在增長的市場需求和正向曲線的百度智能云業(yè)務的正比關系背后，起到關鍵傳導是一個完善成熟的百度智能云AI企業(yè)進化體系。

       其中有被越來越多企業(yè)認可的昆侖芯，也更有在能源戰(zhàn)場一個個深耕、能打的AI SaaS產品，以及不斷實踐、落地、迭代的服務模式和交付模型。

       在李文(化名)的感受里，今年的氛圍明顯不一樣?！叭ツ旰芏嗥髽I(yè)覺得先能跑起來就可以交差了，但現在企業(yè)開始要求實際效果和應用價值，準備上生產環(huán)境?！?/p>

       他是百度智能云能源行業(yè)的行業(yè)解決方案負責人。如果說，在中國TO B市場，對于大模型的真實落地哪類人有最為清晰的感知，那么李文和他所在的團隊必然是最佳人選之一。從2023年大模型爆發(fā)開始一直到現在，他們一直活躍在能源行業(yè)的AI一線。

       而就在最近，一則和他們有關的消息在朋友圈被刷爆：在過去的一個季度，百度智能云能源行業(yè)中標金額為市場第一，且金額破2億大關。

       這是一組怎樣的數字?從2024年的整個大模型中標市場金額來看，全年AI大模型相關標的總金額為400億人民幣，而從前十中標玩家來看，即使包括百度自己在內，沒有一家企業(yè)的中標金額超過10億，超過3億的也僅有兩家。

       為什么可以達成這樣一組足夠驚艷的數字?或者說，在大模型落地成為主旋律的2025年，能源這個國內央國企排頭兵之一的賽道需求爆發(fā)意味著什么?而在其中，作為AI云服務商的百度智能云的角色又是怎樣?

       在百度方舟大廈，我們見到了百度智能云能源團隊，在兩個小時的溝通里，我們試圖從他們的視角還原過去幾個月乃至整個2025年至今的能源行業(yè)真實的AI大模型水溫。

       關于昆侖芯，關于全棧自研，關于產品服務體系，關于百度智能云的自我進化。在采訪中，這些問題的答案也恰在一一浮現。

       一、真實的2025 AI生產力水溫： 

     “行業(yè)應用爆發(fā)，帶動平臺層和算力增長”

       2024年8月，一個幾十人的團隊從百度智能云出發(fā)，他們此行要完成一個特殊的“攻堅”任務——和國家電網的相關人員一起探索電力大模型的場景落地。

       這其中的一個背景是，2020年百度便與國家電網達成戰(zhàn)略合作，進行電力行業(yè)人工智能創(chuàng)新;在2024年中，國網又通過招標，選擇了百度進行大模型領域的戰(zhàn)略合作，這里面包含電力行業(yè)大模型驗證、設計、開發(fā)、建設，還包含了典型電力大模型應用場景的探索和落地。

       但盡管項目已經中標，對李文等百度智能云能源團隊的成員而言，這仍然是一個“新鮮”的工作。如果把視線拉回2024年，從主流視野來看，市面上大部分大模型廠商的動作更多還集中在“卷”算力層和平臺層的產品，對于“大模型落地場景的探索”還尚未投入大量人力。

      “整個過程持續(xù)了大概4個月，從2024年8月到年底國網光明大模型發(fā)布會，我們一直和國網的相關人員研究探索大模型到底能落地哪些場景?！崩钗幕貞浀?，“最終大家一起成功在6個核心業(yè)務域做出了示范應用場景?！?/p>

       其中的成果之一，正是在之前召開的2025智能經濟論壇上展示的“營銷供電方案智能體”，基于這個智能體，電力企業(yè)能夠更精準地識別用戶需求，快速生成多套供電方案，極大簡化業(yè)務流程。

        如果說在2024年，這種在企業(yè)內進行的場景研究探索落地是部分現象，那么在一年后的如今，這種需求正在“愈加普遍、明確和旺盛”，這也恰是在文章開篇李文提到的企業(yè)對AI的“真實生產”需求。

