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　　2025年年底，AI市场又热闹了一把
。

　　本周 ，一张由AI生成的“阿里千问全员动员大会 ”图片在网络上疯传。在这张图片里“干死豆包
，吃掉对手
”的标语分外醒目，随后引来阿里方面的迅速回应 。有内部人士称 ，该图片“一眼假”
，Logo
、工牌、会议布景全都不对，出自AI生成
。

　　但在事件逐步发酵后 ，有网友贴出生成参数截图
，证实原图出自字节跳动的“豆包 ”。

　　话题之中，处于“恶搞图C位
”的百度也前来参战 ，展示自身AI生图的能力 。

　　事实上
，在大模型爆发之后，C端应用一度成为大厂竞争的焦点
。但AI时代的竞争并非只有C端。在热闹的应用App战场之外 ，一场更为漫长 、也更具决定性的较量，正在B端展开 。其中
，围绕AI云市场，阿里
、百度已经率先跑到了行业前列
。

　　近期Forrester发布的《The Forrester Wave?： AI Platforms In China ， Q4 2025》报告显示
，百度智能云、阿里云双双获评行业领导者象限，其中百度智能云产品能力得分第一 ，阿里云战略布局得分第一。这份报告
，把两家的竞争态势又一次呈现在大众面前 。

　　两家大厂对AI云的争夺，也推动我们看向行业深处：AI需求爆发 ，云厂商应当如何适应新的时代？

　　百度vs阿里
，AI云市场迎来新焦点

　　AI爆发之后，云厂商也开始出现分野。

　　全栈云 、垂直云和专注模型服务的厂商各自为营
。市场还催生了专注于高性能AI专用基础设施的“新型云厂商” ，竞争正变得更加多元和激烈。

　　不过
，一个在行业内被认可的观点是，真正的AI云需要全栈服务能力的支撑 ，即需要提供从底层算力基础设施
、到中层的AI开发平台与框架，再到上层的模型服务与行业解决方案的闭环式服务 。

　　导致上述变化的一大核心背景是
，“租算力 ”的传统云计算模式已经无法适应AI大模型时代，行业希望获得的是一整套可以直接落地、稳定运行 、持续优化的AI生产体系
。

　　也正是在这一背景下 ，AI云市场逐渐从百花齐放
，走向头部集中。沙利文数据显示，2025年上半年 ，中国一站式AI云市场规模达259亿元
，阿里云
、百度智能云两家合计份额占比超50% 。

　　作为国内唯二全栈AI云厂商，百度智能云和阿里云都在适配新的需求变化之下走上了全栈路线 ，各自构建起了从芯片、算力
，到模型 、应用的自研闭环
。

　　阿里云除了芯片外，还自研了通义大模型 ，通过“开源+平台”完善生态服务能力
，进一步为AI市场提供更为系统的云服务。

　　自2015年百度智能云正式成立伊始，百度就强调云的智能属性 ，是全球最早重视“智能
”的云平台 。2020年，百度智能云更是对外喊出了“云智一体”的发展策略
。

　　在百度世界2025大会上
，百度更是给出了AI云的全新定义，即AI云=AI Infra+Agent Infra。

　　巨头交锋之中 ，AI带来的不仅是机会
，也是一场对于云厂商能力的试炼 。

　　从模型到Agent，竞争维度升级

　　在激烈的行业竞争中 ，厂商想要突出重围
，必然要找到自身的差异化定位
。

　　“产品能力得分第一 ”并非易事，而百度当下的发展 ，或许能为云厂商提供一定的启示——之所以能获得这样的成果
，核心原因并不在于单一的模型能力，而是依托于AI Infra和Agent Infra的全栈产品能力。

　　纵观国内外主要厂商不同的路径选择 ，百度这套打法的核心优势也逐渐清晰 。

　　对比OpenAI等全球顶尖模型厂商来看
，以百度为代表的全栈型厂商，恰好填补了一部分巨头并未做到的空白。毫无疑问的是 ，OpenAI在模型能力上属于领跑者，但就其商业模式而言
，OpenAI更侧重于提供卓越的通用模型API，在帮助企业构建复杂、稳定
、可私有化部署的AI Agent生产力方面 ，尚未形成成熟的平台级布局
。

