今年以来，国内外头部云厂商相继上调部分核心产品价格，打破了行业近二十年“只降不升”的惯例。这背后，是云计算从低价扩张走向能力定价的深刻转折。
驱动这一转变的根本力量，来自需求侧的重大变化。过去，云厂商比拼参数规模与算力数量，客户也习惯以此作为选型标尺。如今，客户不再满足于技术参数本身，而是更迫切希望AI真正融入业务、创造价值。行业的重心从单纯的“技术突破”转向深度的“应用落地”。这种需求的升级，正在倒逼供给侧做出改变。
（来源：公司资料）
这种转变不是偶然。自“龙虾”爆火以来，AI应用正加速进入智能体时代。在近日举行的Create2026百度AI开发者大会上，李彦宏首次提出AI时代的“度量衡”——日活智能体数（DAA）。
他认为，Token不一定代表终局，它代表成本而非收益，衡量的是投入而非产出。而DAA则大致对应移动互联网时代的日活用户数，“衡量一个平台和生态的繁荣，更应该看的是DAA这个指标，关注有多少Agent在给人类干活，并交付结果。”
眼下开发者已经不再把AI当作静态的工具，而是视为一种能够自适应场景、持续进化的数字生命。企业对AI云的期待，也不再是功能模块的简单组合，而是一套能支撑智能体开发、运行乃至持续进化的完整基础设施。
面对这一根本性转变，百度智能云提出了全新的解答——推出面向大规模智能体应用的新全栈AI云。这不仅仅是技术能力的单项补齐，更是将需求洞察、供给重构与价值闭环串联起来的一场系统性变革，正在重新定义AI云的边界与可能。
01
当AI不再只是拼参数，
百度智能云的新全栈逻辑
当前AI产业正处于供给方式剧烈变革的拐点。过去谈论全栈能力，核心命题是“有没有”；而今天面对瞬息万变的新需求，命题变成了“如何协同”与“如何进化”。
在此之前，全栈能力往往对应着不同的需求：芯片研发、云底座、模型训练、智能体开发客户的需求相对模块化——需要多少卡、调哪个模型、建什么层面的能力。这种逻辑背后，是过去企业普遍将AI视为一种可采购的工具，这使得云服务商和客户的注意力都首先放在“补齐能力”上。于是，AI云的竞争演变成了一场参数和算力的军备竞赛。
随着智能体时代的到来，整个行业的竞争逻辑发生了根本变化。云厂商比拼的不再是“是否拥有全栈”，而是“能否高效地将全栈能力转化为客户可用的服务”。
（来源：公司资料）
正是基于这一洞察，百度智能云提出了“新全栈”，不仅是全面针对两大Infra的升级，更是让彼此之间形成协同飞轮，在提升单位Token的智能水平，提供每瓦性能更强、性价比更高算力底座的同时，支撑起大规模智能体应用从开发到落地，以及自我进化的全过程。
在底层，芯片与模型实现深度耦合。底层芯片不再是通用的计算元件，而是根据大模型的推理特征进行极致优化，实现算力的精准投放。目前昆仑芯P800已完成规模化验证，2025年至今已交付多个万卡集群。
在昆仑芯全国产集群上，已成功完成对文心5.1重要版本的训练，整个集群的有效训练率达到 97%，万卡规模集群线性扩展度超过 85%，已经可以满足前沿大模型大规模训练对计算精度、算子稳定性、框架适配和长周期运行的要求。
在中层，IaaS、PaaS、SaaS形成动态反馈机制。当智能体在应用层遭遇高并发或复杂逻辑时，这种压力能够迅速反馈至PaaS层进行模型调度优化，并同步触发IaaS层的资源自动化扩容。这不再是手动配置，而是一种自我进化机制，让各层之间像生物神经一样敏锐响应。
在顶层，新全栈提供整体性供给，不再将芯片、云、模型、智能体看作独立的板块，而是通过云服务粘合为整体，以系统性供给降低场景适配门槛。
（来源：公司资料）
与此同时，客户的需求和心态也在发生深刻变化。过去，客户对AI云的需求往往是模块化的，现在要求AI能够深入场景，具备自主决策、长短期记忆和复杂任务拆解的能力。开发者不再把AI看作计算资源，而是视为“流动的逻辑”。这意味着底层架构必须像水一样，根据应用层的形态实时调整。
正是洞察到这些变化，百度智能云通过自身的平台与实践给出了回应。在百度千帆平台上，企业已构建超130万个智能体，工具日均调用次数达数千万级。千帆AppBuilder凭借从底层芯片到上层应用的全栈能力，稳居国内AI智能体企业级应用平台榜首。可以说，百度智能云的新全栈，不是对旧有架构的简单修补，而是一次从底层逻辑到服务理念的系统性重构。
02
从算力军备转向场景落地，
百度智能云重新作答
理论必须落地。新全栈的价值，最终也要通过真实的商业场景来验证。
百度智能云选择了一条由重及轻、由大及小的渗透路径，在传统工业、新兴领域和小微个体三个维度同时发力，构建场景与价值之间的正向循环。
在汽车行业，AI正在支撑万亿级的产业变革。
百度智能云与长安汽车的合作可以说是“新全栈”能力赋能产业的一个典型缩影。早在2023年，双方即共建智算中心，算力规模达到每秒142亿亿次，刷新了当时的行业纪录。基于百度百舸·AI异构计算平台的持续优化，该智算中心支撑长安汽车开展大模型、智能网联与自动驾驶研发业务。
目前，工信部仅批准了两家车企的L3级自动驾驶产品，长安位列其中；今年，长安的端到端自动驾驶技术将走出实验室，实现量产搭载。
（来源：公司资料）