       從更大的視角來看，這種向真實生產側延伸的AI需求也帶動了兩方面的增長：一方面，算力的需求在不斷增加。大型能源央企大部分在今年都有集采的規(guī)劃，而且每家企業(yè)不止一個批次，前半年已經有多家企業(yè)完成了招采;此外，為了支撐應用打造，越來越多企業(yè)開始選擇搭建大模型開發(fā)平臺，通過平臺搭建，來使得內部應用能夠快速落地，同時進行集約化管理。

       實際上，今年的大模型標的細節(jié)也更是這個信號的例證。比如在算力訂單之外，企業(yè)開始越發(fā)開始選擇Agent開發(fā)平臺的能力作為投標服務商的重要考量，進一步強化AI在應用和具體場景的的真實表達。

       以及，更多的垂類領域模型需求也開始涌現。李文告訴我們，之前更多能源央國企的需求更多是搭建一些行業(yè)大模型，比如電力、油氣大模型，但如今模型需求開始精細化，比如風電大模型、氫能大模型等等這些垂類細分領域大模型也都開始成為明確的能源企業(yè)需求。

       即如果說2023年大模型更多的焦點是技術參數、AGI曲線，2024年人們更多開始向Agent智能體的構建和定義投射關注度，那么在如今的2025年，AI開始有了更多實際層面的考量，比如場景落地，比如模型的垂直領域表達。

       這不是一件容易的事，即使是在數據要素和信息化底層更加健全的能源賽道。一如國網和百度智能云的合作，前期也更是投入了大量人力進行定點的AI探索和嘗試，對其它更細分的能源賽道的企業(yè)和集團下屬的分子公司而言，這種AI的精準表達需要投入的精力也更不會小。

       難度不僅在場景側，也更在產品側和算力側。即在更為明確的需求之下，市面上很少有企業(yè)能夠提供滿足對應場景的產品，比如安全生產運營，比如客服，再比如一系列更為綜合的場景方案。

        一個真實情況是，就當下而言，不少Agent開發(fā)平臺底層沒有封裝足夠的產業(yè)know-how元素和工作流搭建組件等，導致很多企業(yè)基于Agent平臺構建的智能體無法使用落地。

       算力側的難題也存在。作為以私有化部署為主要方式的能源賽道，企業(yè)往往會采購國產化芯片作為底層算力支撐，但就目前來看，不論是垂直領域模型，還是上層的Agent需求，即使是僅在推理層面的需求，由于不少國產芯片的性能瓶頸，由此對應的芯片成本也是一筆不小的支出。

     “明確的需求，更明確的卡點”——這也恰是百度智能云團隊在2025年面臨的真實水溫。

       二、“產品+服務+算力”，三條線背后的真AI推進

       時間同樣回到2024年年初，在百度智能云發(fā)布一系列應用的同時，在百度智能云內部，一個上百人新團隊悄悄成立，它就是李文口中的“大模型服務團隊”。

       對這個團隊的一個介紹是，它的核心任務是是保障AI在企業(yè)場景內的真實落地，由不同的人員面向不同的行業(yè)賽道，為企業(yè)提供一系列AI落地的支持保障，同時也更幫助企業(yè)基于課程培養(yǎng)相應的AI人才，讓企業(yè)能真正構建起AI底座。

       這是百度智能云的核心動作之一。可以理解為，百度智能云想做的恰是將和一個個如國網、南網等大型企業(yè)合作的AI落地經驗通過服務團隊進行傳遞和復用，進而幫助其他能源企業(yè)可更快地找到自身的AI落地價值點。

       被特殊“設計”的不僅在服務側，更在產品。

       李文告訴我們一個百度智能云內部的“特殊閉環(huán)”，即在整個百度智能云交付團隊對客戶的服務過程中，一旦涉及到客戶提出的需求存在某些共性，交付團隊會以“需求卡片”的形式傳導到產品部門，產品部門經過分析后，會迅速對相關AI產品進行迭代，將最新的需求滿足能力內化成千帆、百舸、客悅和一見們的更新產品的AI模塊。

