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​从谷歌到百度,怎么都成了“内化AI能力”的高手?

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语言:中文 更新:2025-11-14 20:48 等级:
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①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

打开“​从谷歌到百度,怎么都成了“内化AI能力”的高手?”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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🏌️🚴🐌第二步:💐选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择​从谷歌到百度,怎么都成了“内化AI能力”的高手?。

🐋🛺🦁第三步:🐼 下载​从谷歌到百度,怎么都成了“内化AI能力”的高手?软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。

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🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动​从谷歌到百度,怎么都成了“内化AI能力”的高手?软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

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​从谷歌到百度,怎么都成了“内化AI能力”的高手?2024更新

  南宫望斩在传送阵外,怔

> 厂商新闻《​从谷歌到百度,怎么都成了“内化AI能力”的高手?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-15 04:06

    • 编辑:CN

    ​新眸原创·作者 | 鹿尧

    三年前,ChatGPT横空出世,整个科技圈都为之震动。上线两月活跃量上亿,GPT系列模型的突破性表现,似乎完美复刻了“初创公司颠覆行业巨头”的经典叙事。彼时不少人相信,AI将是下一个由创业公司主导的范式革命。

    但历经三年,技术浪潮的叙事悄然转向,行业走过最初的喧嚣,一个更现实的问题浮现:如何将AI技术,内化为企业可持续发展的核心能力,并转化为稳固的商业价值?

    曾经被认为“起大早,赶晚集”的谷歌,其重返竞争核心地带的历程颇具启示:今年上半年,最新发布的Gemini2.5系列模型在多模态能力上实现突破,业内不少评价认为其在诸多维度超越了GPT-4系列模型

    而支撑Gemini快速迭代的,正是谷歌将AI深度内化的全栈能力:从专为AI研发近二十年的TPU芯片 ,到贯穿模型、框架与应用的完整技术链,谷歌的“老本儿”在AI竞争进入深水区时,显示出它的决定性意义。

    无独有偶,在大洋彼岸,同样从搜索时代走来的百度,呈现出与谷歌相似的逻辑。从昆仑芯片到飞桨框架,从文心大模型到百度智能云撑起的一系列产业应用,以及搜索、萝卜快跑等大众消费级应用,这家公司用十年时间构建的,是一个能够让AI深度内化的完整技术栈。

    在百度世界2025大会上,不仅能看到全方面升级的原生全模态大模型文心大模型5.0,还有包括百度伐谋、百度慧播星数字人等一系列产业级AI解决方案的发布,展示了这种全栈布局如何转化为实际生产力——不仅仅是单点技术突破,更是将AI能力像乐高积木一样灵活组合,融入千行百业的肌理。

    这背后的行业变迁颇具深意。随着AI技术进入深水区,企业客户的需求微妙转变。从最初追逐“最强大的模型”,到现在更看重“最合适的解决方案”。这种需求催生了更复杂的竞争维度,也使得全栈能力成为连接技术创新与真实产业需求的桥梁。

    于是,一个清晰的共识正在形成:AI的竞争,已从模型效果的单点突破,升维为将AI深度内化的系统作战。在这个维度上,拥有全栈能力的科技巨头展现优势——它们能够提供从芯片、框架、模型到应用的全链路解决方案,让AI从外挂,内化为企业的核心能力。

    这注定是一场属于长跑者的游戏,考验的不仅是技术的敏锐度,更是战略的耐心、工程的实现能力与生态的构建艺术。

    01

    为什么AI竞争越来越依赖“全栈能力”?

    在早期的AI发展阶段,企业需求相对单一,主要聚焦于模型的性能表现。那时人们会认为只要模型的准确率、召回率等指标足够优秀,就能在市场竞争中占据优势。但随着AI逐渐从通用能力向深度行业应用转变,企业逐渐意识到,单纯追求模型远远不够。

    以自动驾驶为例,一个高精度目标检测模型固然重要,但这仅是整个自驾系统的一个环节。要实现车辆安全、稳定行驶,还需要考虑传感器实时采集处理、车辆的实时控制、系统的可靠性与安全性等诸多因素。

    这就要求AI解决方案必须端到端,从数据的源头到最终的应用,形成一个完整、高效的闭环。

    另一方面,算力调度与成本控制是规模化应用不可回避的挑战。不同业务场景的算力需求千差万别,比如电商领域,传统的固定算力配置模式,在应对波动时就显得捉襟见肘。而动辄千万的GPU硬件采购成本,也成了企业部署头疼的问题,更不必说其运行能耗十分惊人。

