难以置信！百度智能云将AI收入增速目标提升至200%，全力争夺AI云市场的冠军！

最近，百度智能云的动态可谓相当引人注目，内部透露出了一种强烈的进攻信号。

根据21世纪经济报道的消息，在最近的一次战略会议上，百度智能云的高层明确表示，预计到2026年，AI相关的收入增速将从原来的100%提高到200%，全体员工都在为实现这一目标而努力，力争在AI云市场中占据第一的位置。

这可不是随便说说的口号哦！根据IDC的最新数据，到2030年，全球的AI云市场规模预计会突破4000亿美元。

市场蛋糕巨大，各家玩家的策略各异，竞争非常激烈。

和其他竞争者相比，百度智能云则是从头到尾构建了一条完整的产业链，从基础的AI芯片，到中间的云基础设施，再到最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，只有那些具备“软硬一体”全栈能力的云服务商，才能在这场竞争中占得先机。而百度在AI云领域的快速增长，恰恰抓住了这个增量市场的关键。

事实上，百度在这条“云智一体”的道路上已经走了十年。2026年的高增长目标，不过是对这一路径的一次考验，过去十年的积累和努力也终于迎来了属于它的时刻。

十年，从“不合时宜”到“唯一答案”

让我们把时间拨回到2015年。

那时候，国内的云计算市场正从“要不要上云”转向“如何上云”，各大互联网巨头都在忙着抢占市场。

与其他厂商不同，百度从一开始就确定了“云计算+大数据+人工智能”三位一体的发展战略。在当时，这种强调“云的智能属性”的做法看起来有些超前，甚至有些孤芳自赏。毕竟，在移动互联网蓬勃发展的时期，企业们更关心的是如何应对双十一的流量，而不是用AI来优化流程。

比如，那个名为“昆仑”的芯片项目，最初只是为了帮助百度内部的搜索和推荐业务解决算力瓶颈。在那个AI芯片尚处于空白的年代，百度的投入显得非常大胆。

细想起来，这一战略实际上为百度后来的AI云独特地位埋下了伏笔。

到了今天，单靠CPU已无法满足智能时代的需求，GPU已经成为基础设施的核心。曾经被认为“不合时宜”的百度，如今手握“昆仑芯”这一王牌，智能云也已经构建起一整套全栈基础设施，模型和应用层面齐头并进，成为了市场中游刃有余的选手。

在2025年2月，百度智能云成功点亮了由昆仑芯构建的P800万卡集群。仅仅两个月后，又一个全自研的3万卡集群被点亮。

3万卡集群意味着它可以同时支持多个千亿参数的大模型训练，或者容纳上千个客户进行百亿参数的精调。这标志着百度智能云进入了规模化、工程化的供给阶段。

这不仅仅是数字的叠加。在当前国际供应链充满不确定性、高端GPU短缺的情况下，拥有自研的万卡集群意味着这家云厂商在竞争中掌握了不被束缚的主动权。这也是百度与普通软件公司或集成商云厂商之间最大的区别。

一位长期关注云计算的分析师指出：“在AI云的后半场，谁能提供稳定、自主且大规模的算力，谁就能掌握主导权。百度的逻辑明晰，有了‘芯’，云才有根基。”

昆仑芯的迭代并没有停止。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）芯片已对外发布，配合“天池”超节点，在算力密度和互联带宽上都达到了新高度，展示了百度在底层技术持续投入的决心。

“芯云模体”全栈

系统级的协同进化

有了“芯”只是一个开始，而“用好芯”才是建立竞争壁垒的关键。

这需要软硬件之间的深度协同。百度也是国内少数几家能够与谷歌相提并论，具备“芯、云、模、体”全栈能力的企业。

通过“昆仑芯+百舸AI计算平台”的组合，企业能够真正实现“用好芯”。

百度智能云的“百舸AI计算平台”拥有编译优化、调度策略、训练推理加速等软件能力，能够充分释放芯片的潜力。一个显著的成果是，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算力需求爆发的早期，大家关注的是有没有芯片。但当下半场来临，企业开始大规模、长时间地使用算力时，竞争的核心就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表示：“只有通过软硬一体的优化，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）是远远不够的。百度的全栈构想，是要构建一个从底层到顶层，能够相互反馈、协同进化的有机体。

