摘要：有人多了不知疲倦的天选“聊天搭子”，有人多了一位上知天文下知地理的在线老师，更有不少人已经切身体会到了人工智能对于提高生产力的巨大优势。
作 者：于启章
一、AI普惠时代，企业必须“登台”
随着大模型的全面开花，各行各业与AI共生早已成为共识。
有人多了不知疲倦的天选“聊天搭子”，有人多了一位上知天文下知地理的在线老师，更有不少人已经切身体会到了人工智能对于提高生产力的巨大优势。
然而，最近另一个共识正在形成——要进一步实现AI价值爆发，除了个体，企业也必须“登台”。
首先，企业是否积极落地AI应用，将直接决定AI技术走向生产线的转化效率。
其次，当AI应用能够规模化普及到各行各业，整个产业的效率与竞争力也将随之实现飞跃式提升。
可以说，AI发展的下一个里程碑不只是技术上的突破，更在于大规模、普惠化的企业应用落地。
而目前，多数企业仍面临高成本和性能不足的两大瓶颈：
一方面，大模型的训练成本高昂，而推理（推断）阶段的性能限制了AI在实际业务中的应用深度；另一方面企业缺乏快速、稳定且高效的AI基础设施来支撑大规模应用。
在这样的背景下，业界期待着技术领军者给出破解之道，帮助企业突破AI落地过程中的成本、性能和开发门槛，带来基础设施的系统级能力。
而在近日召开的百度Create2025大会上，百度智能云对这一时代命题的有何回应，笔者颇感兴趣。
我们不妨一同探讨。
二、基础设施再造，从成本入手
要让企业大规模用好AI，首先要解决算力基础设施的难题。
当前，不少企业在部署大模型时苦于推理成本高、效率低，大量模型的推理消耗了惊人的资源，成为AI普惠路上的拦路虎。
而百度在此次Create2025大会上给出的答案是对基础设施进行“再造升级”，让算力既更强又更省。
什么意思？
首先，百度智能云百舸平台作为百度自研的GPU算力底座，此次迎来了重磅升级。
在笔者看来，升级后百舸平台的核心能力其实可以总结为四个关键词：大容量、不卡顿、速度快、省成本。
容量上，百舸能组管理万张计算卡的超大集群，解决企业算力不足的痛点。这意味着就算是训练参数过万亿的巨型AI模型，也能保证99.5%的时间都在正常工作，即便出问题几分钟就能恢复。
至于丝滑程度，百舸的独家高速网络则能让系统响应速度达到5微秒级别，相当于眨眼时间的万分之一。就算十万张卡同时工作，数据通道也不会堵车，多复杂的AI模型都能流畅运行。
为了保证速度，百度智能云新研发的“昆仑芯超节点”技术，把64块高性能芯片塞进了一个机柜。相比传统8卡一柜的配置，现在1个柜子能顶过去8个柜子的算力，省去了大量设备间沟通的时间。
根据实测训练的数据来看，其效果能达到提速10倍，推理速度飙升13倍，现在1个机柜的算力抵得上过去100台服务器。
而为了省成本，百舸的“PD分离”系统会智能分配计算任务，配合多种优化技术把硬件性能榨干。最终实现推理费用降一倍，处理量翻20倍。
以前烧钱的AI推理任务，现在花5%甚至1%的钱就能搞定。
作为国内投入最早、经验最深厚的业界领军者，我们看到了百度智能云在芯片和底层架构上的创新积累正在开花结果。
这一系列突破意味着，企业在部署AI时最头疼的算力成本问题有望迎刃而解。
更重要的是，这些技术并非停留在实验室，而是已经在企业实践中取得验证。
以招商银行为例，这家业内领先的金融机构高度重视“AI+金融”的融合创新。
百度智能云携手招行，基于昆仑芯P800开展算力合作，稳定支持各类开源大模型运行，整体性能卓越。
借助这套新型算力底座，招商银行在智能客服、多模态数据分析等业务场景的AI应用效能上实现了显著提升。
不仅如此，百度智能云百舸平台目前已服务包括金融（如招行）、能源（如中石化）、汽车（如长安汽车）等众多行业龙头企业的超大规模算力需求，也同样惠及众多创业公司和生态伙伴。
基础设施层面的升级带来的一个直接结果是：当成本不再是AI普惠的拦路虎，高效的AI基础设施必然释放前所未有的算力红利。
三、模型与应用，亦可兼得
有了强大的算力基础，下一步是让企业更容易开发和使用AI。
当前，企业在落地AI时往往需要跨越模型开发和应用开发两大鸿沟：选择或训练合适的大模型成本高、过程复杂，而将模型集成到业务应用中开发出好用的产品，同样门槛不低、集成难度大。
许多企业既缺乏调优大模型的人才，也缺少将AI应用融入业务流程的工具和经验。这导致不少AI项目“纸上谈兵”，难以真正落地。
针对这些痛点，百度在Create2025大会上推出了千帆平台的全新升级，以期帮助企业在“模型”和“应用”两个层面都降门槛、提效率。
千帆平台提供了“两翼齐飞”的能力版图：一端是模型开发平台，另一端是应用开发平台。
