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2025年被稱為“Agent元年”，這背后潛藏著一個深刻的行業轉向：當AI如頂級賽車般展現出驚人性能后，企業已不再滿足于駐足圍觀，只做看臺上鼓掌的觀眾。
他們的真正訴求是走下看臺踏上賽道，親自握緊方向盤，將這輛性能超群的賽車，平穩、精準地駛向自己的商業目的地。
不止一位業內人士向雷峰網(公眾號：雷峰網)提到，現在的企業客戶提起AI，更有自己的見解，他們對目標規劃清晰，直白地要求增長、提效和創新，向AI要增長、要效果，對未能與具體業務結合的應用已經不太感冒。
AI發展確實日新月異，不斷給出令人驚嘆的表演，但對企業而言，通往“要效果”的最后一公里充滿了障礙，曇花一現的AI應用，無法融入企業核心系統并隨業務共同成長，或是無法良好駕馭AI應用，使其貼合自身的特殊業務流程。
行業的共識正逐漸清晰：必須將AI技術深度融入企業的組織架構、業務流程與創新基因之中，使之成為如水電煤一樣的基礎能力，才能從一次性的項目成功，邁向持續性的智能增長。
百度創始人李彥宏在今天剛剛結束的百度世界大會上就提到：
只有當AI被內化為一種原生的能力，才能真正在各行各業實現效果的涌現，進而引爆一場全面的生產力革命，推動經濟增長，讓“智能紅利”轉化成“社會紅利”。
百度創始人李彥宏
但如何將AI內化為企業核心能力？在這一議題上，市場上各家To B廠商基于自身基因與對未來的判斷，有著不同的戰略路徑選擇。
其中一種演進路線是，以云資源為戰略起點。部分To B廠商已擁有相對充足的基礎云資源與市場占有率，在推進AI時優先發揮自身原有規模優勢，例如將AI能力融入已有的PaaS、智能體開發平臺及各類企業SaaS應用中，或是基于先前的IaaS基礎與豐富的客戶生態，再多管齊下構建全棧AI生態能力。
而另一種演進路線是，以全棧AI技術能力為戰略起點。例如國內最早All in AI的百度，其基礎設施從設計之初就是為了最高效地承載和運行AI，云服務在這一過程中與AI能力深度結合并輸出。從昆侖芯、百舸計算平臺、飛槳框架到文心大模型、百度千帆，百度的云智一體演進路線清晰可見，通過從芯片層到模型層、應用層的全鏈路自研與優化，確保AI任務能夠獲得極致的性能和效率。
在11月13日的百度世界2025大會上，百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖也強調，百度智能云將提供完善的AI云基礎設施，為企業內化AI能力做好全面準備。
他指出，百度智能云要打造最硬AI云，為企業提供的是包括了AI Infra和Agent Infra的全棧AI云。
企業內化AI，既需要“能跑AI的云”，也需要“能造AI應用的工具”。二者缺一不可，且必須深度協同，而AI Infra和Agent Infra正符合這一要求，并為企業將復雜的AI落地產業落地過程，高度抽象為兩個清晰的分工層面。
區別于將多個獨立產品“集成”在一起的方案，百度通過自研昆侖芯、打造百舸與千帆，實現了從芯片到框架、從平臺到應用的全棧可控與優化，這在本質上也提供了更穩定、更高效、更安全的技術底座，針對性地解決企業內化AI能力時最關鍵的確定性、高效性和成本可控性問題。
一方面，百度智能云通過打造軟硬一體的AI Infra，為企業解決“動力”問題，通過昆侖芯、百舸計算平臺等，將稀缺且昂貴的算力資源化、標準化和規模化，確保AI任務能穩定、高效、低成本地運行。
核心產品層面，這次會上，百度智能云發布了新一代昆侖芯產品線，并宣布了未來五年“每年上新”的承諾。其中，昆侖芯M100將于2026年上市，專注于為大規模推理場景提供極致性價比；昆侖芯M300則計劃在2027年上市，面向超大規模多模態模型的訓練與推理，旨在提供頂尖性能。這一規劃旨在為企業未來日益復雜的模型訓練與應用部署，提供持續、可靠的算力供給。
在集群能力上，百度同步發布了天池256與天池512超節點，二者均于明年正式上市。值得一提的是，單個天池512超節點即能獨立完成萬億參數模型的訓練，這標志著百度在高效、集約化地提供強大算力方面取得了重要突破。
