文：董指导

题图由文心4.5 Turbo生成

本期要点

#AI#AI 应用#百度智能云

AI开发者是最兴奋的一群人，因为他们看到了一个万亿空间的机遇；AI开发者是最焦虑的一群人，因为大模型已经过去两年，投资人、用户们的耐心似乎快要消退，但爆款应用却仍未出现。

这不禁令人思考：通往AI应用世界的大门，如何打开？如何更快迈入AI应用的世界？

01开发之旅，如闯三关

东市买骏马，西市买鞍鞯，南市买辔头，北市买长鞭。《木兰辞》的作者用“互文”的表达方式，讲述了出征前置办装备的繁忙与辛苦。

这也是应用开发者“出征”的写照。可以说，AI应用开发是一场充满挑战的旅程，“关关难过、关关得过”。

起点是产品设计。在商业创业史里，到处是空有一身技术、但却做出失败产品的案例。好产品，要能更好地切入用户需求。因此，场景选择就格外重要。

场景选择，如果不能识别行业痛点、不具备行业know-how，卒；如果不了解大模型，不知道能力边界在哪里、能解决哪些、解决不了哪些，卒。

产品设计关闯过去之后，就是应用开发：

选不对模型，卒；

提示词工程完成度差，卒；

数据质量不高、可用性差，卒；

逻辑编排不佳，卒。

而且，应用开发就像练武功一样，虽然招式看起来相同，但有的人能发挥得惊天动地，有的人却像放了一个屁。差异就在于，作为内功的工程化能力。不少人以为AI应用，尤其Agent开发，就是套层皮就好了，实际并非如此。一年半载的功夫，还是要下的。

应用开发关闯过去、产品上线后，并不意味着万事大吉。还要承接成本的压力。前段时间，OpenAI首席执行官 Sam Altman就在抱怨，用户对ChatGPT 说「请」和「谢谢」等礼貌用语，对Token的消耗，就让 OpenAI 增加了数百万美元成本。

用户怎么做，是难以控制的。但毫无疑问，推理阶段，如果控制不好算力成本，或者没有稳定的算力支持，那也是一个大烦恼。

产品设计、应用开发、上线运营，三大关卡又嵌套着多个小关，一路坎坷。而且，由于用户需求不断叠加、产品技术不断更新，开发旅程，也是一轮又一轮。

如何让开发之路，越来越好走？

02系统方案， 应运而生

系统化，越来越成为商业发展的主旋律。

比如在芯片领域，最初的集成电路是多个独立芯片互相配合运行，但自1990s以来，SoC（系统级芯片）技术，发展迅猛、成为主流。

SoC 将多种功能模块集成于单个芯片上，融合了处理器核心、图形处理器、内存控制器、各类接口以及存储器等组件。一款芯片，就是一个系统。

与传统集成电路相比，SoC 具备诸多优势。比如，性能上，可以避免芯片间信号传输的延迟，提升运算速度；物理层面，体积大幅缩小，功耗显著降低、也更适合做小型消费电子的开发使用；研发角度看，SoC 采用 IP 核复用技术，极大缩短了研发周期。

系统级的变化，让芯片研发更加便捷，下游使用芯片的成本降低了、效果提升了、意愿也提高了。

再比如在新能源车领域，域控制技术的兴起，也同样体现了系统级方案的趋势。

传统汽车的电子电气架构较为分散，各个功能模块相对独立，导致布线复杂、故障排查困难且升级成本高。

域控制，则将汽车的多个功能系统进行整合，通过少数几个域控制器来集中管理。比如，将车身控制、动力系统、信息娱乐等功能分别划分为不同的域，由相应的域控制器进行统一调配。

域控制的方案，不仅简化了布线，减少了车辆的重量，降低了能耗，还使得汽车的软件升级更为便捷。通过 OTA（空中下载技术），车企可以对车辆的部分功能进行远程更新，提升用户体验，也让汽车智能化发展加速。

