在人工智能技術迅猛發展的當下，算力已成為驅動大模型創新的核心動力，被業界視為新時代的“關鍵能源”。國際能源署最新報告顯示，2025年全球數據中心投資規模預計達5800億美元，較同期石油行業投資高出400億美元。這一數據對比不僅凸顯了AI產業的蓬勃態勢，更反映出市場對智能化轉型的堅定信心。面對日益復雜的模型訓練需求與多樣化的應用場景，傳統基礎設施已難以支撐，構建以算力為核心的AI基礎設施體系成為行業共識。

在近期舉辦的百度世界大會上，這家科技巨頭系統展示了其在AI基礎設施領域的全面布局。從點亮三萬卡規模的昆侖芯P800集群，到實現98%有效訓練時長的百舸平臺，再到新一代天池256/512超節點產品，百度已形成覆蓋芯片、集群、平臺的全棧解決方案。這種軟硬協同的體系化能力，正成為AI云市場競爭的新焦點——誰能構建穩定、高效、可擴展的全棧架構，誰就能在智能化浪潮中占據先機。

全球科技巨頭早已展開激烈角逐。谷歌憑借TPU芯片構建起高度定制化的算力體系，在模型訓練領域形成獨特優勢；亞馬遜AWS通過自研芯片與云服務的深度融合，持續提升能效比；OpenAI則聯合博通開發AI加速器，同時布局獨立云服務以減少對外部供應鏈的依賴。英偉達的轉型更具標志性，這家傳統芯片廠商正通過GPU性能升級、高速互聯技術創新和NIM推理服務等舉措，向完整的AI基礎設施供應商轉型。這些動向共同指向一個趨勢：AI競爭已從單一算力供應轉向全鏈路整合，芯片、系統、編譯、調度、模型等環節的深度協同成為關鍵。

作為國內AI領域的先行者，百度的布局早有端倪。2011年，其昆侖芯團隊便啟動FPGA AI加速器研發，是國內最早基于真實業務場景開展芯片創新的團隊之一。經過三次迭代，昆侖芯已形成完整產品線。在云服務方面，百度智能云2020年提出的“云智一體”戰略正持續發力，IDC報告顯示其以24.6%的市場份額連續六年領跑中國AI公有云市場。這種軟硬結合的優勢，在應對新架構、新應用挑戰時顯得尤為突出。

隨著AI Agent、智能編程等新興應用的涌現，傳統任務執行方式正發生深刻變革。百度智能云混合云部總經理杜海指出，未來算力需求可能達到現有水平的百倍規模。這種變化對基礎設施提出更高要求：在芯片層面，昆侖芯新路線圖明確聚焦大規模推理與超大規模多模態訓練場景，其天池超節點系列通過卡間互聯帶寬的顯著提升，可支持萬億參數模型訓練；在平臺層面，百舸平臺通過XPU直通通信、多平面網絡設計等技術，實現了萬卡集群95%的帶寬有效性，接近理想線性擴展水平。

面對異構計算、分層存儲等新挑戰，百度通過軟硬件協同優化持續突破。針對MoE模型和跨模態訓練場景，其團隊開發的異構并行通信策略將算力利用率提升至50%左右，分層存儲方案則使國產集群運行效率接近國際主流水平。這些技術積累已形成可復制的解決方案——北京人形機器人創新中心基于百踸平臺訓練的Pelican-VL 1.0模型，在多項基準測試中達到國際領先水平，訓練效率提升顯著。該中心大模型負責人鞠笑竹評價稱，平臺提供的全鏈條支持讓團隊得以專注于科研創新。

這種全棧能力正在產生廣泛行業影響。百度智能云已幫助招商銀行、國家電網等數十家頭部機構完成國產算力部署，其萬卡集群成為首家通過信通院權威認證的國產解決方案。在金融、能源、科研等領域，百舸平臺通過整合資源管理、工程優化等服務，幫助企業突破“有硬件無能力”的瓶頸，將算力轉化為實際生產力。這種從芯片到應用的垂直整合模式，正重新定義AI時代的競爭規則。