯，快速構建定制化AI應用，釋放創(chuàng)新潛能。

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對于產(chǎn)業(yè)而言，它更是將AI從技術實驗推向了生產(chǎn)力重塑的核心。百度智能云通過千帆數(shù)據(jù)智能平臺提升數(shù)據(jù)迭代效率，通過開放生態(tài)整合技術與行業(yè)資源，真正助力企業(yè)跨越場景選擇難、規(guī)模化部署復雜的瓶頸。

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百度智能云為AI原生應用開發(fā)提供系統(tǒng)級支持｜圖片來源：百度

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當大模型進入多模態(tài)融合階段，百度智能云的系統(tǒng)級優(yōu)勢愈發(fā)明顯。從昆侖芯算力底座到千帆開發(fā)平臺，從定制化行業(yè)模型到高度場景化的應用，每個環(huán)節(jié)都在為智能技術的深度融合與創(chuàng)新提供源源不斷的動力，

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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(tài)體系足夠開放，AI 落地將成為所有行業(yè)升級的通用語言。

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而在大會當天下午的分論壇「如何讓DeepSeek發(fā)揮實戰(zhàn)價值」中，百度智能云也展現(xiàn)了前所未有的開放姿態(tài)。

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作為國內(nèi)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，還通過千帆平臺提供一站式工具鏈，支持企業(yè)進行模型精調(diào)、蒸餾和場景化應用開發(fā)，顯著降低了AI落地的技術門檻。

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論壇上，百度與NVIDIA等伙伴的深度協(xié)作，以及對開源趨勢和普惠AI的積極擁抱，體現(xiàn)了其從封閉技術生態(tài)向開放協(xié)同生態(tài)的轉型，致力于為開發(fā)者與企業(yè)提供更靈活、更高效的AI解決方案。

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圓桌對話現(xiàn)場｜圖片來源：百度

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為了從局內(nèi)人視角揭秘DeepSeek實戰(zhàn)，極客公園創(chuàng)始人&總裁張鵬與百度主任研發(fā)架構師董大祥（領導千帆應用開發(fā)平臺算法研發(fā)與DeepSeek算法應用落地）與TangibleFuture創(chuàng)始人&CEO張曉輝（代表產(chǎn)品：陪伴機器人LOOI）進行了一場圓桌對話。

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在這場名為《用得起，用得穩(wěn)：DeepSeek落地中的協(xié)同與突圍》的對話中，百度主任研發(fā)架構師董大祥，談到DeepSeek的出現(xiàn)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用戶也能直接體驗到AI的強大能力。

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他強調(diào)，開源模型將會成為未來的發(fā)展趨勢，全球頂尖級別的模型逐漸開源，極大地減少了開發(fā)者的工作量，并且解耦了模型和應用層，使得開發(fā)者可以更加專注于如何將技術應用到實際場景中，從而帶來一個良性循環(huán)。

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Tangiblefuture創(chuàng)始人&CEO張曉輝則補充道，開源和普惠加速了創(chuàng)業(yè)團隊的發(fā)展，尤其是在2C領域。通過解放模型基礎研究，團隊可以更加專注于產(chǎn)品創(chuàng)新和用戶價值的探索。

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展望未來技術的可能性，張曉輝認為通過跨領域的協(xié)作，不僅技術人員，甚至設計師、編劇等各行各業(yè)的人才也能參與到創(chuàng)造過程中，開創(chuàng)全新的創(chuàng)作范式，激發(fā)更大的想象力。

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這種觀點正是百度智能云開放生態(tài)的體現(xiàn)。通過構建一個開放、協(xié)作的技術平臺，百度智能云不僅為開發(fā)者提供了強大的工具支持，還通過開源和普惠推動了更多創(chuàng)新應用的落地。

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從早期探索，到如今主動擁抱開源生態(tài)、快速整合DeepSeek等前沿模型，百度智能云不僅以千帆平臺等全棧系統(tǒng)級能力為企業(yè)AI落地構筑堅實底座，更通過與全球伙伴的深度協(xié)作，打破技術壁壘，構建“樂高積木”式開放生態(tài)，讓開發(fā)者與企業(yè)能夠靈活組合AI能力，釋放創(chuàng)新潛能。

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這種戰(zhàn)略轉型，彰顯了百度智能云對AI普惠化與產(chǎn)業(yè)化趨勢的深刻洞察，以及推動技術普及、賦能千行百業(yè)的堅定決心。

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同時，技術創(chuàng)新與開放生態(tài)的結合，也為百度智能云在大模型時代提供了前所未有的優(yōu)勢，使得它能夠在各個行業(yè)中加速AI的應用和智能化升級，成為引領行業(yè)變革的重要力量。