系统级，一个通俗理解的角度，就是“一条龙”，把用户所需要的，都提供了。但又不只是简单的啥都做，而是通过有机组合，实现成本降低、性能提升。

他山之石可以攻玉。要让AI应用开发，更低成本、更高效，也许思路就是“系统级”的全栈方案。

03全栈迭代，创新不止

系统方案，要陪跑开发全旅程，而不是只走一段路。

支撑AI应用开发的系统，最底层是算力。没算力这个声音，应用再好的戏也唱不出来。它决定了模型可以发挥多少性能、以及花费多少成本。

然后，要有一个好的模型平台。所谓好，就是说不仅是个“模型超市”，提供种类丰富、性能优秀的多个模型供开发调用；有清晰的评价和引导，方便开发者选对模型。

也要是个“模型工厂”，支持开发者针对特定场景进行快速的模型优化、甚至定制化开发，最终让开发者，可以相信模型、大胆使用模型。

模型支持完备后，还要有各类开发工具，也要兼容MCP等当下最火的开放协议，以及数据管理的相关工具。把工程化能力，打包升级。

这个系统级方案，并不只是规划，而是已经在实践了。百度智能云在2024年发布了全球首个智能计算操作系统：万源，它包含了底层的GPU算力平台“百度百舸”和“千帆大模型平台”。在Create2025百度AI开发者大会上，这个系统，再次迎来升级。

在算力层面，百度正式点亮了昆仑芯P800的三万卡集群，昆仑芯超节点更是把64张加速卡放到同一个机柜，用更快的机内通信替代机间通信，可以把卡间互联带宽提升8倍，单机训练性能提升10倍，单卡推理性能提升13倍。

指数级的算力提升，还不够。百度智能云通过大规模分布式推理的PD分离，又实现了推理吞吐提升20倍，推理速度提升50%以上。为大模型全面应用，做足了准备。

刚刚在全球首个人形机器人半程马拉松中， “天工”机器人获得了冠军，而其背后的公司北京人形机器人创新中心，在训练和推理阶段，采用的算力资源正是百度百舸。

模型服务层面，千帆平台上提供了自研和第三方在内的，共计超过100多个模型，而且文心大模型也进行了升级发布：文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo，X1的价格仅为DeepSeek-R1的25%，降本显著。

模型开发层，也是工具全面，并支持深度思考模型、多模态模型的定制、精调。模型蒸馏，也成为许多企业降低模型成本、提高性能的最佳选择之一。

在应用开发上，智能体Pro成为亮点，从快问快答升级到了深思熟虑，也支持每个企业定制开发。与此同时，百度智能云正式发布了企业级MCP服务，也已经有超过1000个MCP Servers供企业和开发者选择。

目前，千帆平台的企业用户数量超40万，千帆平台组件数量超1000个，企业在千帆平台上已开发出了超100万个应用。这只是开始，需求还远未被满足，未来应用会更多。

一个应用开发的背后，就是一个系统的打造。一个系统级的基础设施，描绘了无数应用的未来。

04展望

常言说，创新来自于千百次试错。但并不是每家企业都能扛住千百次试错，需要勇气、耐心、以及成本。

百度智能云构建的新一代系统级智能基础设施，并不是灵丹妙药，一定可以让开发者成功，但确实可以降低开发者的试错成本、提高试错意愿，也抚慰开发者的“焦虑”；它不仅是解决某一个问题，而是让企业拥有创造“创造的能力”。

全栈的便利，让开发者面对征途，不必东跑西找，也不会踌躅不前；而是敢于轻装上阵，没有心理包袱、没有技术包袱、没有财务包袱，寻找开发的路，推开应用的门，走进AI的精彩世界。

---全文完，欢迎交流

理工/金融 复合背景

畅销书《英伟达之道》译者

百亿私募/头部自媒体 双重经历