今年以来，国内外头部云厂商相继上调部分核心产品价格，打破了行业近二十年 " 只降不升 " 的惯例。这背后，是云计算从低价扩张走向能力定价的深刻转折。

驱动这一转变的根本力量，来自需求侧的重大变化。过去，云厂商比拼参数规模与算力数量，客户也习惯以此作为选型标尺。如今，客户不再满足于技术参数本身，而是更迫切希望 AI 真正融入业务、创造价值。行业的重心从单纯的 " 技术突破 " 转向深度的 " 应用落地 "。这种需求的升级，正在倒逼供给侧做出改变。

（来源：公司资料）

这种转变不是偶然。自 " 龙虾 " 爆火以来，AI 应用正加速进入智能体时代。在近日举行的 Create2026 百度 AI 开发者大会上，李彦宏首次提出 AI 时代的 " 度量衡 " ——日活智能体数（DAA）。

他认为，Token 不一定代表终局，它代表成本而非收益，衡量的是投入而非产出。而 DAA 则大致对应移动互联网时代的日活用户数，" 衡量一个平台和生态的繁荣，更应该看的是 DAA 这个指标，关注有多少 Agent 在给人类干活，并交付结果。"

眼下开发者已经不再把 AI 当作静态的工具，而是视为一种能够自适应场景、持续进化的数字生命。企业对 AI 云的期待，也不再是功能模块的简单组合，而是一套能支撑智能体开发、运行乃至持续进化的完整基础设施。

面对这一根本性转变，百度智能云提出了全新的解答——推出面向大规模智能体应用的新全栈 AI 云。这不仅仅是技术能力的单项补齐，更是将需求洞察、供给重构与价值闭环串联起来的一场系统性变革，正在重新定义 AI 云的边界与可能。

01

当 AI 不再只是拼参数，百度智能云的新全栈逻辑

当前 AI 产业正处于供给方式剧烈变革的拐点。过去谈论全栈能力，核心命题是 " 有没有 "；而今天面对瞬息万变的新需求，命题变成了 " 如何协同 " 与 " 如何进化 "。

在此之前，全栈能力往往对应着不同的需求：芯片研发、云底座、模型训练、智能体开发客户的需求相对模块化——需要多少卡、调哪个模型、建什么层面的能力。这种逻辑背后，是过去企业普遍将 AI 视为一种可采购的工具，这使得云服务商和客户的注意力都首先放在 " 补齐能力 " 上。于是，AI 云的竞争演变成了一场参数和算力的军备竞赛。

随着智能体时代的到来，整个行业的竞争逻辑发生了根本变化。云厂商比拼的不再是 " 是否拥有全栈 "，而是 " 能否高效地将全栈能力转化为客户可用的服务 "。

（来源：公司资料）

正是基于这一洞察，百度智能云提出了 " 新全栈 "，不仅是全面针对两大 Infra 的升级，更是让彼此之间形成协同飞轮，在提升单位 Token 的智能水平，提供每瓦性能更强、性价比更高算力底座的同时，支撑起大规模智能体应用从开发到落地，以及自我进化的全过程。

在底层，芯片与模型实现深度耦合。底层芯片不再是通用的计算元件，而是根据大模型的推理特征进行极致优化，实现算力的精准投放。目前昆仑芯 P800 已完成规模化验证，2025 年至今已交付多个万卡集群。

在昆仑芯全国产集群上，已成功完成对文心 5.1 重要版本的训练，整个集群的有效训练率达到   97%，万卡规模集群线性扩展度超过   85%，已经可以满足前沿大模型大规模训练对计算精度、算子稳定性、框架适配和长周期运行的要求。

在中层，IaaS、PaaS、SaaS 形成动态反馈机制。当智能体在应用层遭遇高并发或复杂逻辑时，这种压力能够迅速反馈至 PaaS 层进行模型调度优化，并同步触发 IaaS 层的资源自动化扩容。这不再是手动配置，而是一种自我进化机制，让各层之间像生物神经一样敏锐响应。

在顶层，新全栈提供整体性供给，不再将芯片、云、模型、智能体看作独立的板块，而是通过云服务粘合为整体，以系统性供给降低场景适配门槛。

与此同时，客户的需求和心态也在发生深刻变化。过去，客户对 AI 云的需求往往是模块化的，现在要求 AI 能够深入场景，具备自主决策、长短期记忆和复杂任务拆解的能力。开发者不再把 AI 看作计算资源，而是视为 " 流动的逻辑 "。这意味着底层架构必须像水一样，根据应用层的形态实时调整。

正是洞察到这些变化，百度智能云通过自身的平台与实践给出了回应。在百度千帆平台上，企业已构建超 130 万个智能体，工具日均调用次数达数千万级。千帆 AppBuilder 凭借从底层芯片到上层应用的全栈能力，稳居国内 AI 智能体企业级应用平台榜首。可以说，百度智能云的新全栈，不是对旧有架构的简单修补，而是一次从底层逻辑到服务理念的系统性重构。

02

从算力军备转向场景落地，百度智能云重新作答

理论必须落地。新全栈的价值，最终也要通过真实的商业场景来验证。

百度智能云选择了一条由重及轻、由大及小的渗透路径，在传统工业、新兴领域和小微个体三个维度同时发力，构建场景与价值之间的正向循环。

在汽车行业，AI 正在支撑万亿级的产业变革。

百度智能云与长安汽车的合作可以说是 " 新全栈 " 能力赋能产业的一个典型缩影。早在 2023 年，双方即共建智算中心，算力规模达到每秒 142 亿亿次，刷新了当时的行业纪录。基于百度百舸 · AI 异构计算平台的持续优化，该智算中心支撑长安汽车开展大模型、智能网联与自动驾驶研发业务。

