跑得最快的AI云出现了|ai云|智能云|智能体|百度开发者大会|知名企业|飞轮

来源：市场资讯

（来源：盐财经）

作者 | 王曾序

统筹 | 杨园园

编辑 |穆昭

视觉 | 思乐

5月18日，百度（9888.HK）交了一份有代表性的答卷。2026年第一季度，百度总营收321亿元，核心AI新业务收入达到136亿元，同比增长49%、环比增长21%，占百度一般性业务收入的比例首次超过一半，达到52%。这意味着，百度收入重心正在从传统搜索广告，进一步转向智能云、AI应用和AI原生营销。

值得注意的是，百度智能云基础设施收入同比增长79%，GPU云收入同比增长184%，增速领跑头部云厂商。远超行业的增长速度，不是“又发布了一堆AI产品”带来的短暂的热闹与繁荣，而是AI云商业模式正在发生重要的变化。而这个变化的关键，藏在AI价值度量衡的“新尺子”里。

这个尺子叫“DAA”。

AI智能体来袭

在刚刚结束的百度create大会上，百度创始人提出了DAA（Daily Active Agents日活智能体）这个概念。他认为，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。

李彦宏在百度create大会上提出DAA概念

在此之前，市面上的AI企业，往往习惯用“Token消耗量”来衡量AI的价值，就像用“烧了多少油”来衡量一辆跑车的性能。OpenAI晒、Anthropic晒、连企业内部都在搞“Token排行榜”。但这一指标并不能有效体现业务价值、效率或可持续性。

DAA则是一个价值维度的概念，它更看重Token的效率。

针对Token效率的另一个解法，而百度也准备了自己的答案。当天，百度智能云宣布面向大规模智能体全面升级为新全栈AI云，打造单位Token的智能水平更好的Agent Infra和每瓦性能更强、性价比更高的 AI Infra。

与传统的“组装式”云架构不同，“新全栈”强调芯片、框架、模型与应用在指令集级别的原生对齐，旨在消除跨层级调用的摩擦损耗，为企业构建一个具备长期记忆、工具调用能力与安全围栏的“智能体基础设施”（Agent Infra）。

DAA时代，新全栈AI云跑出加速度

它为什么是百度智能云在AI时代的竞争砝码呢？

我们说得再通俗一点。

AI产业在今天正在迅速的B端化，这是大家都知道的事实。但试问，企业家们花重金采购AI的真实目的，只是为了获得一个会聊天的大模型，只是为了技术尝鲜不被时代浪潮抛弃吗？显然都不是。

企业家们渴望支付的，其实是一群能够实实在在稳定完成任务的AI智能体。但想要招到一群真能干活、又能交付的AI智能体，不是一个容易的事情。

在这个时代，企业要自行搭建系统去培养智能体，通常需要支付巨大的隐性成本——至少得配置算力、模型服务、工具调用、数据中心、行业解决方案等等一系列的底层基础设施，处处都需要算账，处处都需要时间。

百度新全栈AI云

现在，百度智能云在做的，就是缩短新业务融入生产流程的成本。它不只是卖算力、卖模型，而是转向卖一套能让Agent持续干活的生产系统，让每一个Token都能发挥价值。

这相当于，当企业采购它时，买走的是一整套基础设施，获得的是一群能够理解目标、拆解任务、调用工具、执行流程、最终交付结果的AI智能体。

当然，我们不得不问，这群AI智能体真的能够帮企业完成生产吗？真的能独立地替企业去排产、做风控、写应用、巡检电网、运营账号等工作吗？

企业拿给百度的真金白银，是检验商业化闭环的试金石。国内主要云厂商大模型的相关中标里，百度智能云在中标项目数量和中标金额上双双夺魁，额度是第二名的5倍之多。

对B端市场的全面开花

那么，究竟谁在使用智能云？智能云究竟能解决什么问题呢？

一个典型的例子来自义乌。

作为世界超市、全球最大的小商品市场，义乌承接着大量来自全球市场的订单。为了将市场需求快速传导到工厂，生产又能快速响应市场，在这里，形成了非常有特色的“前店后厂”模式。随着百度智能云的加入，能迅速帮助义乌商家培养出“AI厂长”+“AI店长”。

AI厂长手机终端

传统上，在工厂做生产管理，人类厂长要针对不同问题分别训练模型，再把识别规则、处置流程，逐个配置到每个摄像头上。

到了百度智能云时代，基于一见视觉智能体（一见Claw），AI厂长相当于有了一个专门管现场的“视觉龙虾”，能预置检查监督安全隐患、设备异常、人员违规这些通用技能。商家只要用自然语言补充自己的产线标准，AI厂长就能学习这家工厂的管理要求，统一调度全厂摄像头，把规则配置到对应点位。

