今年 5 月，阿裡巴巴集團發布最新财報，2022 财年阿裡雲 EBITA 盈利 11.46 億元，實現 13 年來的首次盈利，更是成為中國唯一實現盈虧平衡的雲服務商。
這似乎釋放了一個信号：雲計算發展進入下一階段，新的戰鬥号角已經吹響。
誰，将是下一位拿到 " 盈利 " 接力棒的雲廠商選手？
是 " 中國四朵雲 " 的華為雲？騰訊雲？還是百度智能雲？
無可否認，很長一段時間裡，在雲計算的江湖中，百度智能雲，一直扮演着一個追逐者的角色。
但江湖就是江湖，當風起時，頭部玩家們都在蓄力，試圖定義一個新的時代。
百度也不例外。
從當初的起步晚、不被看好，到近幾年的奮起直追，一躍成為 " 中國第四朵雲 "，百度智能雲是如何憑借 AI 翻身的？
也許，可以從百度智能雲的一系列動作中窺見答案。
12 月 27 日，在由百度智能雲與中國電子技術标準化研究院共同舉辦的 "2022 百度雲智峰會 · 智算峰會 " 上，百度智能雲正式發布了重磅産品——百度 AI 大底座。
百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖表示，AI 大底座就是要幫助客戶降低 AI 産業應用的門檻，提升效率，企業隻需要把精力聚焦在場景業務上。
百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖
01 沒有更好的時機，當前就是百度智能雲的窗口期
無可辯駁，當下就是百度智能雲趕超的最佳時期。為什麼是當下？
首先，我國雲計算政策環境日趨完善，政策支持力度愈加堅定。
當前，距離 2006 年，亞馬遜第一次将其彈性計算能力作為雲服務進行售賣，催生出雲計算這一新的商業模式已經有十多年的時間。
在這十多年裡，全球雲計算市場規模持續增長，我國雲計算市場已從最初的十幾億增長到當下的上千億規模。全球各國政府紛紛推出 " 雲優先 " 策略，我國雲計算政策環境也日趨完善。
2012 年，國家發布《中國雲科技發展 " 十二五 " 專項規劃》，雲計算軟件行業開始成為國家重點發展任務。
" 十三五 " 期間，國家發布《" 十三五 " 國家科技創新計劃》，提出要大力發展雲計算技術及應用，支撐雲計算成為新一代 ICT 基礎設施，夯實了發展基礎。
去年，在 " 十四五 " 規劃中，數字中國建設被提到新高度，雲計算成為重點發展産業，邁進與行業深度融合的發展階段。
其次，在當前的全球數字經濟背景下 ，雲計算已然成為企業數字化轉的必然選擇，企業 " 上雲 " 步伐加快。
如果說以前企業擔心的是 " 要不要上雲 "，那麼，當下思考的問題已經變成 " 如何更好地上雲 "？
換句話說，" 行業需求到了。"
百度集團副總裁侯震宇告訴雷峰網，随着過去十幾年雲計算的普及，整體經濟朝着越來越數字化的方向前進。不管是智能制造行業還是互聯網領域，又或是新興的生命科學、制藥等，都有大量新的智能化技術引入到行業中，整個産業、經濟都在加速向數字化、智能化升級。
百度集團副總裁侯震宇
對于從事計算行業的人來說，近幾年最為欣喜的點，就是整個大的計算負載從經典意義上 CPU 同構計算，向異構計算、向側重 AI 契合 AI 的體系結構上做遷移。
" 這是十年來能夠看得到的最大趨勢，通過雲原生業務架構改進而帶來的最激動人心的大變化。"
更為重要的是，百度在技術層面的積累深厚。AI 大底座的發布不是一時興起，而是技術積累的水到渠成。
雷峰網在過去幾年近百次與百度人交流中，曾經反複聽到一個說法，百度從成立第一天就是一家雲上的公司。
2006 年，百度在其世界大會發布了博客産品——百度 hi，可面向用戶提供圖片的存儲和展示功能。其中，圖片存儲功能被做成了一個可以通用的存儲模塊。這一舉動被視為百度雲的發端，也是中國互聯網最早的面向 C 端的雲存儲系統雛形。
2009 年，百度開始用 GPU 做加速；
2012 年，百度基于自研 FPGA 研發 AI 加速器，同時開始大規模采購和建立 GPU 運算集群，開發了世界上第一個支持 GPU&CPU 的并行深度學習平台 Paddle，後來演化成深度學習框架——飛槳；
