今年以來，國內外頭部雲廠商相繼上調部分核心產品價格，打破了行業近二十年「只降不升」的慣例。這背後，是雲計算從低價擴張走向能力定價的深刻轉折。

驅動這一轉變的根本力量，來自需求側的重大變化。過去，雲廠商比拼參數規模與算力數量，客戶也習慣以此作為選型標尺。如今，客戶不再滿足於技術參數本身，而是更迫切希望AI真正融入業務、創造價值。行業的重心從單純的「技術突破」轉向深度的「應用落地」。這種需求的升級，正在倒逼供給側做出改變。

（來源：公司資料）

這種轉變不是偶然。自「龍蝦」爆火以來，AI應用正加速進入智能體時代。在近日舉行的Create2026百度AI開發者大會上，李彥宏首次提出AI時代的「度量衡」——日活智能體數（DAA）。

他認為，Token不一定代表終局，它代表成本而非收益，衡量的是投入而非產出。而DAA則大致對應移動互聯網時代的日活用戶數，「衡量一個平台和生態的繁榮，更應該看的是DAA這個指標，關注有多少Agent在給人類幹活，並交付結果。」

眼下開發者已經不再把AI當作靜態的工具，而是視為一種能夠自適應場景、持續進化的數字生命。企業對AI雲的期待，也不再是功能模塊的簡單組合，而是一套能支撐智能體開發、運行乃至持續進化的完整基礎設施。

面對這一根本性轉變，百度智能雲提出了全新的解答——推出面向大規模智能體應用的新全棧AI雲。這不僅僅是技術能力的單項補齊，更是將需求洞察、供給重構與價值閉環串聯起來的一場系統性變革，正在重新定義AI雲的邊界與可能。

01

當AI不再只是拼參數，百度智能雲的新全棧邏輯

當前AI產業正處於供給方式劇烈變革的拐點。過去談論全棧能力，核心命題是「有沒有」；而今天面對瞬息萬變的新需求，命題變成了「如何協同」與「如何進化」。

在此之前，全棧能力往往對應着不同的需求：芯片研發、雲底座、模型訓練、智能體開發客戶的需求相對模塊化——需要多少卡、調哪個模型、建什麼層面的能力。這種邏輯背後，是過去企業普遍將AI視為一種可採購的工具，這使得雲服務商和客戶的注意力都首先放在「補齊能力」上。於是，AI雲的競爭演變成了一場參數和算力的軍備競賽。

隨着智能體時代的到來，整個行業的競爭邏輯發生了根本變化。雲廠商比拼的不再是「是否擁有全棧」，而是「能否高效地將全棧能力轉化為客戶可用的服務」。

（來源：公司資料）

正是基於這一洞察，百度智能雲提出了「新全棧」，不僅是全面針對兩大Infra的升級，更是讓彼此之間形成協同飛輪，在提升單位Token的智能水平，提供每瓦性能更強、性價比更高算力底座的同時，支撐起大規模智能體應用從開發到落地，以及自我進化的全過程。

在底層，芯片與模型實現深度耦合。底層芯片不再是通用的計算元件，而是根據大模型的推理特徵進行極致優化，實現算力的精準投放。目前崑崙芯P800已完成規模化驗證，2025年至今已交付多個萬卡集群。

在崑崙芯全國產集群上，已成功完成對文心5.1重要版本的訓練，整個集群的有效訓練率達到 97%，萬卡規模集群線性擴展度超過 85%，已經可以滿足前沿大模型大規模訓練對計算精度、算子穩定性、框架適配和長周期運行的要求。

在中層，IaaS、PaaS、SaaS形成動態反饋機制。當智能體在應用層遭遇高併發或複雜邏輯時，這種壓力能夠迅速反饋至PaaS層進行模型調度優化，並同步觸發IaaS層的資源自動化擴容。這不再是手動配置，而是一種自我進化機制，讓各層之間像生物神經一樣敏銳響應。

在頂層，新全棧提供整體性供給，不再將芯片、雲、模型、智能體看作獨立的板塊，而是通過雲服務粘合為整體，以系統性供給降低場景適配門檻。

（來源：公司資料）

與此同時，客戶的需求和心態也在發生深刻變化。過去，客戶對AI雲的需求往往是模塊化的，現在要求AI能夠深入場景，具備自主決策、長短期記憶和複雜任務拆解的能力。開發者不再把AI看作計算資源，而是視為「流動的邏輯」。這意味着底層架構必須像水一樣，根據應用層的形態實時調整。

正是洞察到這些變化，百度智能雲通過自身的平台與實踐給出了回應。在百度千帆平台上，企業已構建超130萬個智能體，工具日均調用次數達數千萬級。千帆AppBuilder憑藉從底層芯片到上層應用的全棧能力，穩居國內AI智能體企業級應用平台榜首。可以說，百度智能雲的新全棧，不是對舊有架構的簡單修補，而是一次從底層邏輯到服務理念的系統性重構。

02

從算力軍備轉向場景落地，百度智能雲重新作答

理論必須落地。新全棧的價值，最終也要通過真實的商業場景來驗證。

百度智能雲選擇了一條由重及輕、由大及小的滲透路徑，在傳統工業、新興領域和小微個體三個維度同時發力，構建場景與價值之間的正向循環。

在汽車行業，AI正在支撐萬億級的產業變革。

百度智能雲與長安汽車的合作可以說是「新全棧」能力賦能產業的一個典型縮影。早在2023年，雙方即共建智算中心，算力規模達到每秒142億億次，刷新了當時的行業紀錄。基於百度百舸·AI異構計算平台的持續優化，該智算中心支撐長安汽車開展大模型、智能網聯與自動駕駛研發業務。