目前，工信部仅批准了两家车企的 L3 级自动驾驶产品，长安位列其中；今年，长安的端到端自动驾驶技术将走出实验室，实现量产搭载。

放眼整个行业，百度智能云依托全栈 AI 布局，已服务于主机厂、电池、芯片、无人车等产业链各环节。截至目前，百度智能云已成为 100% 中国主流车企的选择，累计支持超过 2000 万辆搭载 L2 级辅助驾驶的新车交付，持续领跑中国自动驾驶研发解决方案市场。

具身智能被视为 AI 的下一个主战场，也是对新全栈能力最严苛的测试。

百度智能云在国内具身智能市场份额已达 35%，位居第一，领先优势超过第二名两倍以上。其核心竞争力在于数据、模型、本体的三位一体协同。数据层面，百度将十年自动驾驶积累的数据服务能力迁移至具身场景，支撑大规模采集与标注，化解数据稀缺难题；模型层面，其在典型 VLA 训练上加速超过 70%，世界模型推理时延降低近 50%，原本按周计的训练可压缩至按天完成；产品层面，百舸平台帮具身产业客户打造全模态、全链路的模型开发工具链，实现多模态数据管理与生产加速、VLM/WM/RL 等全模态训练加速、以及仿真评测加速。

AI 的价值不仅属于巨头，也必须普惠到毛细血管般的个体经济。

在义乌 " 前店后厂 " 模式下，过去厂长要针对不同问题分别训练模型、逐个配置识别规则。如今，基于百度一见的视觉智能体 " 一见 Claw"，可快速搭建出 "AI 厂长 " 和 "AI 店长 "，通过一见视觉智能体，可以将海量规则自动配置到每个摄像头上，通过自然语言，一句话识别规则、完成流程处置；Hogee 智能营销解决方案则内置营销 Skill，覆盖销售导购、数据分析、库存调货、促销建议等全链路工作。

这些轻量化、低门槛的智能体应用，正是新全栈系统性供给能力的下沉，用一套经过大规模验证的底层架构，支撑最微小场景的商业创新。

更多的场景带来更成熟的技术，更成熟的技术带来更多的客户。百度智能云服务超 80% 的央企、100% 的系统重要性银行，超 1000 家 AI 硬件厂商 ...

这些数字背后是一个正向循环的飞轮：场景锤炼技术，技术沉淀为标准能力，标准能力再反哺更多场景。这不仅证明了当下的成功，更暗示了未来的增长确定性。

03

当 AI 进入深水区，云服务需要一次系统性进化

回看工业史，可以更清晰地理解今天 AI 云正在经历的路径。

早期汽车行业的供应链是松散的，发动机归一家、变速箱归另一家、电子系统再找第三家。但随着汽车由机械产品演变为高度集成的智能终端，任何一个模块的短板都会影响整车性能，终端产品的复杂性倒逼底层供应链整体进化。如今各家车企都在构建自己的智能座舱和自动驾驶系统，这不再是一颗芯片或一套算法的单点突破，而是一场芯片、云与软件协同的集团军作战。

今天，AI 云正在经历同样的历史转折。智能体的复杂性倒逼云服务必须进行系统性重构，这不是选择题，而是必然题。

李彦宏在 Create 大会上提出了 "AI 时代进化论 "，其含义有三：一是智能体的自我进化，从被动响应到从环境中不断吸取营养来提升自己，并主动执行；二是人类个体的自我进化，从普通个体到超级个体，并学会跟 AI 共存；三是企业组织的自我进化，从人与人的分工协作，到人与智能体的混合编队，成为超级组织。

百度智能云的新全栈，正是为支撑这一进化而生。此次全面升级的新全栈 AI 云，围绕 Agent Infra 与 AI Infra 两条主线实现协同进化。在 AI   Infra 方面，提供性能最强、最具性价比的 AI 算力服务，助力智能体跑得更快、成本更低、效果更优。在 Agent Infra 方面，将每一次 Token 消耗都转化为更高的业务价值，让智能体更高效地完成任务，在真实业务中实现稳定运行、持续进化、可管可控。

新全栈的终极意义正在于此——它不再是让客户去适应技术层级，而是让整套全栈能力像一个智能器官一样，自动长入客户的业务场景中。当 AI 进入深水区，云服务需要的不是更多参数的炫耀，而是更深耦合的进化；不是更多算力的堆砌，而是更高效率的转化；不是更多层级的叠加，而是更有机的协同。

可以说，新全栈的关键不在于技术模块的多少，而是一种服务理念的重构。它以云为基石，通过芯片、模型、智能体的高度协同，实现了从 " 层级供给 " 向 " 系统供给 " 的飞跃。

正如百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在大会上所说：" 中国有最完整的产业体系，最丰富的应用场景。未来可能诞生超过 100 亿活跃智能体，各类沉淀在产业里的知识、经验、工具和流程，未来都会成为可以被智能体承接和放大的能力。"

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这场发端于需求侧、深化于供给侧的变革，正在重新定义 AI 云。李彦宏在大会闭幕时这样说道：" 自我进化，是一套面向 AI 时代的系统性变革。只有那些敢于打破惯性、持续重塑自身的企业，才有机会真正穿越周期，建立新的竞争优势。这个时代没有旁观者，我们都是创造者。"

百度智能云选择了一条更难的路，告别参数内卷，拒绝机械拼合，用新全栈的逻辑去回应智能体时代的新需求。历史反复证明，那些敢于在转折点上重新定义游戏规则的玩家，往往也是下一个时代规则的制定者。

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