2025 AI云决战：谁在机场广告牌后真正扎根产业？百度智能云用95个项目、7.1亿元给出答案

2025年即将画上句号。如果要为这一年的AI发展选一个标志性画面，我会投票给机场。

如今在北上广深，机场几乎成了「AI云厂商的秀场」；从首都机场T3到上海虹桥出发层，阿里云、百度智能云、华为云……几家巨头几乎占据了所有核心广告位。

To B的战役，已经从线上蔓延到了线下。说实话，这些广告牌造价不菲，一年下来几个「小目标」轻轻松松就投进去了。看着这些灯火通明的灯箱，我反而产生了一个疑问：

在这个恨不得把「AI」刻在脸上的时代，谁在真正做事？谁才是骨子里的AI原生，并且扎进行业最深？

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聊原生，得看实质。坦白讲，想透过机场广告看懂「标准」，太难了。

因为2025年的AI圈实在太喧嚣了，简直就是一个巨大的「秀场」。今天这家召开发布会，宣称模型跑分全球第一；明天那家发战报，说日均调用量破亿；就连价格战，都打得比电商大促还凶。

云厂商们纷纷学起网红那一套，比谁的吉祥物更可爱，比谁更会「玩梗」。

热闹吗？确实热闹。 焦虑吗？也真焦虑；但如果我们关掉滤镜，去看「真金白银」的流向，会发现另一个完全不同的世界。

没有聚光灯、更加残酷的「招投标战场」，我特意用Agent跑了一遍数据；结果令人惊讶——差距比想象中大得多。

2025年1月至11月，百度智能云一举拿下了95个中标项目，总金额高达7.1亿元。这是什么概念？「项目数量」和「中标金额」双双登顶。

咱们把数据摊开来看，就知道「第一」的成色了：金额排名第二的火山引擎是4.75亿，后面紧跟着华为云（4.46亿）和阿里云（3.62亿），腾讯云则为1.1亿。

发现了吗？

当别人还在几亿区间内缠斗时，百度已经拉开了明显的身位。有了这本账，那些虚无缥缈的榜单排名就没什么好列举的了。

在To B的商业世界里，唯一的「权威」就是客户掏出的真金白银。这组数据还揭示了一个更深层的风向：为什么企业愿意把钱投给百度？是因为它的模型参数最大吗？

不是。是因为它把模型变成了能干活的生产工具。

所以，我们把话说透：2025年的风向已经变了。行业从「听故事」阶段彻底进入了「看落地」阶段；模型即应用，已经成为企业的刚需；谁能把AI真正落地到业务场景中解决实际问题，资金就流向谁。

如果非要给现在的云厂商分个类，智远认为，它们正走向两个截然不同的路径：一派向左，信奉「互联网逻辑」。

做流量，做声量，试图用C端打法反哺B端；这没有错，因为市场初期需要有人吆喝，需要「大力出奇迹」来教育用户。

另一派向右，信奉「产业逻辑」。做底座，做基建，把自己变成“水煤电”，去啃最难啃的硬骨头。这讲究流水不争先，拼的是内功深厚。

招投标的数据证明，百度显然选择了后者。

流量是流动的，但底座带不走；当潮水退去，靠补贴、营销堆起来的「繁荣」可能一夜崩塌；但铺设好的光缆、搭建好的算力集群、打磨好的模型底座，会成为这个社会真正的资产。

所以谁能定义AI云的标准？智远看来，是钱流向的地方。

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现在很多企业对AI转型有个误解，以为弄个聊天机器人就是数字化转型；云厂商们也乐于推波助澜，不停地晒Token调用量，仿佛调用次数越多，AI就越成功。