在芯片与云的基础上，是模型层。文心大模型5.0采用全模态统一建模，参数规模达到2.4万亿，为复杂的上层应用提供了智能内核。

连接智能与业务的核心是千帆大模型平台。百度的千帆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，帮助企业和开发者轻松创建实用的Agent。

技术的价值，最终要在实际场景中得到体现，智能体（Agent）被认为是最佳形态。百度在这方面布局了两个“利器”：一是“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描述，快速创建可用的程序。截至2025年底，秒哒已经累计生成了超过40万个应用。二是“伐谋”，这是一个演化智能体，基于自我进化算法在真实的产业场景中寻找“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。

伐谋在多个高端领域的能力已经得到验证。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，将单次气动分析的时间从传统的10小时缩短至分钟级，帮助车型研发周期平均缩短了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多轮的自动演化，找到了超越传统经验的最佳结构。

无论是芯片还是模型，最终都要在应用中创造价值。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，技术潜力成功转化为实际的产业效率。

拼落地，AI云市场的胜负手

市场是最真实的裁判，衡量AI云厂商产业落地实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，2025年全年，中国主流云厂商在大模型相关项目上的中标总数达341个，中标总金额约27亿元。在这场真刀真枪的竞争中，百度智能云斩获了109个项目，中标金额约9亿元，连续两年在中标项目数量和金额上双双夺冠。

百度智能云：抢占市场的背后故事

有位在国内知名AI企业从事B端业务的朋友曾和我聊过，他说他们公司在这一块其实做得相当不错，不过每次碰到百度时，心里总有点忐忑。

那么，为什么是百度呢？

仔细一看这些中标项目，就会发现一个有趣的现象：大模型正从“尝试阶段”渐渐转向“复购阶段”和“深水区”。客户的需求不再是随便聊聊、刷刷存在感，而是希望AI能够深入到具体的业务流程中，真正提升工作效率。

而说到百度，它的客户名单可真是令人印象深刻：65%的央企、所有系统重要性银行、800多家金融机构、前十大手机厂商，还有中国市场销量前15的汽车品牌……

比如在南方电网的深圳供电局，利用百度的千帆Agent Infra开发了配电网监视Agent和操作票审核Agent，这让电网系统的运行变得更加高效和可靠，同时也减轻了调度员在人工巡检上的压力，让他们可以把更多精力放在复杂场景的处理和应急响应上。

再看看银河证券，他们和百度智能云的合作推出了“场外交易Agent”，这个工具能帮助准确理解客户的询价需求，还能听懂“行业黑话”，快速生成报价方案，促进交易。自从这个Agent上线后，客户从询价到下单的转化率提升了整整三倍，业务规模也随之翻了一番。

企业真正需要的可不是一个简单的模型API，而是一整套能够解决实际问题的系统。百度的强项在于，它可以提供从芯片到模型，再到应用的全方位服务。这种“重资产”模式虽然起步较慢，但在解决复杂问题时，构建的壁垒也会更高。

与那些专注于MaaS（模型即服务）轻量化策略的公司相比，百度智能云更注重基础设施与AI应用的深度结合。

一位不愿透露姓名的云计算行业资深观察者表示：“AI云竞争的下半场，实际上是一场‘系统战’。单单提供模型调用（MaaS）将逐渐遇到性能瓶颈，而只做硬件集成则难以优化用户体验和开发效率。能够从底层硬件开始进行垂直整合，并提供完整工具链与开发生态的能力，显得尤为重要。”

从这个角度来看，百度智能云的全栈发展路径，恰好与产业智能化深入发展的需求曲线相吻合。近年来在招投标市场和高端客户群的成功，正是这种匹配的早期体现。

展望2026年，百度智能云“抢第一”的目标，不仅是市场之争，也是对其十年技术积累的一次全面检验。