　　长久来看
，这可能也会导致一个问题：企业在处理高并发、低成本推理 、复杂工作流时，往往可能面对复杂的挑战。

　　反观百度 ，作为全球首个面向企业级生产场景的大模型服务平台
，自2023年3月发布以来，百度千帆已累计服务超46万企业客户 ，平台Agent开发数量超130万
，成为迄今为止功能最完备的企业级Agent开发平台 。

　　这些数据再次证明了市场对全栈服务的迫切需求
。以今年大热的机器人行业为例，百度百舸在算力高效调度
、模型训推加速等方面的产品技术积累 ，大幅提升了具身模型开发效率。

　　在此前的合作之中
，北京人形机器人创新中心于具身“大脑
”能力构建上，通过使用百度千帆大模型平台上领先的模型能力 ，实现自然语言指令的精准解析 。这一过程中，其还通过多模态信息融合与上下文理解
，将复杂任务分解为可执行的子任务序列，提升决策效率和准确性
。

　　目光回到国内 ，相较于阿里云提供的全栈服务
，百度的策略是用独特的产品能力占领用户心智。凭借“AI搜索”这一独特组件，百度智能云在Agent开发场景中拥有了无可替代的位置 。

　　在头部梯队中 ，厂商或多或少在算力、电商或流量平台上占据优势
，但在Agent需要获取实时 、精准的外部信息并进行分析决策时，百度的AI搜索能力就变成了核心武器
。这也是其他云厂商短期内难以复制的能力所在。

　　今年 ，百度AI搜索还进行了多项升级
，标准版时延进一步降低25%，全网首个开放“图搜相似图 ”能力 ，支持多模态检索 。同时
，全新上线企业级RAG，支持音频解析检索 ，实现多源
、多模态数据融合的跨格式知识统一
。

　　在金融领域，百度智能云合作银河证券
，打造出“场外交易Agent
”，帮助准确理解客户的询价需求 ，Agent上线后
，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模翻倍增长。

　　市场给出的答案也印证 ，AI云市场的竞争已从单一的“模型能力竞赛”
，升级为“全栈产品体系效率 ”的比拼 。要在同质化云服务竞争中脱颖而出，如何定义自己的长板显得尤为重要。

　　Agent重塑云战争

　　2025年被称作Agent（智能体）落地元年 ，而这样一个新兴事物
，也在彻底重塑传统云服务市场的格局
。

　　如今，竞争焦点正从传统的算力规模与价格 ，转向提供Agent开发与运营的全栈能力。

　　国际层面
，微软、谷歌和亚马逊正在以不同的路径，全力推进智能体服务的竞争 。其中 ，微软依托Copilot Stack构建开发生态，将Agent深度集成到从云到端的全栈服务中
。谷歌则专注于打造垂直领域的标杆Agent能力
，杀手锏之一就是基于Gemini 3 Pro模型的Deep Research Agent。而亚马逊云科技的核心策略是提供企业级的Agent工程化平台 。

　　三家云巨头的动作不尽相同，但均指向出一个清晰的共同战略：Agent的出现迫使云厂商不仅提供算力 ，更要提供涵盖模型 、工具链
、开发环境与行业组件的全栈能力
。

　　与此同时
，为了更好地提供Agent服务，除了谷歌这一全栈自研玩家之外 ，亚马逊、微软也都在补齐各自在芯片 、模型和开发工具上面的短板。

　　就连OpenAI也开始调整策略 。这家以模型能力著称的厂商一度依赖外部云厂商的算力支持
，不惜以重金投入成本；但如今，它也试图摆脱对微软等云厂商的依赖 ，希望亲自打造一套软硬一体的全栈能力
。今年
，OpenAI相继推出 Apps SDK 和 AgentKit 等开发工具，同时联合博通投入100亿美元研发定制AI芯片。

　　这再次印证了一个趋势：AI时代 ，云市场已经从单一的基础设施建设比拼
，走向更广阔的全栈和平台能力竞争 。

　　必须承认的是，当前阿里和百度的“AI云双雄争霸
”格局仍存在变数
。这场竞争的本质仍然在于需求的变化——传统服务之外 ，如何适应新的时代，抓住人工智能带来的机会窗口
，成为云厂商都要面对的新课题。