两年前，一位云计算行业高管曾对钛媒体App预见了今日云计算行业将要遭遇的难题，其中有一个观点让人印象深刻：“一只蜻蜓远比一个木星要复杂的多”。木星是太阳系中体积最大的行星，而对我们来说只需要关注一个参数——引力，蜻蜓不及手指大小，但是其内部肌理与DNA分子结构异常复杂。

很多互联网或者公有云巨头其实是“木星”，大家都惊讶于它巨大的力量，但是这个力量的逻辑很简单，网络效应加上数据的力量，在数亿人的行为之间获取收益，但它无法用于一个小而复杂的系统，哪怕是MES。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖

这与百度智能云最新的战略升级遥相呼应，沈抖就任百度智能云事业群总裁后，第一次全面阐述其战略逻辑，“云智一体，深入产业”，总体而言是确定性趋势的延续和加强，也是当下最适合百度智能云的战略。

产业智能化升级的“蜻蜓”之难

在最新的财报数据中，百度智能云第二季度营收同比增长31%，环比增长10%，是百度集团所有业务中亮眼的存在，名副其实撑起了百度的第二增长曲线。

与此同时，不少人对百度智能云的增长感到疑惑，尤其与阿里云和腾讯云相比，阿里云最新季度营收在抵销跨分部交易前为239.38亿元，在抵销跨分部交易后为176.85亿元，同比增长10%，经调整EBITA盈利2.47亿元。

腾讯云并不单独披露云业务收入，其金融科技及企业服务业务季度收入422亿元，同比增长1%，环比下跌1.3%，财报中直接写道，“企业服务收入同比略有下降”。

这都不是云计算行业积极的信号，阿里云和腾讯云是典型代表，与前几年相比，云厂商的日子大多不算好过。

另一方面，百度智能云31%的增速，乍看起来不高，其实已经算是成规模云厂商中高增长的数字，虽然百度智能云的规模总体小于腾讯云和阿里云，但现阶段可以看出其增长不属于偶然因素拉动，稳健且可持续的收入，正是目前云计算行业所追求的增长模式。

我们可以将“双11”、“618”这样的超大型数字化项目视作“木星”，当然其所要克服的重重挑战也很多，“双11”、“618”可以作为中国云计算行业的标杆项目，证明了云计算所能实现的高峰。

转念一想，中国还有多少企业需要做如此之大的数字化项目，他们可能归属于完全陌生的领域，遵循着不一样的行业知识，能解决“双11”的问题，不一定能解决工厂中一个小场景的问题，“蜻蜓”之难是另一种难题。

草蛇灰线，伏脉千里。如果按照算力消耗从大到小排序，“蜻蜓”可能不是云厂商的优先级，消耗不了巨大的算力，大型的数字化项目才是云厂商通常喜欢的节奏，一些云厂商也就错过了早期的机会。

百度智能云则不同，近年来其战略重心始终放在“蜻蜓”上，主打技术与产业结合，即以行业复杂场景为代表的业务，云智一体的作用也很显著，云计算不能解决的问题，由人工智能来解决，两者互为犄角，复制规模化增长的路径。

新战略不“新”，但更深

在2022智能经济高峰论坛上，沈抖用相当浓重的笔墨介绍了百度智能云深入产业的实践，吉利、广汽、恒逸和国网等，遍布在水电能、制造、政务、交通、金融等各行各业，这是百度智能云得以增长的实证，百度智能云也将继续延续这一路径，今年新战略重点强调纵深。

百度智能云认为，中国的数字化转型和智能化升级还在早期，仍有巨大的机会。当然，数字化本身不是追求的目标，而是通过数字化、智能化，真正提高产业的效率、效能，创造新的价值、提升竞争力。