規模化部署與實踐驗證是百度AI Infra的另一大優勢。百度已成功點亮三萬張昆侖芯構成的AI算力集群，并能穩定支持多個千億參數大模型同時訓練。未來，百度計劃通過百舸AI計算平臺，將單一集群規模從三萬卡擴展至百萬卡，持續突破算力瓶頸。
目前，昆侖芯已累計完成數萬卡部署，成為了百度AI關鍵底座。不僅支持百度內部絕大多數的大模型推理任務，也作為百度智能云算力基礎設施的重要組成部分，為包括招商銀行、南方電網、中國鋼研、國家管網、吉利汽車以及互聯網大廠和部分運營商等上百家客戶，提供了高性能、可擴展的AI算力支撐。
百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖
另一方面，百度通過Agent Infra為企業解決“應用”問題，借助千帆大模型平臺等，將開發AI應用所涉及的模型、工具、數據等復雜要素封裝起來，大幅降低開發門檻。
在此次大會上，百度千帆也宣布全面升級，把模型和模型需要的上下文、工具、運行環境，封裝進一個動態的Agent系統，并與真實的世界交互，在執行任務過程中獲得反饋，從而借助反饋持續優化。
模型服務上，作為Agent Infra的核心，千帆提供最新版本的百度文心大模型，以及150多個主流模型。企業用戶還可以通過千帆模型開發平臺，高效定制自己的專屬模型。
工具服務上，千帆企業級MCP服務不僅為企業提供百度AI搜索、地圖等百度自有組件，也可以通過MCP調用企業已有的工具，或者豐富的第三方組件。尤其值得一提的是百度AI搜索組件，其AI API正成為行業技術底座，已有625家廠商通過百度智能云接入了其搜索API。
模型和工具之外，Agent Infra還需要數據、開發服務的配套支持。千帆的數據服務，把企業沉淀的數據、經驗、流程和規則，轉化為模型可理解的信息，讓Agent更了解企業業務。
此外，千帆還提供一系列Agent引擎、開發框架和企業級Agent運行環境，幫助企業快速構建、調試和管理Agents。同時，千帆還通過提供完備的權限管理和安全防護機制，確保企業Agents運行環境安全合規。
據悉，目前千帆平臺企業用戶數量超46萬，Agents開發量突破130萬，成為智能體規模化落地的核心平臺。
整體來看，百度智能云對AI云基礎設施的理解簡潔而必要，企業無需面對龐雜的技術棧，只需通過AI Infra和Agent Infra這兩個清晰的接口，即可獲得從底層算力到頂層應用的全棧支持，這極大地降低了企業擁抱AI的認知門檻和決策成本。
同時，這樣的架構設計精準地對應了企業AI落地的兩個核心階段，即AI的能力構建與AI的價值實現。AI Infra確保了能力的堅實可靠，Agent Infra則讓價值的實現變得簡單高效。二者缺一不可，共同構成了企業將AI從“外部技術”轉化為“內部能力”的完整路徑。
換言之，企業在駕馭AI這輛頂級賽車的過程中，AI Infra以昆侖芯+百舸為企業提供效率和性價比兼具的動力系統，而Agent Infra提供集成了海量地圖和交通規則的高精地圖和導航系統。
基于這套AI Infra+Agent Infra的全棧AI云基礎設施，百度智能云聯手客戶，深入產業，已打造一批服務于核心業務的企業級Agents。
在工業與連鎖領域，百度“一見”視覺大模型平臺持續進化。百度世界2025大會上最新發布的“多人協作SOP分析Agent”，能夠精準理解餐飲門店高峰期動態變化的復雜環境與流程，有效解決多人協作下出品標準不一的痛點，將工序合規管理從標準化工廠延伸至高流動性的連鎖門店。
在金融服務領域，百度智能云與銀河證券共創的“場外交易Agent”，能夠準確理解富含“行業黑話”的客戶詢價需求，輔助交易員快速生成報價方案。該Agent上線后，實現了從詢價到下單的轉化率提升3倍，業務規模翻倍增長的顯著成效。
在能源電力領域，百度智能云與南方電網深圳供電局合作，基于千帆平臺的工作流編排能力與專業電網組件，開發了“配電網監視Agent”與“操作票審核Agent”，提升了電網運行的效率與可靠性，更將調度員從繁重的人工巡檢中解放出來，得以聚焦于更復雜的故障處理與應急響應。
這些深入產業核心場景的Agent實踐，共同印證了百度智能云全棧架構的業務價值：它使企業不再止步于單點技術的試用，而是能夠將AI系統地、規模化地內化為支撐主營業務創新與增長的核心競爭力。
