AI行业发展趋势 - AI竞争已从模型层面转向全链条基础设施竞争，算力成为“新石油”[2] - 全链条包括芯片、算力、模型、平台、应用和商业化生态六个环节[3] - 行业进入第三年，科技公司普遍专注于争夺未来技术主导权[2] 自研芯片战略价值 - 自研芯片可实现端到端优化，摆脱对英伟达GPU的依赖[4] - 定制化芯片能降低算力成本，包括能耗、散热和带宽支出[4] - 谷歌2016年推出TPU芯片，率先实现算力服务闭环[3] - 芯片与业务深度绑定有助于锁定生态系统[4] AI云服务市场格局 - 中国云计算市场年化增速达35%，AI相关收入高速增长[8] - 全球云服务前五大厂商为亚马逊、微软、谷歌、阿里和华为[8] - AI云是传统云的进化版，集成芯片、模型和开发生态[7] - 百度智能云以24.6%份额连续6年领跑AI公有云赛道[8] - 百度2024年率先实现AI云盈利，成为国内首家盈利厂商[8] 百度全链条能力 - 百度与阿里是国内仅有的具备全链条能力的云厂商[10] - 昆仑芯M100针对大规模推理场景优化，M300将于明年初上市[11] - 天池256和天池512超节点支持万亿参数模型训练[12] - 昆仑芯已在招商银行、国家电网实现规模化部署[12] - 百舸AI计算平台实现芯片与算力平台的关键环节打通[16] 百度AI开发生态 - 千帆平台集成文心大模型及150多个主流模型[20] - 平台已服务超过46万企业客户，Agent开发数量超130万[18] - 秒哒2.0平台支持零代码自然语言编程，10分钟可生成应用[19] - 海外版Medo平台发布即登顶Product Hunt榜单[22] 全栈能力对标与前景 - 百度战略布局最接近谷歌，均具备芯片-云-平台-模型-产品全栈能力[25] - 谷歌最新季度云业务收入破百亿美金，增长率超30%[25] - 具备全栈能力的云厂商将像“中央电网”提供AI算力底座[25] - 未来竞争维度涵盖芯片边界、云规模、平台效率和生态生命力[26]