       迭代后的產品被SA團隊和交付團隊再次投入到企業(yè)的真實AI場景中，至此，在百度智能云的整個AI交付模型上，一個“AI落地—產品進化—需求滿足”的閉環(huán)就此形成。

       不僅如此，在這個自我迭代的閉環(huán)更底層，百度智能云還有一個更時刻推進的強力底座，那就是算力層的昆侖芯。

       在2024年年底，算力圈的一個大事是昆侖芯成功點亮三代萬卡集群，這是國內首個正式點亮的自研萬卡集群，而在今年這個集群也更被擴展至3萬卡1萬P規(guī)模。

      “昆侖芯P800顯存規(guī)格比同類主流GPU高出20%-50%，這對MoE架構更加友好。”李文告訴我們。這也意味著，以滿血Deepseek為例，基于昆侖芯企業(yè)只需要單機即可部署完成，而其它家硬件廠商則至少需要2臺以上的機器，對企業(yè)而言，可以大大節(jié)約算力成本。

       肉眼可見的是，在Agent落地加速的如今，昆侖芯的優(yōu)勢也更在真實轉化為百度智能云在AI大模型市場的優(yōu)勢。例如在今年3月底的南方電網“2025 年 AI 算力服務器(訓練服務器)第一批”招標中，百度憑借昆侖芯拿到了60%以上的份額。以及就在近期，百度智能云還與南方電網點亮了千卡級集群，為新型電力系統(tǒng)構建提供了自主可控的算力引擎。

     “我們觀察到，今年以來，很多訓練側推理側的需求都在集中爆發(fā)，不論是集團的統(tǒng)一需求，還是企業(yè)的局部需求，算力側的增長幅度很明顯，這種情況在去年是不存在的?！?/p>

       三、百度智能云，從長線實踐中“長出來”的AI全棧服務能力實際上，還不僅這些。從更大的視角來看，一個關于百度智能云Q2大金額中標的更本質故事脈絡也如前文所說——能源等賽道，本身就是百度智能云一直深耕的領域賽道。

       這種深耕不僅包括AI大模型爆發(fā)以來的經驗，也更有過去多年這家云廠商在能源行業(yè)沉淀的一系列服務知識。“我們幾乎是國內跟蹤能源行業(yè)時間最長的服務商，像很多標桿企業(yè)，我們早在大模型出現之前就服務了很多年。”李文告訴產業(yè)家，“AI大模型之后，大部分能源央國企也都是我們的客戶。”

       誠然如此。根據不完全統(tǒng)計，包括國網南網、 三桶油、五大發(fā)電集團以及諸多地方能源集團、燃氣熱力公司如今都是百度智能云的客戶，整體服務能源企業(yè)數超200家。

       這種“深耕”的意味在于，前文所提到的，也是如今被放到百度智能云AI矩陣一線的一系列產品，本身就早已經在諸多能源企業(yè)的內部場景落地和服務。

       比如視覺分析平臺一見，百度智能云能源團隊相關負責人告訴我們，其在最早期的一個案例是圍繞全球最大的風電運營商龍源電力集團的需求，構建了“龍源電力本部—省級監(jiān)控中心—新能源場站”三級管理架構的視頻智能識別系統(tǒng)和智能化運營平臺，覆蓋200余個風電場、12000多臺風機。

       這樣的案例落地過程中，為一見產品的打磨優(yōu)化提供了大量客戶側的視角輸入，使得一見產品不斷貼合真實的用戶場景習慣。而且隨著模型技術的迭代，平臺也不斷進行著從小模型到大小模型融合的迭代升級。