    在这些状况下,他们开始寻求具备全栈能力的合作伙伴——全栈能力不仅意味着能提供高性能的AI模型,还能通过芯片、框架、模型、应用的协同优化,在算力调度、系统集成、应用开发等多个层面提供支持。

    举个例子,过去,制造企业可能只买“AI质检模型”来检测产品缺陷,但遇到两个问题:算力不够用,产线数据量极大,外购算力成本高,且高峰期调度不过来;模型不匹配,通用模型对企业特有产品识别准确率不足,改模型又缺框架工具。

    但如果企业借助全栈能力,比如用百度百舸AI计算平台搭建专属本地化算力中心,既降低长期成本,又能灵活调度产线峰值算力;通过飞桨定制行业模型,结合产线数据优化后,再通过千帆大模型平台把模型部署到产线设备,同时对接企业ERP系统,实现全栈打通。

    再比如,早期金融机构用AI工具做风控,数据安全风险和响应速度不稳定很影响体验。现在如果有一套全栈方案,既能搭建私有AI集群,确保数据不泄漏,又能训练专属模型,实现实时审批与动态风控,最后还可以借助像“文心快码”这类的代码工具开发出风控系统前端应用,打通模型与业务流程,这样一来,金融行业的风控问题也很好解决。

    这些案例的共性是:企业从只需要某一项AI能力(模型/工具),变成需要“算力-框架-模型-应用”全栈协同——因为只有全栈能力,才能解决“成本、安全、适配性、效率”等规模化落地的核心痛点,这正是全栈需求激增的根源。

    今年上半年,国内大模型中标项目累计 1810个——超过2024全年。值得注意的是,这一过程中,依托领先大模型技术与全栈智能基础设施的百度智能云,收获了更多青睐,其中标项目和中标金额稳居“双第一”,并领跑金融、能源、政务、制造等重点行业:

    数据显示,目前65%的央企、100%系统重要性银行及800+金融机构、超半数主流游戏厂商、TOP10手机厂商、中国市场销量TOP15汽车品牌、TOP10新能源车企都与百度智能云展开了合作。 

    与此同时,行业的需求变化,也在驱动技术供应商进行战略调整。

    一方面,模型厂商正积极向下游延伸。OpenAI被曝规划自研AI芯片,试图摆脱对英伟达的过度依赖;Anthropic也在加强与云服务商的深度合作,寻求更优化的算力解决方案。

    另一方面,云厂商则加速向上游突破。无论是百度的“云智一体”战略,还是谷歌的VertexAI平台,都在试图提供从基础设施到模型能力的完整堆栈。这种边界的模糊,标志着AI产业正从“专业分工”走向“垂直整合”。

    而转变的深层逻辑在于,AI的价值实现越来越依赖于各技术环节的紧密协同。

    企业需要的不仅是先进工具,更是能够将其转化为业务价值的完整能力。全栈能力,正从三年前的技术选项,转变为今天的竞争必需品。它代表着AI产业走向商业成熟的必然阶段,也预示着未来竞争格局更注重系统性和可持续性。

    在这个新的竞争维度上,拥有全栈能力的企业,已经占据了更有利的位置。

    02

    全栈能力如何帮助企业在“AI内化”中脱颖而出?

    今年,李彦宏在百度世界大会上分享了一个很有意思的观点:只有当AI被内化为一种原生的能力,才能真正在各行各业实现效果的涌现,进而引爆一场全面的生产力革命,推动经济增长,让“智能红利”转化成“社会红利”。

    这句话的核心,是强调AI不能仅作为附加功能存在,而要像水电一样,成为业务肌体中自然流淌的血液。这里的“内化”,既是企业自身的成长,也代表AI与行业的深度融合,当AI与业务深度耦合到一定程度后,便会涌现质变。

    举个例子,外界经常把谷歌的“逆袭”看作是AI全栈优势的集中体现,当ChatGPT率先引爆市场时,谷歌的全栈布局为其快速反超奠定基础,从TPU芯片到TensorFlow框架,再到庞大的数据资源,让Gemini在多模态领域实现突破。

    再想象一下电力革命,当工厂不再仅仅是在角落里放一台发电机,而是将电力系统深度融入生产线设计,这才真正引爆了工业生产的效率革命。如果AI只是用来写邮件、做图的玩具,那么它带来的提升是局部的、有限的。

    百度自身的转型同样是典型范例。

    在今年的百度世界大会上,一系列产业级AI产品的发布,展现其全栈布局如何作为“AI原生能力”的底座,催生创新应用的涌现。从昆仑芯片提供底层算力,到飞桨框架支撑模型开发,再到文心大模型理解复杂需求,最终在应用层结出硕果:

    百度慧播星数字人是业界首个全栈式数字人直播方案。基于万亿级知识库和动态交互能力,“罗永浩数字人”在双11创下GMV新纪录,部分品类数据甚至超越其真人直播。目前,超10万个慧播星数字人已服务于电商、教育、医疗等数十个行业。

    而萝卜快跑这个全球最大自动驾驶出行平台,印证了全栈能力在安全与规模上的双重价值。其无人驾驶车队已突破2.4亿公里行驶里程,安全性达到人类驾驶员的10倍以上,从武汉到迪拜,从香港到瑞士,萝卜快跑已经在全球22个城市规模化运营。

    值得关注的是,这些AI应用的规模化落地,离不开百度智能云的支撑。

    通过连接技术与市场,百度智能云既承载了内部海量业务的锤炼,又成为能力外溢的通道。经过内部大规模验证的AI能力,通过云服务输出到金融、交通、制造等行业,把AI从“外部工具”变成行业“自带的原生能力”。

    全栈能力的价值,在"内部练兵,外部赋能"的模式里充分释放。它让创新不再停留在实验室,而是通过系统性的工程,转化为可规模化的商业产品,甚至引爆生产力革命,在帮助外部企业的同时,也完成了能力的“内化”。

    03

    未来竞争:

    全栈能力将成为AI公司的护城河

    对于企业而言,搭建全栈AI能力,本质上是一场关于战略定力的考验。它并非一日之功,需要的是十年如一日的压强式投入,在芯片、框架、模型、应用各层持续积累。

    谷歌之所以能快速推出Gemini系列模型并在多模态领域突破,关键在于其将AI能力深度内化到企业的技术基因中——从自研芯片提供的算力底座、TensorFlow构建的开发者生态,以及多年积累的数据资源。这种贯穿基础设施、软件框架与上层应用的深度协同,构成了其技术反超的核心支撑。

    同样,百度文心大模型的持续迭代演进,再到能够寻找"全局最优解"的百度伐谋,都是其在芯片、框架、模型、应用四层体系协同作用下,攻坚技术高地的直观体现。

    拿百度伐谋来说,作为全球首个可商用的能够“自我演化”的超级智能体,这个新产品在OpenAIMLE-Bench等三大权威基准测试中均获得第一,并在StanfordKernelBench中实现20倍算子优化加速,成为衡量AI复杂系统优化能力的“标杆级存在”。

    从本质上来讲,伐谋的最大亮点,莫过于突破了传统AI的能力边界。它不局限于处理单一任务,而是基于海量数据自主学习、持续迭代,在多约束条件下突破人工局限,找到跨维度、长周期的最优解决方案的智能系统。

    简单来说,伐谋几乎在业内首次实现“复杂系统全局优化”,将AI从“被动响应需求”升级为“主动寻找最优解”,进入决策智能深水区,在产业层面破解了全产业链的跨场景痛点。

    目前伐谋在实际应用中已有很多成功案例:交通领域,伐谋协同信控算法,使得百度智能云SaaS信控平台通过优化红绿灯配时进一步缓解城市拥堵;在金融领域,伐谋精准识别优质客户,扩大金融服务覆盖范围。针对海上能源平台、港口枢纽等国家战略工程,伐谋通过高效优化方案降低建设成本、提升工程可靠性,为工程规模化落地提供技术保障。

    可以预见的是,这样的技术突破注定会延续,因为在百度,AI能力的内化还在持续。

    就这次大会来看,在底层算力上,百度智能云不仅发布新一代昆仑芯(包括明年上市的推理优化型M100、2027年上市的多模态训练和推理型M300)与天池超节点,更宣布未来五年按年推出新产品,持续打造最硬AI云。

    目前昆仑芯已累计完成数万卡部署。百度智能云凭借全栈AI云能力布局,连续六年位列中国AI云服务市场份额第一。

    随着行业的竞争维度从模型“跑分”转向生态繁荣,评判一家AI公司的标准,不再是其最强大模型的性能极限,而是其技术能否像乐高积木一样,被灵活、低成本地组合进千行百业的解决方案中。

    市场研究也印证了这一趋势。前段时间,华安证券指出,AI产业的战略重心从提供单一功能API,转向构建平台化、生态化的“超级操作系统”。换句话说,单点技术优势的窗口期越来越短,全栈能力正成为更难被复制和超越的竞争壁垒。

    对于谷歌、百度这类坚持全栈路线的公司而言,这条护城河正显现其价值:更快的迭代速度、更低的协同成本,以及在对产业复杂需求的深层满足。当AI竞争驶入深水,全栈能力不仅拉开科技企业“内化AI能力”的高下之分,更带动科技大厂从起大早,到赶大集。

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