百度通過AI Infra與Agent Infra為企業備好了強大的“發動機”與精準的“地圖導航”，但并沒有停留于此。他們試圖更進一步，讓這輛智能賽車在復雜的商業路況中，實現自主駕駛，甚至自我規劃出通往全局最優的路徑。
在本次世界大會上，百度正式發布全球首個可商用的“自我演化”超級智能體“百度伐謀”。李彥宏表示，百度伐謀的主要應用場景是在真實的產業場景中尋找“全局最優解”，可被應用于交通、能源、金融、物流，甚至新藥研發、科學理論等領域。
正如本文開頭所言，企業需要AI無比貼近業務本身，而在真實產業中、具體業務場景中，問題往往是多目標、多變量、動態變化的。傳統AI模型通常只擅長解決單一、靜態的任務，伐謀的設計目標，是像一位頂尖的行業專家一樣，進行系統性思考與權衡。
李彥宏介紹，百度伐謀的理念借鑒自進化算法，相當于模擬生物界幾億年的進化過程并壓縮至幾天甚至幾小時，從而發現“過去人類從未發現過的全局最優解”。他表示，百度伐謀能模擬、甚至超越頂尖的算法專家，更能根據條件變化自動迭代，給出最優的動態方案。
伐謀的出現，一方面意味著百度智能云已經構建了完備的全棧AI云基礎設施，可以讓更強大的Agent蓬勃生長；另一方面也說明，百度智能云正試圖擴寬Agent的能力邊界，從“執行既定任務”推向“自主演化與尋找全局最優解”。這樣的AI Agent構建思路在目前To B廠商中并不多見：它不僅是工具，更是一個能在復雜系統中持續學習、推理并做出戰略級決策的“智能大腦”。
據了解，百度伐謀由百度智能云打造，目前已經正式對外開放，并通過邀請碼的形式提供服務。
目前，伐謀的身影已出現在交通信控、金融風控、能源管道、港口調度等場景。
以交通信控為例，AI信控的目標是要讓整個城市的通行效率最高、最安全，盡可能緩解城市交通擁堵問題。治理的核心，正是“SaaS信控平臺”中的信控算法與伐謀的深度協同。“信控算法”負責實時的交通流量預測和信號燈全局調控；而伐謀則作為核心的學習與迭代引擎，進行7×24小時的不間斷運算。正是通過伐謀的持續推演，才確保了“信控算法”能夠精準找到紅綠燈配時的“全局最優解”，讓擁堵治理更高效，在高峰期最大化地利用好每一秒綠燈。
在鄂爾多斯伊金霍洛旗，新老城區跨河通勤需求旺盛，早晚高峰擁堵頻發，引入百度智能云SaaS信控平臺后，用AI調控紅綠燈配時方案，車均延誤降低13%，百度智能云SaaS信控平臺在百度伐謀的賦能下，實現算法自主迭代，找到城市緩堵治理的最優解，車均延誤進一步再降低5%。
在港口這一超復雜系統中，“伐謀”的價值更為凸顯。港口調度是一個涉及船舶、岸橋、集卡等多要素的耦合難題，其核心是在滿足所有作業需求的前提下，計算出所需橋架吊機總數最少的方案——每節省一臺，就意味著可能省下上千萬元的成本。
百度聯合中國首家數據科技央企“中國數聯物流”，協同東北地區最大的港口“遼港集團”，利用“伐謀”應對這一挑戰。經過上百輪演化，“伐謀”最終生成的調度方案，僅需29臺橋架吊機即可完成原需31臺的任務。這不僅驗證了其卓越的優化能力，更展現了直接、巨大的經濟價值。
更重要的是，“伐謀”所解決的“多機調度”問題是一個通用范式，廣泛存在于制造業排產、物流規劃、能源分配等場景中。它本質上是將傳統上依賴運籌學專家經驗的復雜決策過程，轉變為由AI驅動的、持續自主尋優的自動化流程。
簡單來說，比起讓工程師嘗試上百次以窮舉法找出合理方案，運用伐謀進行推演能基于全局優化，少折騰，看準了再移動，最終向效率、成本與風險的最優平衡目標進一步靠攏。
如何服務好企業、幫助企業不再停留于“擁有AI工具”，是頭部技術廠商接下來數年必須回答的問題，而本次世界大會，百度智能云已經給出了自己的回答和下一步規劃：從夯實算力基礎的AI Infra，到降低開發門檻的Agent Infra，再到引領未來方向的“伐謀”超級智能體，百度智能云正一步步將其全棧AI能力，轉化為企業通往智能未來的核心動能。
一場真正的智能生產力革命，才剛剛拉開序幕。
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