2018 年，百度發布中國第一款雲端全功能 AI 芯片—— " 昆侖芯 "，目前已規模化部署超過數萬片；
2019 年，百度開始着手進行預訓練模型研發，同年 3 月發布中國首個正式開放的預訓練模型 ERNIE1.0，并于 2021 年 12 月将 ERNIE3.0 升級為全球首個隻是增強千億大模型——百度文心大模型。
過去，這些産品線都是 " 各自為王 "，獨立發展。而當把它們聚在一起，進行一體化整合時，百度 AI 大底座就誕生了。
百度智能雲發布的國内首個全棧自研的 AI 基礎設施 " 百度 AI 大底座 "
僅僅隻是把幾條産品線聯合起來起一個名字是達不到真正整合優化效果的，隻有縱向整合，飛槳深度學習框架能夠發揮出昆侖芯片的特征，才能取得更好的效果，而這就是百度 AI 大底座的 " 靈魂所在 "。
李彥宏曾公開表示，百度這 10 年，累計研發投入超過 1000 億元。用 1000 億元，換來 " 追雲 " 道路上的主動權，這筆買賣，不虧。
02 百度攢了那麼多年，攢的就是個主動權
在雲計算市場中，百度智能雲不是最先進場的，這一點不可否認。
但要論最早布局 AI，并在雲計算市場中将 AI 這張牌用得遊刃有餘的雲廠商，百度一定有姓名。
數據顯示，在剛剛過去的 2022 年 Q3，百度智能雲營收 45 億元，同比增長 24%，增速高于行業平均水平。
Canalys 在 2022 年 Q2 報告中指出，百度智能雲在 Q2 中同比增長 25%，是市場整體增幅 11% 的兩倍多。
不僅如此，2022 年 6 月，IDC 發布《2021H2 中國 AI 雲服務市場研究報告》，百度智能雲再次獲得 AI 公有雲服務市場份額第一名。而這已經是百度智能雲連續 6 次獨霸第一寶座了。
快速的增長、不斷上升的地位，主要還是源于百度在技術方面的自信，以及大量的研發投入。
如果仔細翻看百度 2022 年 Q2 财報，會發現一個值得尋味的細節：支撐公司核心業務營收的是 63 億元的研發費用，超過公司核心收入 25%。
而這已經是連續第 7 個季度，百度核心研發費用占比超過 20%。
這也是為什麼百度能夠打造出國内首個全棧自研的 AI 基礎設施—— AI 大底座。" 百度在 AI 領域的投入時間确實太長了。" 其他或許也有類似百度 AI 大底座的基礎設施，但不像百度這樣是全棧、全要素、全自研的。
按照侯震宇的原話， 在國内目前沒有任何一家企業像百度一樣，在智能計算的核心領域擁有全棧自研的關鍵技術，在芯片、框架、模型、應用全要素的每一層都有非常領先的技術基礎，包括從最底層的硬件 AI 芯片到自主可控的飛槳深度學習框架，尤其最近特别火的大模型，目前百度在這幾方面做得非常領先。
正是基于過去這些大的技術投入，特别是 AI 框架、AI 芯片的前瞻性投入和技術積累，百度智能雲才能夠不管是在營收上還是行業地位上不斷提升。
實際上，當前雲計算領域的玩家中，也都有各自的優勢。
不同的是，他們要麼關注 AI 但不具備底層的芯片和系統能力，要麼做芯片出身但不具備上層軟件能力，特别是不具備直面需求的能力。而百度得益于自身的搜索基因，具備得天獨厚的場景鍛造機會。
據悉，目前，百度 " 昆侖芯 " 已上線的數萬片，廣泛用在百度搜索和無人駕駛汽車、愛奇藝、小度等業務上。對于其他任何一家初創 AI 芯片公司來說，似乎都沒有這樣大規模的場景來進行打磨。
基于自身的硬實力，百度智能雲正在将觸角不斷深入更多的行業場景，如金融、水電能、工業制造、自動駕駛、生物計算等。AI 大底座在國網的應用就是一個典型案例。
衆所周知，在能源領域，對高壓線纜進行巡檢是必不可少的工作，但是很多的高壓線纜往往處于深山密林中，巡檢人員很難進去，并且巡檢人員需要爬上線纜做各種各樣的檢查，非常危險。
于是，百度以 AI 中台能力幫國網福建建設了 AI 中台，在此基礎上，協同打造電力大模型，構建了 AI 電力關鍵業務數據的全鍊條智能處理能力，實現需求、樣本、模型、應用和叠代的全流程業務貫通，支撐國網福建電力更高效、規範地打造 AI 精品應用。目前，這一方法已幫助他們在識别準确率提升了 30%，識别效率提升了 5 倍。
