大模型时代，百度智能云迎来最大机会

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文章摘要

随着AI技术的快速发展，尤其是DeepSeek等大模型的崛起，AI产业化进程显著加速。然而，AI的真正落地不仅依赖于技术突破，更需要强大的基础设施和开放的生态系统作为支撑。当前，AI产业正面临从模型训练到应用部署的全链条挑战，企业级AI Agent的需求激增，预计到2025年将成为AI落地的重点方向之一。尽管如此，企业在实际应用中仍面临场景选择难、技术门槛高、成本控制难、规模化部署复杂等痛点，这些问题亟需通过基础设施重构和生态优化来解决。

大模型的落地应用正在多个行业快速推进，尤其是在金融、制造和政务领域，AI技术的应用场景不断扩展。数据显示，2024年中国AI产业规模已达2697亿元，增速为26.2%。百度智能云在大模型相关项目中表现突出，其千帆平台企业用户数突破40万，覆盖能源、政务、金融等多个行业。然而，大模型的应用并非一帆风顺，硬件成本高、算力需求大、技术门槛高等问题成为企业部署AI的主要障碍。IDC数据显示，2023年有27%的企业AI项目因算力成本超支而停滞。

百度智能云通过基础设施的全面重构，为企业提供了从底层算力到上层应用的全栈系统级支撑。百度发布了昆仑芯超节点和百舸AI异构计算平台，显著提升了推理性能并降低了成本。此外，百度与英特尔的合作推出了高性能计算实例，单核性能提升40%，本地存储IO提升75%，为AI推理场景提供了更高效的计算能力。千帆平台则通过提供灵活的开发工具链和行业模型，帮助企业降低技术门槛，提升开发效率。

在应用开发层面，百度智能云推出了智能体Pro，支持复杂的推理与思考，为企业定制专属智能体提供了更多可能。同时，千帆平台率先实现了MCP协议的全生态兼容，并发布了企业级MCP服务，帮助企业快速定制智能应用，加速大模型落地。此外，百度还推出了千帆数据智能平台，提升数据迭代效率，保障数据安全，帮助企业在大模型场景中实现高效协同。

百度智能云通过开放生态的构建，打破了技术黑箱，为企业提供了灵活组合AI能力与行业资源的可能性。百度智能云副总裁尹英利提出，通过“按需组装”的方式，企业可以快速构建定制化AI应用，实现技术到商业价值的闭环。这种开放生态不仅提升了技术适配能力，还推动了更多创新应用的落地。

在冶金行业，百度智能云与中国钢研的合作取得了显著成果。通过百度全栈AI基础设施的支持，中国钢研在4个月内实现了金相分析、表面缺陷检测和物料跟踪等核心场景的突破，关键指标准确率超过95%。这些成果不仅推动了中国钢研的智能化转型，也为冶金行业树立了AI应用的标杆。

百度智能云的全栈AI能力，不仅解决了算力成本高、技术门槛大等具体痛点，更让企业能够基于自身数据和业务逻辑，快速构建定制化AI应用，释放创新潜能。通过系统化的解决方案，百度智能云重新定义了企业落地大模型的路径，助力企业跨越场景选择难、规模化部署复杂的瓶颈，推动AI从技术实验走向生产力重塑的核心。

在Create 2025大会上，百度智能云展现了前所未有的开放姿态，通过与NVIDIA等全球伙伴的深度协作，积极拥抱开源趋势和普惠AI。百度智能云不仅整合了DeepSeek等前沿模型，还通过千帆平台提供一站式工具链，支持企业进行模型精调、蒸馏和场景化应用开发，显著降低了AI落地的技术门槛。这种战略转型彰显了百度智能云对AI普惠化与产业化趋势的深刻洞察，以及推动技术普及、赋能千行百业的坚定决心。

通过技术创新与开放生态的结合，百度智能云在大模型时代提供了前所未有的优势，加速了AI在各行业中的应用和智能化升级，成为引领行业变革的重要力量。