通过这双重创新，企业既可获得最优性价比的模型服务，也能享受完善易用的应用开发工具链。
千帆模型开发平台旨在解决“选模型、训模型”的难题。
它提供了一个多维开放的大模型库，汇聚了100多个预训练模型，涵盖原生多模态、文本生成、深度推理、图像理解/生成、视频生成、语音识别以及垂直行业大模型等六大类AI能力。
简单来说，无论企业需要处理文本、图像，还是语音、视频，千帆平台上都能找到合适的模型，一站式挑选各厂商的最新SOTA（最优）模型，而且这些模型服务可以在24小时内快速上线部署。
更关键的是，百度通过百舸提供充沛算力支撑，显著降低了模型调用和调优的成本。
在提供模型的同时，千帆模型平台还带来全面的开发工具链，包括数据管理、模型微调、评估到部署的一整套流程，以及最新升级的三大能力：
深度思考模型的定制开发，支持对如DeepSeekR1、文心X1等大模型进行个性化定制；
多模态模型开发，覆盖从数据标注到模型训练、评估的全流程；
模型蒸馏，利用大模型生成高质量合成数据来训练小模型，实现“冷启动”。
这些工具让企业可以像搭积木一样对大模型进行二次开发、精简和优化，不再被厚重的模型训练周期所拖累。
与模型平台相辅相成的千帆应用开发平台则聚焦于降低“用模型做应用”的门槛。
千帆平台全面升级了企业级Agent开发工具链，让AI应用开发进入智能体驱动的新范式。
具体来说，在企业级RAG方面，千帆平台正式将RAG能力升级为Agentic RAG，让Agent可以基于对任务的理解去制定检索策略，提升整体召回准确率，大幅降低模型幻觉。
同时，千帆平台推出Deep Research深度研究模式，能让Agent自主完成复杂任务的步骤规划、信息筛选和整理。
这些能力的加入，持续抬高了AI智能体的“天花板”，让企业有机会构建更聪明、更强大的AI应用。
同时，千帆应用平台率先实现了对新兴MCP协议的兼容，本次大会正式发布千帆企业级MCP服务。
开发者可以一键调用上面的现成组件，或基于统一标准自行定制组件，然后无缝集成到自己的应用中。
这标志着企业开发AI应用正在进入“一键调用”的全新时代：
过去需要多轮开发才能实现的功能，现在可能通过拖拽几个组件就能快速拼装出来，大大降低了集成难度。
可以说，千帆平台的双向升级为企业提供了“模型易得、应用易建”的利器。
比如，教育领域的考试宝，就借助百度千帆大模型平台实现了质的飞跃。
在采用千帆平台提供的文心ERNIE大模型后，考试宝用AI生成试题解析的效率提升了1000倍之多。
过去，人工制作一道题的解析平均成本要1.5元人民币，而通过ERNIE4.0Turbo模型自动生成，一个解析的成本仅需约0.003元——不到一分钱。
同时，机器可以全天候不间断地批量生产内容，使内容生产从流水线作业变为无人值守。
得益于此，考试宝的平台大模型调用量和产品付费转化率都实现了翻倍以上的增长。
从这个案例不难看出，有了强大的模型库和工具链支持，中小企业也能以极低的成本享受到大模型带来的效能提升，原本需要投入巨资、人力的AI开发工作正在变得前所未有的高效轻松。
正如百度智能云所倡导的，从模型开发到智能应用落地，企业AI开发的门槛正在迅速下降，AI的民主化或许指日可待。
四、从“听懂”到“看懂”，场景制胜
当底层算力和开发平台都准备就绪，AI要真正创造价值，还需要有贴近业务场景的应用。
除了赋能外部客户，百度智能云也在自家生态中孕育AI应用新品，验证着这套AI基础设施的威力。
在Create2025大会上，百度智能云首次发布了两款自研的AI应用产品——客悦•ONE和百度智能云一见，分别从“听懂用户”和“看懂世界”两个角度，展示了AI应用如何深入行业末梢，帮助企业提升营销服务和管理效率。
比如，某智能硬件品牌过去在营销上遇到拉新难、成本高的困境：通过短信推送来添加客户微信往往效率低下，获取一个有效客户的成本居高不下。
引入客悦•ONE后，该企业采用其“智能外呼+RPA企业微信添加”自动化加粉方案，将原本的短信加粉降为辅助手段，由智能外呼作为主要渠道。
双管齐下的策略下，成功形成了线上转化粉丝和获客的双通道，最终私域转粉率提高到15%以上，单个粉丝添加成本降至仅3～5元。
通过这种AI加持的精细运营，这家科技公司在拓展流量和提高转化方面实现了显著突破。
可以说，客悦•ONE让企业更加“听得懂用户”——听懂用户的意图、情绪和需求，并以此优化每一次交互，达到更高的营销转化。
与“听”的能力相对应，百度智能云一见则让AI拥有了“看的本领”，帮助企业快速构建视觉AI应用，实现对现实世界的洞察。
简单来说，有了一见，企业只需“一句话”——用自然语言描述需求，就可以生成一个专业级的视觉AI应用。
