公司战略与增长目标 - 百度智能云内部定调，将2026年AI相关收入目标增速从100%上调至200%，全员力拼高增长，目标是在AI云市场全力抢第一 [1] - 公司认为AI云竞争的下半场是“系统战”，具备“软硬一体”全栈能力的云厂商将占据主导地位，百度智能云的全栈路径与产业智能化深度发展的需求曲线相吻合 [1][15] - 2026年的高增长目标被视为对“云智一体”十年长期主义路径的一次压力测试和总验收 [1][16] 市场前景与竞争格局 - 根据IDC报告，到2030年，全球AI云市场规模预计将突破4000亿美元 [1] - 2025年全年，中国主流云厂商在大模型相关项目上的中标总数累计341个，中标总金额约27亿元 [12] - 百度智能云在2025年大模型相关项目招投标中，拿下109个项目，中标金额约9亿元（约88330万元），连续两年位居中标项目数与金额的“双第一” [12][13] 技术架构与全栈能力 - 公司构建了从底层AI芯片（昆仑芯）、中间云基础设施与平台（百舸AI计算平台），到上层模型（文心大模型）与最终智能体应用（如秒哒、伐谋）的完整产业链，即“芯、云、模、体”全栈能力 [1][8] - 文心大模型5.0采用原生全模态统一建模，参数规模达到2.4万亿 [8] - 通过“昆仑芯+百舸AI计算平台”构成的AI Infra实现软硬件深度协同，在百舸平台支撑下，昆仑芯万卡集群的有效训练时长可达98% [8] 自研芯片与算力基础设施 - 百度自2015年起布局AI芯片（昆仑芯项目），在AI芯片概念尚属荒漠的年代就做了极具风险的投入，这为日后在AI云赛道的独特地位埋下伏笔 [3] - 2025年2月，百度智能云成功点亮昆仑芯P800万卡集群；2025年4月，再次点亮全自研的3万卡集群，标志着迈入规模化、工程化的算力供给阶段 [4] - 三万卡集群能同时承载多个千亿参数大模型的全量训练，或支持上千个客户进行百亿参数模型的精调 [4] - 2025年百度世界大会上，新一代昆仑芯M100（高性价比推理）和M300（极致性能训练）芯片对外亮相 [6] - 拥有自研万卡集群意味着在高端GPU供应不确定的背景下，掌握了稳定、自主且大规模的算力供给能力，这是区别于纯软件或纯集成商云厂商的最大底牌 [4] 平台、模型与智能体应用 - 千帆大模型平台（Agent Infra）提供了模型、工具、Agent开发、数据及Agent运行环境等五个层面的能力，帮助企业和开发者低门槛打造Agent [9] - 智能体应用“秒哒”致力于降低应用生成门槛，截至2025年底已累计生成超过40万个应用 [9] - 演化智能体“伐谋”基于自进化算法在产业场景中寻找“全局最优解”，应用于零售、能源、制造、物流、新药研发、科学理论等领域 [9] - 伐谋在与汽车设计公司阿尔特的合作中，将汽车风阻预测的单次气动分析时间从10小时缩短至分钟级，助力车型研发周期平均缩短25% [10] - 在北京工业大学的科研中，伐谋通过60多轮自动演化，优化了中国空间站“微型电子鼻”的核心部件设计 [10] 客户落地与行业实践 - 百度的B端客户服务了65%的央企、全部系统重要性银行、800余家金融机构、TOP10手机厂商、中国市场销量前15的汽车品牌 [14] - 在南方电网深圳供电局，基于千帆平台开发的配电网监视Agent和操作票审核Agent，助力电网系统运行更高效可靠，减轻调度员压力 [15] - 在银河证券，合作打造的“场外交易Agent”上线后，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模翻倍增长 [15] - 大模型应用正从“尝鲜期”进入“复购期”和“深水区”，客户要求AI深入到核心业务流程中真正提升效率 [14] - 公司优势在于能提供从芯片到模型再到应用的全栈服务，解决复杂问题时的壁垒更高 [15]