目前，工信部僅批准了兩家車企的L3級自動駕駛產品，長安位列其中；今年，長安的端到端自動駕駛技術將走出實驗室，實現量產搭載。

（來源：公司資料）

放眼整個行業，百度智能雲依託全棧AI佈局，已服務於主機廠、電池、芯片、無人車等產業鏈各環節。截至目前，百度智能雲已成為100%中國主流車企的選擇，累計支持超過2000萬輛搭載L2級輔助駕駛的新車交付，持續領跑中國自動駕駛研發解決方案市場。

具身智能被視為AI的下一個主戰場，也是對新全棧能力最嚴苛的測試。

百度智能雲在國內具身智能市場份額已達35%，位居第一，領先優勢超過第二名兩倍以上。其核心競爭力在於數據、模型、本體的三位一體協同。數據層面，百度將十年自動駕駛積累的數據服務能力遷移至具身場景，支撐大規模採集與標註，化解數據稀缺難題；模型層面，其在典型VLA訓練上加速超過70%，世界模型推理時延降低近50%，原本按周計的訓練可壓縮至按天完成；產品層面，百舸平台幫具身產業客戶打造全模態、全鏈路的模型開發工具鏈，實現多模態數據管理與生產加速、VLM/WM/RL等全模態訓練加速、以及仿真評測加速。

（來源：公司資料）

AI的價值不僅屬於巨頭，也必須普惠到毛細血管般的個體經濟。

在義烏「前店後廠」模式下，過去廠長要針對不同問題分別訓練模型、逐個配置識別規則。如今，基於百度一見的視覺智能體「一見Claw」，可快速搭建出「AI廠長」和"AI店長"，通過一見視覺智能體，可以將海量規則自動配置到每個攝像頭上，通過自然語言，一句話識別規則、完成流程處置；Hogee智能營銷解決方案則內置營銷Skill，覆蓋銷售導購、數據分析、庫存調貨、促銷建議等全鏈路工作。

這些輕量化、低門檻的智能體應用，正是新全棧系統性供給能力的下沉，用一套經過大規模驗證的底層架構，支撐最微小場景的商業創新。

更多的場景帶來更成熟的技術，更成熟的技術帶來更多的客戶。百度智能雲服務超80%的央企、100%的系統重要性銀行，超1000家AI硬件廠商...

這些數字背後是一個正向循環的飛輪：場景錘鍊技術，技術沉澱為標準能力，標準能力再反哺更多場景。這不僅證明了當下的成功，更暗示了未來的增長確定性。

（來源：公司資料）

03

當AI進入深水區，雲服務需要一次系統性進化

回看工業史，可以更清晰地理解今天AI雲正在經歷的路徑。

早期汽車行業的供應鏈是鬆散的，發動機歸一家、變速箱歸另一家、電子系統再找第三家。但隨着汽車由機械產品演變為高度集成的智能終端，任何一個模塊的短板都會影響整車性能，終端產品的複雜性倒逼底層供應鏈整體進化。如今各家車企都在構建自己的智能座艙和自動駕駛系統，這不再是一顆芯片或一套算法的單點突破，而是一場芯片、雲與軟件協同的集團軍作戰。

今天，AI雲正在經歷同樣的歷史轉折。智能體的複雜性倒逼雲服務必須進行系統性重構，這不是選擇題，而是必然題。

李彥宏在Create大會上提出了「AI時代進化論」，其含義有三：一是智能體的自我進化，從被動響應到從環境中不斷吸取營養來提升自己，並主動執行；二是人類個體的自我進化，從普通個體到超級個體，並學會跟AI共存；三是企業組織的自我進化，從人與人的分工協作，到人與智能體的混合編隊，成為超級組織。

百度智能雲的新全棧，正是為支撐這一進化而生。此次全面升級的新全棧AI雲，圍繞Agent Infra與AI Infra兩條主線實現協同進化。在AI Infra方面，提供性能最強、最具性價比的AI算力服務，助力智能體跑得更快、成本更低、效果更優。在Agent Infra方面，將每一次Token消耗都轉化為更高的業務價值，讓智能體更高效地完成任務，在真實業務中實現穩定運行、持續進化、可管可控。

新全棧的終極意義正在於此——它不再是讓客戶去適應技術層級，而是讓整套全棧能力像一個智能器官一樣，自動長入客戶的業務場景中。當AI進入深水區，雲服務需要的不是更多參數的炫耀，而是更深耦合的進化；不是更多算力的堆砌，而是更高效率的轉化；不是更多層級的疊加，而是更有機的協同。

可以說，新全棧的關鍵不在於技術模塊的多少，而是一種服務理念的重構。它以雲為基石，通過芯片、模型、智能體的高度協同，實現了從「層級供給」向「系統供給」的飛躍。

正如百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖在大會上所說：「中國有最完整的產業體系，最豐富的應用場景。未來可能誕生超過100億活躍智能體，各類沉澱在產業裏的知識、經驗、工具和流程，未來都會成為可以被智能體承接和放大的能力。」

（來源：公司資料）

這場發端於需求側、深化於供給側的變革，正在重新定義AI雲。李彥宏在大會閉幕時這樣說道：「自我進化，是一套面向AI時代的系統性變革。只有那些敢於打破慣性、持續重塑自身的企業，纔有機會真正穿越周期，建立新的競爭優勢。這個時代沒有旁觀者，我們都是創造者。」

百度智能雲選擇了一條更難的路，告別參數內卷，拒絕機械拼合，用新全棧的邏輯去回應智能體時代的新需求。歷史反覆證明，那些敢於在轉折點上重新定義遊戲規則的玩家，往往也是下一個時代規則的制定者。