这样做，能够有效缓解很多厂一代、厂二代交接的焦虑——老一辈的经验可以沉淀下来，新一代接手工厂，也能稳定经营。要知道，在义乌，光是年营收2000万元的工厂，就有上千家。

除此之外，义乌的很多商铺往往就一两个人，他们要盯生产、管经营，难免有顾不过来的时候。这时候，基于百度智能云Hogee搭建的龙虾版营销智能体，AI店长很方便就能上岗。

这名AI店长内置了一系列营销skills，不光能做销售导购，还能帮商家看销售数据；结合库存，给出调货、促销建议；发现逾期订单，提前提醒风险。总之，它能自主完成多步骤复杂任务。同时，它的skills还在不断扩展、进化。

这意味着，AI从需要人类去监督它干活的一个工具，变成了能独立解决问题的新型生产力。

不难看出，当AI进入研产供销服各个环节时，带去了效率的进步，哪怕只有一点，都可以带来更多能持续完成任务、交付结果的DAA，都可以带来十分可观的价值增量。

挖掘像义乌这样体量巨大的工业市场，是百度智能云增长的转化之一。而放眼全国，这样的场景还有很多，值得被释放的潜力还有很多。当行业覆盖从点到面，每个新行业的拓展都在复用新全栈AI云的底层能力与已有经验，这种跨行业的复制效率，正是百度智能云能够跑出加速度的核心底气。

从工厂到电力、物流、汽车、金融、销售等，百度智能云已经全面开花，展开了对B端市场的全方位重塑。

80%的央企在用百度智能云

其中包括B端市场中最挑剔的一批客户：

支持国家电网打造的千亿级“光明电力大模型”，将500千伏及以上大型变电站的巡视时间由人工不少于2.5小时大幅缩短至约45分钟，巡检效率提升50%以上；

服务100%系统重要性银行，助力800+金融机构攻克了从底层算力到上层应用创新的重重挑战；

成为100%中国主流车企选择，支持了超过2000万辆L2级辅助驾驶新车交付；

服务超1000家AI硬件公司，全球Top10手机厂商全部在列；

布局与深耕前沿赛道，包括具身智能、AI硬件等领域。

具身智能用百度智能云

如果说，中小制造企业看中的是提效，央企看中的是规模化与可靠性，金融看中的是安全与稳定，AI硬件、具身智能、汽车、游戏等领域需要覆盖面，那么，百度智能云的价值已不再是某一个产品的功能，而是在“基础设施效率提升”与“行业客户规模化使用”之间形成了闭环，一个由智能体驱动的新商业文明已经悄然来临。

“飞轮效应”刚刚开始

百度智能云的市场需求，从当下市场反应来看虽说在快速释放，但事实上这朵云的“飞轮效应”才刚刚开始。

AI进入结果交付时代后，竞争的关键自然会发生变化。毫无疑问，谁能让智能体更稳定地完成任务，谁就更接近企业真正愿意付费的地方。

因此，“干活”的智能体将是DAA时代未来的价值锚点。

按照“飞轮效应”提出者、管理大师吉姆·柯林斯的说法，从优秀公司向卓越公司的转变，从来不会突然降临，从来都不是一蹴而就的。要想推动一个庞大而又沉重的飞轮旋转，得花很大的力气。

打造新全栈AI云亦不例外。走到今天这一步，其付出都藏在了软硬件协同的底层系统里。

财报显示，昆仑芯P800规模化验证，交付多个万卡集群，有效训练率97%；MaaS升级为Token Factory，推理提速25%；Harness Engineering任务成功率95%；吉瓦级AIDC建设周期缩短30%。

昆仑芯P800芯片——百度自研XPU-P架构的旗舰AI加速卡

这些变化，不是几个单独的数字变化，也不是几个独立的技术指标的提升，而是一条从芯片到行业交付的效率传导链。底层每提升一个点，上层的行业应用运行成本更低、响应更快、能覆盖更多场景。而这种效率的复合优势，将让新全栈AI云在未来跑得越来越快。

同样的在AI应用方面，财报显示，百度AI应用收入达25亿元。其中，通用智能体百度搭子DuMate自3月发布以来，持续迭代，能够自主执行跨越多个应用程序和文件的复杂、多步骤工作流，实现端到端处理。与此同时，能够让用户通过语音文字“手搓”应用的秒哒，以及助力企业实现全局最优决策的智能体伐谋也均在各自赛道展现出强劲的商业化变现与工程化实力。