但智远看来，单纯的调用量，有时只是这个行业的「虚荣指标」；如果几十亿次调用没有进入企业生产环节，那它对商业贡献几乎为零；这不叫生产力，这叫「电子多巴胺」。

作为商业观察者，我更关心另一个指标：

热闹的调用量，究竟有多少真正转化成了企业的收入？李彦宏前不久有一个非常透彻的判断，他说：智能不再是成本，而是生产力。

这句话听起来有点像「正确的废话」，但仔细品味，会发现里面的逻辑变了。他意思是：企业用AI，要把AI「内化」进业务流程，变成你的肌肉，甚至成为血液。

我前几天出差，看到一组例子，非常有意思。这里的主角，是中国中车、泰康保险这样的「实力派」。

比如：在中国中车。

这可是咱们轨道交通装备唯一的「国家队」。造高铁，有个最难啃的硬骨头：空气动力学仿真。

以前，这道工序简直就是「算力吞金兽」。设计师改个车头造型，哪怕只动一根线条，想看看风阻数据，都得扔进高性能计算集群里跑仿真。

跑多久？整整24小时；这意味着，研发节奏被按在「天」这个尺度上，改一笔，等一天。

中车联合百度，搞出了一套「斫轮」系列大模型。这名字听着挺玄乎，说白了：把老师傅脑子里那些只可意会、不可言传的「经验」，全教给AI。

其中最牛的，是专门做仿真的「斫轮·风驰」；直接把24小时压缩到了10秒（注意，还是单机运行的速度）；工程师这边刚改完图，那边风阻数据就弹出来了，研发直接从「按天等结果」变成了「读秒时代」。

而且，基于百度的智能体基础设施底座，中车还把NLP、文生图等能力全接入了「斫轮」平台，让质检、设计等环节也全都跑在了AI上。

发现了吗？

这是对研发命门的重构。AI在这里，把「等待」成本彻底归零，让工程师能像搭积木一样，实时看到每一次创新的结果。

再比如在泰康保险。更直观。

以前培养一个金牌销售，那是拿真金白银和真实客户去喂出来的，周期长、损耗大；现在，泰康用百度千帆平台搞了个「AI智训」 。

AI变成了性格各异的「难缠客户」，甚至能由大模型直接生成「客户分身」，和销售员进行实战演练；销售员不用再拿真实客户试错，面对AI陪练，想怎么练就怎么练。

这才是百度智能云可怕的地方。

当我们用谁的流量大、谁的Token调用多来看市场时，百度智能云已经默默把手伸进了泥土里。它只跟你算账：算工业良品率提升了多少，算员工的成单能力提升了多少。

这种「深入肌理」的能力，才是一个AI云厂商真正的护城河。毕竟，热度总会退去，但企业对「降本增效」的渴望是永恒的。

把AI变成产业的水煤电，才是做「基建」。所以，客观判断一家云厂商强不强，别光看广告牌，要看它在工厂里、在矿山下、在银行柜台后，到底扎得有多深。

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既然说到扎根，那必须得换个更有「钱味」的视角：降本增效。

思考一个问题：在AI时代，到底什么决定了成本？砍掉几个人力？还是重塑一下工作流？这些都是表面文章；真正决定AI成本的，是看损耗；决定AI上限的，是看基础设施。

很多人印象里，百度是典型的「理工男」，特别在今年这个还得勒紧裤腰带过日子的环境下，建议你重新审视一下这个理工男。

为什么？

因为只有懂技术的理工男，才最会帮一家企业「抠成本」；这也是百度高层，一直在强调那个听起来有点枯燥、但含金量极高的词：「全栈布局」。

现在，百度智能云直接把这套东西升级成了两层核心底座；为了让你看懂这笔账，我拆解一下这艘「云端战舰」。

先看第一层底座：AI Infra（算力基础设施）。

这是这艘战舰的「动力舱」。很多企业做AI，最怕买得起显卡，用不起算力，显卡之间数据传输堵塞、集群训练中断，都是「隐形吞金兽」。

百度怎么解决的？最底层，它铺设了昆仑芯（M系列），甚至搭出了国内罕见的全自研万卡集群。

更绝的是，上面的百度百舸平台。它像个超级交警，能把不同品牌的芯片（英伟达、昆仑芯等）放在一个池子里混着用。

我查了一下最新数据：

在百舸调度下，万卡集群的有效训练时长居然能达到99.5%；你要知道，行业平均水平可能还停留在70%-80%；这20%的差距是什么？是真金白银的电费，更是你比对手快一步的上市窗口。