       以及客悅，這個如今屢屢中標的產品之前也更是已經以NLP小模型的方式在不少能源企業(yè)場景中落地，如今基于AI的能力進化滿足著客戶的新AI客服需求。

       還有千帆、百舸等等產品，早在古早的“小模型”時代，這些產品的“前身”就已經為諸多能源企業(yè)提供一定的智能化能力，伴隨著AI大模型浪潮的到來，迭代后的它們也更伴隨著AI需求的涌現，逐漸成長為新的百度智能云的服務能力。

     “百度很早就是以AI為核心來服務企業(yè)，早在之前的小模型時代就是如此，那時候很多服務商還沒有提出自己的AI概念?！崩钗母嬖V產業(yè)家，“到現在我們對外提供服務的產品也基本都是沉淀很多年的，在各個賽道比較能打的產品?！?/p>

       這種長期在業(yè)務中的“深耕”也伴隨有更新的實踐養(yǎng)料的加入。

       在過去的兩年時間里，李文和百度智能云能源團隊大部分時間都處于和能源企業(yè)進行AI共創(chuàng)的一線，比如前文提到的供電營銷智能體，在這個最新的場景智能體背后，對應的是國網、百度智能云和三方生態(tài)伙伴的一齊攻堅。

       其中涉及到的不單純是AI底層技術，更有一系列如數據標注、工作流搭建、邏輯梳理、和既有數據接口的打通等等，不論對百度智能云還是能源企業(yè)而言，這些都是從0到1的新嘗試。

       也或者可以說，在增長的市場需求和正向曲線的百度智能云業(yè)務的正比關系背后，起到關鍵傳導是一個完善成熟的百度智能云AI企業(yè)進化體系，其中有被越來越多企業(yè)認可的昆侖芯，也更有在能源戰(zhàn)場一個個深耕、能打的AI SaaS產品，以及不斷實踐、落地、迭代的服務模式和交付模型。

       實際上，這種正比關系不僅在能源戰(zhàn)場，根據最新通用大模型廠商中標數據顯示，2025上半年中國大模型相關項目呈現爆發(fā)式增長態(tài)勢：中標項目累計達 1810個，金額突破64億元，中標項目數超2024全年。其中，百度智能云以 48個中標項目和 5.1億元中標金額，穩(wěn)居“雙第一”。

      而在以能源、金融為代表的央國企戰(zhàn)場，如今已有65%的央企選擇與百度智能云開展深度合作，這些數字也恰構成了百度智能云2025年第一季度同比42%的增長數字。

     “當前能源電力企業(yè)正積極擁抱行業(yè)大模型，聚焦高價值場景深化AI布局。隨著技術迭代和產業(yè)應用的價值凸現，生成式AI將催生新的智能基礎設施。百度智能云將堅定投入，支撐能源電力行業(yè)挖掘更多應用場景價值，助力打造能源革命新引擎?！痹诮衲闣AIC大會的相關能源論壇上，百度集團副總裁袁佛玉也更表示。

       AI技術的發(fā)展，是建立一個個期刊論文和大量實驗的基礎上，但AI技術的落地靠的只能是一個個項目、一點點產品細節(jié)的耐心打磨，其中有對產業(yè)的敬畏，也更有對技術的耐心和充分理解，同時更有從能力到產業(yè)表達再到產品服務的AI進化傳導。

       而這些，也恰都是百度智能云在過去3年里的核心基點，如今也更構成了過去的2025年Q2季度里這個老牌AI服務商交出的不僅于能源的亮眼答卷。

       如今，新的故事還在持續(xù)上演。

     “我們現在開始更多關注準確率和穩(wěn)定性的提升，給把 AI 投入到企業(yè)核心價值創(chuàng)造環(huán)節(jié)提供更多的支持和及時反饋，包括更具體的生產環(huán)節(jié)工作流怎么搭建等等，讓企業(yè)更好地把 AI 用到生產運營等核心領域上?！崩钗母嬖V我們，“大模型落地是個系統(tǒng)工程，最終還是需要大家一起參與進來，共同把這件事做好。