在人工智能技术飞速发展的当下，算力已成为驱动产业变革的核心动力，被业界视为数字时代的“新石油”。国际能源署最新报告显示，2025年全球数据中心投资规模预计突破5800亿美元，较同期石油供应链投资高出400亿美元。这一数据不仅印证了AI算力市场的爆发式增长，更揭示出全球科技巨头正在加速布局AI基础设施的战略布局。
面对算力需求的指数级攀升，头部企业纷纷构建全栈式AI基础设施体系。谷歌凭借TPU芯片打造定制化算力网络，亚马逊AWS通过自研芯片与云服务深度融合，OpenAI则联合博通开发AI加速器并布局独立云服务。英伟达更是在GPU性能提升的同时，将业务版图扩展至高速互联和云端推理服务领域，展现出从芯片供应商向AI基础设施综合服务商的转型态势。这些动向共同指向一个趋势：AI竞争已从单一算力供应转向全链路技术整合。
在这场全球竞赛中，国内科技企业正以独特路径实现突破。作为国内最早布局AI芯片研发的厂商之一，百度自2011年启动FPGA加速器项目以来，已完成昆仑芯三代技术迭代。其最新发布的昆仑芯P800三万卡集群，配合百舸AI计算平台，实现了98%的有效训练时长。更值得关注的是，百度同步推出的天池256/512超节点方案，将卡间互联带宽提升至行业领先水平，单节点可支持万亿参数模型训练，为大规模AI模型开发提供了关键基础设施。
技术突破的背后，是应对复杂场景的系统性创新。百度智能云团队在构建万卡集群过程中，攻克了供应链协同、故障自愈、网络拓扑优化等核心技术难题。通过XPU直通通信模式和多平面网络设计，将万卡带宽有效性提升至95%，接近理论极限。针对多模态模型训练中的通信占比上升问题，团队开发的异构并行策略使算力利用率达到50%，与稠密模型持平。这些创新成果已通过百莸平台实现标准化输出，帮助企业用户快速构建高效AI基础设施。
在应用层面，百度的全栈能力正在催生行业变革。其自主研发的蒸汽机视频生成模型，作为全球首个中文音视频一体化生成系统，在权威评测中登顶全球榜首。该模型依托6000卡昆仑芯集群训练，实现了无限时长视频生成能力。更引人注目的是，基于百舸平台开发的Pelican-VL具身多模态大模型，在机器人空间感知和交互性能上超越同级别开源模型20.3%，成为开源领域性能最优的智能体大脑。这些成果不仅验证了技术路线的可行性，更为AI技术落地开辟了新路径。
产业生态的构建正在形成良性循环。百度智能云已帮助招商银行、国家电网等数十家行业头部机构完成国产算力部署，其万卡集群成为首个通过信通院五星级认证的国产解决方案。在北京人形机器人创新中心的实践中，百舸平台支撑的RoboMind数据集训练体系，使模型开发效率提升40%，训练周期缩短60%。这种"算力+工具链"的全栈服务模式，正在重塑AI技术开发范式。
当前AI产业呈现出的垂直整合特征，正在重塑技术竞争格局。不同于CPU时代的模块化发展路径，大模型体系要求从芯片到应用的深度耦合。这种技术特性迫使头部企业必须掌控全链条能力，以实现性能优化和效率提升。在这场变革中，百度通过持续十年的技术积累，构建起覆盖芯片、集群、平台、模型的全栈体系，为AI时代的竞争提交了具有示范意义的解决方案。
