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      阿里走上了百度的路

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      文:王智遠 | ID:Z201440

      馬云給阿里 AI 黃金三角起了個名字,叫「通云哥」。

      當阿里官網正式上線自研芯片「真武 810E」,還喊出要成為谷歌之后,全球唯二具備全棧自研能力的科技公司時,行業里的第一反應:

      巨頭們又扎堆到同一個戰場了。

      嚴格來說,阿里難言是全球第二家。畢竟在此之前,除了谷歌外,百度也完成了這張拼圖;但這也并非一場同頻的軍備競賽。為什么?

      01

      商業世界里競爭分兩種,一種為了做得「更好」,另一種為了「活下去」。

      現在大家都盯著芯片、盯著阿里、谷歌、百度扎堆推全棧。撥開熱鬧的表象,底層邏輯特別殘酷:對 AI 時代的云廠商來說,全棧是實打實的生死線。

      這話怎么說?

      有人可能會問,不搞自研芯片、不做全棧行不行?當然能行,但代價是慢慢掉隊,最后被甩開。

      過去很長一段時間,行業對「全棧」有個誤解,認為搞自研芯片是為了不給英偉達交「稅」,為了省成本。

      但這種看法,其實把全棧布局底層邏輯看窄了。

      AI 時代,云廠商的角色早就變了。如果只買來芯片再租出去,那依然是算力的搬運工,只不過,搬運的貨物從服務器變成了 GPU。

      大模型訓練,是一個復雜的系統工程,中間的算力損耗大得驚人;有行業測試顯示,用通用芯片跑定制化大模型,算力損耗能達到 40% 以上,相當于花 100 塊錢的電費,只有 60 塊錢真正用在了模型訓練上。

      這就是,為啥沒自研芯片、沒全棧能力的云廠商,日子越過越緊巴;面對成本和效率這兩座大山,它們連個借力的梯子都沒有。

      說到底,搞自研芯片為了不被高昂的算力成本和拉胯的效率卡死。

      不過,全棧這事兒也有意思,真正核心壁壘,在于環節之間的「血脈融合」;全棧遵循第一性原理:先有模型的需求,再反向定義芯片的設計;有了芯片這個底座,再針對性優化模型的運行算子。

      這種軟硬一體的協同效應,帶來系統級效率提升,是任何只做單點突破的公司都比不了的。也正因如此,全棧才能同時解決利潤空間和被卡脖子這兩大難題。

      阿里今天補齊「通云哥」,本質上也意識到了這一點。

      02

      如果說阿里在補拼圖,那百度則憑借早出發,在這條路上已經領跑了十年。

      全棧技術邏輯說透了不復雜,技術好不好,最終得看客戶買不買賬,畢竟商業世界,客戶選擇是最誠實的選票。

      我查過一組數據:

      2025 年的大模型中標報告,簡直是一面照妖鏡,把各家技術落地的真實成色照得明明白白。全年國內主流云廠商,大模型相關中標項目累計 341 個,總金額大概 27 億元。

      這份硬核成績單里,百度智能云遙遙領先,以 109 個項目、9 億元中標金額,連續兩年拿下項目數和金額的「雙第一」;第二名的中標項目數不足 60 個,金額剛過 4 億元,差距一目了然。

      這個數字的含金量,得慢慢品、拆開來算。

      要知道,這條賽道上全是強手,火山引擎、阿里云、騰訊云這些玩家個個實力雄厚、手握資源;百度能啃下近三分之一的市場份額,大多來自央國企、能源、金融等最挑剔的「理性派客戶」。

      所以,問題來了:

      為啥最懂行的客戶,都把票投給了百度?答案很簡單,在 AI 這種充滿不確定性的技術浪潮里,B 端客戶最需要的是「確定性」。

      對大型央國企和金融機構來說,他們最怕「掉鏈子」,不敢陪廠商「試錯」;他們要的全棧,不光得「好用」,更得「可靠」,穩定性比什么都重要。

      這種「可靠性」,在金融級場景里體現得最突出;就說招商銀行,他們基于昆侖芯P800搭建全棧架構,只用32臺服務器,就完成了千億參數模型的全參數訓練。

      這在以前不可想象的,它不僅跑得快,更重要的是在金融級的嚴苛環境下,證明了自己是即插即用、且絕對穩定的「高級現貨」。

      據我了解,目前百度智能云已經服務了65%的央企、全部系統重要性銀行,還有800多家金融機構。

      這就是「時區差」帶來的商業紅利。當后來者還在調試芯片與模型的兼容性時,百度已經把全棧能力變成了標準化的「贏單利器」。

      03

      當然,商業競爭到最后,比的不是誰的產品發布更響,而是誰的「增長飛輪」轉得更快。

      百度智能云敢喊出 2026 年 AI 相關收入增長 200% 的目標,底氣就在于此。

      看百度 2025 年第三季度財報就知道,百度 AI 云當季收入同比漲了 33%。現在云計算行業普遍進入「增長瓶頸期」,這個增速已經相當扎眼了。

      更值得細品的是另一個數據:

      百度 AI 高性能計算基礎設施的訂閱收入,同比暴漲 128%。這 128% 的增速背后,藏著一個關鍵商業真相:全棧能力帶來的強「客戶粘性」,這是一個已經跑通的商業閉環:

      自研芯片降低了底層的算力成本,低成本吸引了更多企業在云上跑模型和應用,海量的真實場景數據反哺了模型和芯片的迭代,性能更強、成本更低。

      這是一個越滾越快的雪球。

      一旦雪球滾過山頭的臨界點,就會自己往下沖,而且越滾越快、越滾越大。后來者想追?連它揚起的灰都摸不著。

      美國的 Palantir之所以能成為國防部的座上賓,不是因為技術最炫,而是因為它把幾十年的「情報分析」認知做成了可復用的軟件。

      客戶買CIA幾十年沉淀的經驗,這就是「認知溢價」。百度智能云也是同理,通過十年的長跑,把金融、電力、制造的行業 Know-how焊死在了基礎設施里。

      這種「認知的復利」具有極強的排他性。

      當一家企業習慣了百度全棧帶來的高效率和業務深度融合,對手就算拿著參數更大的模型、更便宜的芯片來,也切不進去。

      畢竟,對企業而言,重新教一個「聰明人」懂自己的規矩,比繼續用一個「懂自己」的伙伴,成本高太多。

      說到底,所有看似突然爆發,都是長期鋪墊的結果。阿里的高調入局,讓中國云計算終于集齊了百度、阿里這兩家「全棧玩家」。

      百度用十年戰略耐心,換來一場關于「時間復利」的紅利兌現。

      這場全棧戰爭,對阿里來說是「新長征」的開始,而對百度來說,已經進入了「戰略兌現期」;不管怎樣,為他們鼓掌。



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