第二层底座：Agent Infra（智能体基础设施）。

这艘战舰的指挥舱，也是百度和其他家最大的区别；别人还在卖「模型API」（MaaS），比谁的Token更便宜，但百度发现，企业真正要能干活的是「智能体」。

所以，百度搞了个千帆平台。这上面有什么？除了最新版的文心大模型，还有150多个主流模型，随你调配。

但这只是「前菜」。它真正压箱底的本事，是主打「功能完备」，直接给你端出一整套企业级的「Agent开发服务」。

无论你需要模型微调、工具调用，还是复杂的工作流编排，这里都有现成的「武器库」，能帮开发者大幅提效，快速构建出专业的智能体。

现在这上面已经长出了130多万个Agent；注意，它们是在企业的业务流里真正干活的。

再往上看，就是应用层了；这也是最让老板们兴奋的地方。百度直接掏出了「秒哒」和「百度伐谋」这样的武器。

• 秒哒，让不懂代码的人也能像搭积木一样做应用
• 百度伐谋，像企业军师，帮企业做复杂决策分析

看懂了这个新架构，就明白为什么我说百度最会算账。

如果选组装厂，本质在买零件；芯片买一堆，模型租一个，回去怎么组装、怎么优化，全靠你自己填坑；数据在层级之间传输的损耗，最后都是你买单。

百度，本质上卖一个「端到端优化」的超级系统；底层（AI Infra）把算力榨干到极致；中层（Agent Infra）把开发门槛降到最低；上层（应用）直接给你开箱即用的工具。

这才是AI原生，真正的「云智一体」。

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我们习惯了用「互联网的流量逻辑」看事情，轻资产、快迭代似乎成了正确导向；但在AI原生时代，这种逻辑正在失效，现在AI圈像「跑车俱乐部」，大家都在比百公里加速。

可中国经济转型，是一辆满载的大卡车，甚至是一列高铁；跑车确实拉风，但跑车拉不动煤炭、拉不动钢铁、拉不动几十万亿的金融资产。

中国产业，需要「重卡底盘」，百度智能云之所以不追求表面的「推背感」，因为它一开始就按照「极限载重」的标准在设计。

口说无凭，数据不会撒谎。

我翻阅了一下百度智能云的客户名单，剥离掉宣发品牌，发现了一个非常有趣的「哑铃型结构」：哑铃左边，是无数渴望用AI改变玩法的创新者；哑铃的另一头，全是「大国重器」。

财经作家吴晓波，在昨天的演讲里透露了一组数据，印证了我的观察：今天，中国65%的央企、100%的系统重要性银行、排名前十的新能源汽车企业，都在使用百度智能云。

这就很有意思了。为什么是它？

如果把颗粒度切细一点，不仅能看到结果，更能看懂「信任的逻辑」：

金融大动脉里，邮储银行、民生银行全在百度的云上；在这里，AI是每天处理亿万级交易的风控防线，银行买的是「不掉链子」的稳定性。

在工业与能源的骨骼里，从中石化、国家电网到中国钢研…… 65%的央企选择，证明了一件事：百度不仅懂代码，更懂中国的「工业肌肉」。

在这里，AI必须深入到电网的巡检线和工厂的流水线，容不得半点虚头巴脑。

出行和前沿科技赛道，除了几乎全覆盖的头部新能源车企，百度智能云更是支持了包括北京、上海、浙江、广东在内的具身智能「国家队」。

这些代表未来20年的「新物种」，起步就长在百度的底座上；这也解释了为什么在具身智能市场，百度的份额能拿到第一。

智远说这些，并不是为了吹捧。是想揭示一个残酷的现实：在当下国际环境里，真正的底盘，除了要能「载重」，还要能「抗压」。

我们必须承认，全球科技博弈并没有结束，甚至刚刚开始；如果没有底层芯片、自主框架、自研模型，那么上面的应用再繁荣，也只是「沙上建塔」。

一旦外部供应链断裂，看似华丽的「组装车」可能会瞬间趴窝；所以，对于中国产业真正的价值来说，百度智能云像一个安全屋。

全栈自主可控。我理解的，这六个字的潜台词是：

无论外部风浪多大，因为我手里有地基（算力）、有栋梁（模型）、有砖瓦（应用），所以我能保证你的业务永远不停摆。

对于掌握国民经济命脉的央国企来说，这种选择「确定性」，都是用脚投票的。

写到这里，我似乎找到了此前百思不解的一个答案：百度到底在修什么路？现在回头看，这是一场「沉默的远征」。

早在2011年，当别人还不知道AI芯片为何物时，它就开始了昆仑芯的预研；十年前，当别人在做O2O赚快钱时，它在建实验室、定AI云战略；今天，当别人争流量时，它在给央企修底盘。

这确实是一条笨路。但也正因为笨，让我看清了2025年AI的真相：

这玩意儿，真不是在空调房里，随便「手搓」几个爆款APP就能成的；真正的AI云，得沾泥土，得带机油味；它得从钢铁水泥的缝隙里硬挤出来，从银行柜台的每一笔流水里跑出来。

说白了，产业才是硬道理；被AI彻底改造过的电网、高铁、工厂，这些看得见、摸得着的「新实体」，才是咱们手里最硬的底牌。

还是那句话：嗯，扎得越深，越不可撼动。