放眼整个行业，百度智能云依托全栈AI布局，已服务于主机厂、电池、芯片、无人车等产业链各环节。截至目前，百度智能云已成为100%中国主流车企的选择，累计支持超过2000万辆搭载L2级辅助驾驶的新车交付，持续领跑中国自动驾驶研发解决方案市场。
具身智能被视为AI的下一个主战场，也是对新全栈能力最严苛的测试。
百度智能云在国内具身智能市场份额已达35%，位居第一，领先优势超过第二名两倍以上。其核心竞争力在于数据、模型、本体的三位一体协同。数据层面，百度将十年自动驾驶积累的数据服务能力迁移至具身场景，支撑大规模采集与标注，化解数据稀缺难题；模型层面，其在典型VLA训练上加速超过70%，世界模型推理时延降低近50%，原本按周计的训练可压缩至按天完成；产品层面，百舸平台帮具身产业客户打造全模态、全链路的模型开发工具链，实现多模态数据管理与生产加速、VLM/WM/RL等全模态训练加速、以及仿真评测加速。
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AI的价值不仅属于巨头，也必须普惠到毛细血管般的个体经济。
在义乌“前店后厂”模式下，过去厂长要针对不同问题分别训练模型、逐个配置识别规则。如今，基于百度一见的视觉智能体“一见Claw”，可快速搭建出“AI厂长”和"AI店长"，通过一见视觉智能体，可以将海量规则自动配置到每个摄像头上，通过自然语言，一句话识别规则、完成流程处置；Hogee智能营销解决方案则内置营销Skill，覆盖销售导购、数据分析、库存调货、促销建议等全链路工作。
这些轻量化、低门槛的智能体应用，正是新全栈系统性供给能力的下沉，用一套经过大规模验证的底层架构，支撑最微小场景的商业创新。
更多的场景带来更成熟的技术，更成熟的技术带来更多的客户。百度智能云服务超80%的央企、100%的系统重要性银行，超1000家AI硬件厂商...
这些数字背后是一个正向循环的飞轮：场景锤炼技术，技术沉淀为标准能力，标准能力再反哺更多场景。这不仅证明了当下的成功，更暗示了未来的增长确定性。
（来源：公司资料）
03
当AI进入深水区，
云服务需要一次系统性进化
回看工业史，可以更清晰地理解今天AI云正在经历的路径。
早期汽车行业的供应链是松散的，发动机归一家、变速箱归另一家、电子系统再找第三家。但随着汽车由机械产品演变为高度集成的智能终端，任何一个模块的短板都会影响整车性能，终端产品的复杂性倒逼底层供应链整体进化。如今各家车企都在构建自己的智能座舱和自动驾驶系统，这不再是一颗芯片或一套算法的单点突破，而是一场芯片、云与软件协同的集团军作战。
今天，AI云正在经历同样的历史转折。智能体的复杂性倒逼云服务必须进行系统性重构，这不是选择题，而是必然题。
李彦宏在Create大会上提出了“AI时代进化论”，其含义有三：一是智能体的自我进化，从被动响应到从环境中不断吸取营养来提升自己，并主动执行；二是人类个体的自我进化，从普通个体到超级个体，并学会跟AI共存；三是企业组织的自我进化，从人与人的分工协作，到人与智能体的混合编队，成为超级组织。
百度智能云的新全栈，正是为支撑这一进化而生。此次全面升级的新全栈AI云，围绕Agent Infra与AI Infra两条主线实现协同进化。在AI Infra方面，提供性能最强、最具性价比的AI算力服务，助力智能体跑得更快、成本更低、效果更优。在Agent Infra方面，将每一次Token消耗都转化为更高的业务价值，让智能体更高效地完成任务，在真实业务中实现稳定运行、持续进化、可管可控。
新全栈的终极意义正在于此——它不再是让客户去适应技术层级，而是让整套全栈能力像一个智能器官一样，自动长入客户的业务场景中。当AI进入深水区，云服务需要的不是更多参数的炫耀，而是更深耦合的进化；不是更多算力的堆砌，而是更高效率的转化；不是更多层级的叠加，而是更有机的协同。
可以说，新全栈的关键不在于技术模块的多少，而是一种服务理念的重构。它以云为基石，通过芯片、模型、智能体的高度协同，实现了从“层级供给”向“系统供给”的飞跃。
正如百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在大会上所说：“中国有最完整的产业体系，最丰富的应用场景。未来可能诞生超过100亿活跃智能体，各类沉淀在产业里的知识、经验、工具和流程，未来都会成为可以被智能体承接和放大的能力。”
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这场发端于需求侧、深化于供给侧的变革，正在重新定义AI云。李彦宏在大会闭幕时这样说道：“自我进化，是一套面向AI时代的系统性变革。只有那些敢于打破惯性、持续重塑自身的企业，才有机会真正穿越周期，建立新的竞争优势。这个时代没有旁观者，我们都是创造者。”
百度智能云选择了一条更难的路，告别参数内卷，拒绝机械拼合，用新全栈的逻辑去回应智能体时代的新需求。历史反复证明，那些敢于在转折点上重新定义游戏规则的玩家，往往也是下一个时代规则的制定者。
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