另外，借助于 AI 大底座，實現了對通用大模型和具體到場景中模型的再訓練，實現正反饋。換句話說，國網是一個大集團，由于不同省市自然環境不一樣，在一個地方訓練出一個通用大模型并不能在每個地方都恰如其分地應用。但是，當地的樣本信息對于整個通用大模型有着促進作用。所以，當地收集上來的數據，可以灌到大模型中，在本地再做訓練，同時反饋到大模型中以加強大模型泛化的能力，實現整個循環的全面增強。
03 百度接地氣，殺傷力更大
或許沒有人能想到，曾經因無法商業化而被人所诟病的百度 AI，會在雲計算時代，成為百度最有力的 " 殺手锏 "。
今年，IDC 發布的《雲原生 AI- 加速 AI 工程化落地》報告中指出，雲原生 AI 能夠有效加速 AI 工程化落地。
而占據了後天早早布局 AI 原生雲優勢的百度智能雲，或正成為新一輪雲計算市場洗牌後的大赢家：AI 和雲計算不僅可以講一個好故事，更可能改變 " 戰争 " 方式。
百度智能雲在打 " 一種很新的戰争 "。
2020 年，百度智能雲首次提出 "AI 原生雲 " 的概念。
兩年的時間裡，百度智能雲無論是在公有雲市場還是智能雲市場，排名都快速提升。
2022 年，百度智能雲進行了戰略升級，核心戰略歸結為 " 雲智一體，深入産業。"
總的來說，戰略大概可分為四層：
第一層是深耕行業，聚焦實際場景。利用 AI 和雲計算能力力争在核心制造業、城市治理、水務、智能交通等場景裡打深打透。
第二層是通用産品，特别是跨模态沉澱下來的數字人技術、智能客服、數字孿生等技術，這是通用 AI 産品。
第三層就是 AI 大底座，由 AI IaaS 和 AI PaaS 組成，整合了百度自研的 AI 芯片 " 昆侖芯 "、飛槳深度學習框架、文心大模型，面向企業 AI 開發和應用提供完整解決方案。
第四層是基礎設施，通用 Cloud。
坦白來說，對于當前在雲計算江湖中叫得上名号的雲廠商，都在試圖定義一個新的雲計算時代，不斷推出相應的戰略部署。因此，各家不免有所重複：大家都是這樣想的，也是這樣做的。
但對于百度智能雲來說，AI 大底座，由 AI IaaS 和 AI PaaS 統一構成整個 AI 大環境層，是百度在這場戰争中最具差異化的打法。
業界都知道，由于 AI 應用十分分散，落地場景千變萬化，想要提煉出一個通用的 AI 大模型難之又難。因此，大多數玩家無法給行業提供一個 AI 中台。
而百度基于在雲和 AI 領域的雙重積累，給行業提交了一份新的答案。
另外，在此次的智算峰會上，百度還全新發布百度陽泉智算中心，這是基于百度 AI 大底座全棧能力打造的⽬前已建成的亞洲最⼤單體智算中⼼。
陽泉智算中心前身為陽泉數據中心，是百度在 2012 年開始自建的數據中心，投産以來便一直是亞洲單體最大數據中心。
今年，百度智能雲正式把陽泉數據中心升級為陽泉智算中心。它具備 4EFLOPS 的算力——作為參考，目前已建成的阿裡烏蘭察布智算中心，算力為 3 EFLOPS；商湯上海臨港計算中心（AIDC），峰值算力為 3.74EFLOPS。
正如沈抖所言，智能化為行業創造價值的浪潮才剛剛開始，需要雲計算廠商标準化地輸出智能化的底層能力，把芯片、大模型、深度學習框架等高門檻的技術，變成像水電能一樣供客戶按需取用。
而此次的全新發布意味着，百度陽泉智算中心将全面對外開放，滿足各行業超大規模 AI 計算需求。
侯震宇曾告訴雷峰網，未來是整個計算機體系架構變革的黃金 10 年，而中國能站在影響全球計算機體系架構這個層面的企業不多，所以百度做雲計算的優勢，會越來越後發地體現出來。
如今，百度的優勢似乎正在一點一點地顯現。
也許，在整個雲計算的遊戲中，阿裡的發展确實獲得了先發優勢，但這個市場空間還非常大，中國的雲計算市場嚴格意義上說還處在起步階段，各路玩家都還大有可為，而百度正在試圖重新定義一個新的遊戲規則。