以时下火热的算力产业为例，各地数据中心、算力中心的建设突飞猛进，据统计，国内算力产业近五年平均增速超过30%，算力排名全球第二。

但在很多地区和产业的关键场景下，算力不是真正的瓶颈，甚至不少地方存在超前建设、算力过剩的情况，接下来，怎么用好算力、解决产业的关键问题，才是真需求。

“为了让智能化解决产业的核心需求，我们必须更加深入产业。而产业里丰富的应用场景，也为人工智能与云的发展提供了广阔的空间。”沈抖说道。

沈抖表示，实体经济很多领域的数字化改造尚未完成， 而数字化本身并没带来效率的明显提升，智能化的渗透尚需时日，智能化对实体经济的巨大拉升作用虽有信仰者、但还没有成为广泛共识。

因此产业智能化的进程还需要踏踏实实地摸索更长时间，需要给产业、给企业持续交付真实的价值和成果，不玩噱头，让行业真真切切地尝到智能化的甜头。

沈抖所说的其实也是云厂商入局产业的难题，只要云厂商进入到其他行业中去，就会发现“隔行如隔山”，初期云厂商投入和产出根本不成正比，很多场景云厂商逛了一圈就出来了，就是因为评估成本和收益之后，并不认为值得做。

这就不得不提到百度云智能云新战略，“深入产业”的前提是有“云智一体”作为依托，一个一个场景的做，换做谁也经受不住亏损，云智一体给百度智能云提供了规模化的体系。

云智一体3.0架构

随着新战略的升级，百度智能云也正式更新了“云智一体3.0”架构。首先是AI IaaS层最核心的芯片部分，昆仑芯已经量产数万片，实现了大规模的商业化落地。百度内部已经部署到搜索、小度、自动驾驶、爱奇艺等业务。百度外部也已经在金融、工业等客户的业务中使用。

作为7纳米通用型GPU，昆仑芯2代相比1代，性能提升了2到3倍，性价比优于国外同级别的高端芯片产品，且具备规模化供给能力。在工业质检场景中，用昆仑芯替代非国产芯片，成本降低了65%。沈抖表示，百度已经启动昆仑芯3代的研发，预计2024年初量产。

在AI PaaS产品，最核心的产品之一是飞桨深度学习框架。飞桨解决了基础软件层的开发、训练、推理部署，以及模型库、开发套件等问题，通过开源开放，让开发者无需从第一行算法代码写起，可以直接调用飞桨框架和飞桨开发平台的相关模块，大幅降低了人工智能技术应用的门槛，更快推进产业智能化。飞桨官方支持的产业级模型库新增了100多个开源算法，到目前模型数量超过500个。

再如大模型和中台能力，百度自研的文心产业级知识增强大模型系列，包括以鹏城-百度·文心为代表的基础通用大模型，是全球首个知识增强千亿大模型，参数规模达到2600亿。

有了飞桨深度学习框架和大模型，整体AI PaaS的能力得到大幅提升，例如AI中台3.0可以自动适配超过1万6千种网络和芯片组合，覆盖市场上大部分AI硬件；知识中台3.0，能将标注成本减少50%。在搜索场景中，模型落地的开发周期可以缩短一半。

“除了百度，国内还没有哪家云厂商，能在每一层都有领先的自研技术、产品和生态。而百度在AI IaaS层的昆仑芯片以及AI PaaS层的深度学习框架飞桨和文心大模型，使得百度形成了‘芯片-框架-大模型-行业应用’这样一套自成闭环的智能化路径，真正做到端到端的优化。”沈抖说道。

对此钛媒体App认为，百度智能云更多是从人工智能和云计算的结合角度，相对可能还要更偏向人工智能去塑造3.0架构，因为仅靠算力无法满足产业所需，人工智能要做出更多的贡献。

沈抖表示，3.0架构从行业核心场景切入，通过打造行业标杆应用，带动和沉淀了AI PaaS层和AI IaaS层的能力，打造极致性价比的异构算力和高效的AI开发运行能力，进而向上可以优化已有应用、孵化新应用，向下改造数字底座，使基础云更适合AI应用，形成螺旋上升、不断进化的效果。

百度智能云走在正确的路上，继续加强战略的广度和深度有章可循，也越来越成为云计算行业共同的选择。

（本文首发钛媒体APP 作者｜张帅）