在人工智能技术迅猛发展的当下，算力已成为驱动大模型创新的核心动力，被业界视为新时代的“关键能源”。国际能源署最新报告显示，2025年全球数据中心投资规模预计达5800亿美元，较同期石油行业投资高出400亿美元。这一数据对比不仅凸显了AI产业的蓬勃态势，更反映出市场对智能化转型的坚定信心。面对日益复杂的模型训练需求与多样化的应用场景，传统基础设施已难以支撑，构建以算力为核心的AI基础设施体系成为行业共识。
在近期举办的百度世界大会上，这家科技巨头系统展示了其在AI基础设施领域的全面布局。从点亮三万卡规模的昆仑芯P800集群，到实现98%有效训练时长的百舸平台，再到新一代天池256/512超节点产品，百度已形成覆盖芯片、集群、平台的全栈解决方案。这种软硬协同的体系化能力，正成为AI云市场竞争的新焦点——谁能构建稳定、高效、可扩展的全栈架构，谁就能在智能化浪潮中占据先机。
全球科技巨头早已展开激烈角逐。谷歌凭借TPU芯片构建起高度定制化的算力体系，在模型训练领域形成独特优势；亚马逊AWS通过自研芯片与云服务的深度融合，持续提升能效比；OpenAI则联合博通开发AI加速器，同时布局独立云服务以减少对外部供应链的依赖。英伟达的转型更具标志性，这家传统芯片厂商正通过GPU性能升级、高速互联技术创新和NIM推理服务等举措，向完整的AI基础设施供应商转型。这些动向共同指向一个趋势：AI竞争已从单一算力供应转向全链路整合，芯片、系统、编译、调度、模型等环节的深度协同成为关键。
作为国内AI领域的先行者，百度的布局早有端倪。2011年，其昆仑芯团队便启动FPGA AI加速器研发，是国内最早基于真实业务场景开展芯片创新的团队之一。经过三次迭代，昆仑芯已形成完整产品线。在云服务方面，百度智能云2020年提出的“云智一体”战略正持续发力，IDC报告显示其以24.6%的市场份额连续六年领跑中国AI公有云市场。这种软硬结合的优势，在应对新架构、新应用挑战时显得尤为突出。
随着AI Agent、智能编程等新兴应用的涌现，传统任务执行方式正发生深刻变革。百度智能云混合云部总经理杜海指出，未来算力需求可能达到现有水平的百倍规模。这种变化对基础设施提出更高要求：在芯片层面，昆仑芯新路线图明确聚焦大规模推理与超大规模多模态训练场景，其天池超节点系列通过卡间互联带宽的显著提升，可支持万亿参数模型训练；在平台层面，百舸平台通过XPU直通通信、多平面网络设计等技术，实现了万卡集群95%的带宽有效性，接近理想线性扩展水平。
面对异构计算、分层存储等新挑战，百度通过软硬件协同优化持续突破。针对MoE模型和跨模态训练场景，其团队开发的异构并行通信策略将算力利用率提升至50%左右，分层存储方案则使国产集群运行效率接近国际主流水平。这些技术积累已形成可复制的解决方案——北京人形机器人创新中心基于百踸平台训练的Pelican-VL 1.0模型，在多项基准测试中达到国际领先水平，训练效率提升显著。该中心大模型负责人鞠笑竹评价称，平台提供的全链条支持让团队得以专注于科研创新。
这种全栈能力正在产生广泛行业影响。百度智能云已帮助招商银行、国家电网等数十家头部机构完成国产算力部署，其万卡集群成为首家通过信通院权威认证的国产解决方案。在金融、能源、科研等领域，百舸平台通过整合资源管理、工程优化等服务，帮助企业突破“有硬件无能力”的瓶颈，将算力转化为实际生产力。这种从芯片到应用的垂直整合模式，正重新定义AI时代的竞争规则。