即使是一线业务人员，不懂编程照样可以参与创建AI应用；而通过云边协同的优化，一见生成的应用成本相比传统开发方式降低20倍之多。
这一能力对那些市场需求变化快、产品迭代频繁、管理要求精细的企业而言尤为关键。
比如，某大型餐饮连锁企业利用一见平台打造了包括“菜品上桌检测、顾客离座提醒、餐桌收拾合规”等在内的6大视觉AI应用，用于量化管理全国1000多家门店的服务质量。
结果，这套AI系统将原本只有5%的抽检订单覆盖率提高到了95%，且AI识别的准确率高达99%，几乎实现了对门店服务的全面智能监管。
由此一来，门店管理人员能够及时发现并纠正服务问题，整体运营效率和客户体验都有了显著提升。
同样，在能源领域，某风电集团依托一见实现了对全国风电场的安全巡检智能化，巡检效率提升了6-10倍之多。
这些实实在在的成果印证了，AI不仅能“听懂”用户的语言，还能“看懂”世界的运行，用技术为企业解决安全合规、品控管理等实际问题，让专业级的视觉AI能力变得触手可及。
目前，百度智能云一见已经在连锁、制造、电力、矿山等20多个行业落地，为数百家头部客户提供服务。
百度智能云选择先在自家生态中孵化AI应用，一方面是为了验证其基础设施与平台能力的成熟度，另一方面也是在为客户示范AI落地的无限可能。
这些自研应用长在百度智能云的技术底座之上，表明企业利用同样的底座和工具，也完全可以打造出符合自身业务需求的AI产品。
比如在钢铁行业，中钢研与百度智能云联合打造了钢铁行业的系统级智能基础设施。
首先，基于昆仑芯和百舸，搭建了专属的智算平台；其次，在千帆平台上做模型精调，使用大、小模型结合的方式获得最佳效果；最后，使用一见视觉平台，快速完成了表面缺陷检测、金相分析这些核心场景的应用开发。
最终，可以实现秒级数据标注时间，检测准确率95%+的关键指标，达成产线提效50%+，质检人力节省40%+的运营效益。
在笔者看来，这些实践正向我们证明，AI不再是冰冷的技术，而成为了贴近企业业务一线的解决方案，深入到产业的神经末梢，为企业创造真实可见的价值。
五、共赢，离不开这两个字
从强大的算力基础设施，到完善的模型和应用平台，再到丰富的自研应用案例，百度智能云正在构建一个开放共赢的AI生态体系。
要知道，AI的大规模落地绝非一家公司之力可以单独驱动，需要产业上下游生态的协同与价值共创。
在Create2025大会上，百度智能云也展示了其生态版图——通过开放百舸算力和千帆平台，与合作伙伴共同构建AI落地的全链条闭环，让更多企业共享AI红利。
这一生态战略已初具规模，透过一组数据可见端倪，截至目前：在百度千帆平台上，伙伴们累计完成了4.8万个模型精调，合作伙伴开发了100万个千帆应用；
过去一年，百度智能云和伙伴联合拓展的商机增速达到300%，覆盖全国80%的城市；
百度智能云头部客户项目中已有70%由生态伙伴参与交付，2025年计划实现100%伙伴联合交付。
这种“引凤筑巢”的生态策略，让不同规模、不同行业的企业都能在百度的AI基础设施上找到适合自己的角色：
或提供行业数据和场景，或封装专业模型能力，或开发最终的解决方案。
大家在同一个平台上各展所长、优势互补，联合打造出丰富多元的AI应用场景。
可以预见，在这样的带动下，新一代AI产业生态将更加开放和标准化，规模效应也将进一步凸显。
生态共赢正成为驱动AI大规模落地的核心推力——当越来越多的企业、开发者加入，共建共享AI能力，AI才能真正融入百业，长久地发挥价值。
六、结语
笔者认为，本次百度Create2025大会带来的不只是技术和产品的发布，更宣示了一个AI普惠时代的新篇章的开启。
很多人并不知道，作为国内在云技术领域深耕多年的品牌，百度云本就在这次大模型浪潮中“闷声发大财”，成为众多AI公司的落地大模型的最优选。
如今，百度智能云以基础设施、模型平台、自研应用为三大支柱，下有坚实高效的算力底座，中有灵活强大的开发平台，上有直击痛点的应用实践，层层协同、相辅相成，打通了从技术到价值转化的“最后一公里”。
面向未来，企业要拥抱AI浪潮，需要的不仅是某一项技术，而是一套系统级的解决方案。
现在，这一体系化布局既为行业提供了范本，也彰显了百度在AI领域深厚的技术积淀和生态整合力。
可以想见，随着更多企业借助这套范式加速迈向智能化转型，我们离真正的AI普惠时代也将越来越近。
每一家企业、每一个个体，都有机会在这场技术浪潮中受益，共同见证AI赋能百业的新纪元。
AI所蕴藏的商业价值与即将带来的产业变革，值得我们每一个人期待。
排版 | 小元编辑 | 于启章 主编 | 孙允广
来源：正和岛