2025年被称为“Agent元年”，这背后潜藏着一个深刻的行业转向：当AI如顶级赛车般展现出惊人性能后，企业已不再满足于驻足围观顺升网，只做看台上鼓掌的观众。
他们的真正诉求是走下看台踏上赛道，亲自握紧方向盘，将这辆性能超群的赛车，平稳、精准地驶向自己的商业目的地。
翻过“智能涌现”的华丽篇章，AI的下一章节是什么？
不止一位业内人士向雷峰网提到，现在的企业客户提起AI，更有自己的见解，他们对目标规划清晰，直白地要求增长、提效和创新，向AI要增长、要效果，对未能与具体业务结合的应用已经不太感冒。
AI发展确实日新月异，不断给出令人惊叹的表演，但对企业而言，通往“要效果”的最后一公里充满了障碍，昙花一现的AI应用，无法融入企业核心系统并随业务共同成长，或是无法良好驾驭AI应用，使其贴合自身的特殊业务流程。
行业的共识正逐渐清晰：必须将AI技术深度融入企业的组织架构、业务流程与创新基因之中，使之成为如水电煤一样的基础能力，才能从一次性的项目成功，迈向持续性的智能增长。
百度创始人李彦宏在今天刚刚结束的百度世界大会上就提到：
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”。
创始人李彦宏
但如何将AI内化为企业核心能力？在这一议题上，市场上各家To B厂商基于自身基因与对未来的判断，有着不同的战略路径选择。
其中一种演进路线是，以云资源为战略起点。部分To B厂商已拥有相对充足的基础云资源与市场占有率，在推进AI时优先发挥自身原有规模优势，例如将AI能力融入已有的PaaS、智能体开发平台及各类企业SaaS应用中，或是基于先前的IaaS基础与丰富的客户生态，再多管齐下构建全栈AI生态能力。
而另一种演进路线是，以全栈AI技术能力为战略起点。例如国内最早All in AI的百度，其基础设施从设计之初就是为了最高效地承载和运行AI，云服务在这一过程中与AI能力深度结合并输出。从昆仑芯、百舸计算平台、飞桨框架到文心大模型、百度千帆，百度的云智一体演进路线清晰可见，通过从芯片层到模型层、应用层的全链路自研与优化，确保AI任务能够获得极致的性能和效率。
在11月13日的百度世界2025大会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖也强调，百度智能云将提供完善的AI云基础设施，为企业内化AI能力做好全面准备。
他指出，百度智能云要打造最硬AI云，为企业提供的是包括了AI Infra和Agent Infra的全栈AI云。
AI Infra+Agent Infra，双轮驱动助力企业内化AI能力
企业内化AI，既需要“能跑AI的云”，也需要“能造AI应用的工具”。二者缺一不可，且必须深度协同，而AI Infra和Agent Infra正符合这一要求，并为企业将复杂的AI落地产业落地过程，高度抽象为两个清晰的分工层面。
区别于将多个独立产品“集成”在一起的方案，百度通过自研昆仑芯、打造百舸与千帆，实现了从芯片到框架、从平台到应用的全栈可控与优化，这在本质上也提供了更稳定、更高效、更安全的技术底座，针对性地解决企业内化AI能力时最关键的确定性、高效性和成本可控性问题。
一方面，百度智能云通过打造软硬一体的AI Infra，为企业解决“动力”问题，通过昆仑芯、百舸计算平台等，将稀缺且昂贵的算力资源化、标准化和规模化，确保AI任务能稳定、高效、低成本地运行。
核心产品层面顺升网，这次会上，百度智能云发布了新一代昆仑芯产品线，并宣布了未来五年“每年上新”的承诺。其中，昆仑芯M100将于2026年上市，专注于为大规模推理场景提供极致性价比；昆仑芯M300则计划在2027年上市，面向超大规模多模态模型的训练与推理，旨在提供顶尖性能。这一规划旨在为企业未来日益复杂的模型训练与应用部署，提供持续、可靠的算力供给。
在集群能力上，百度同步发布了天池256与天池512超节点，二者均于明年正式上市。值得一提的是，单个天池512超节点即能独立完成万亿参数模型的训练，这标志着百度在高效、集约化地提供强大算力方面取得了重要突破。
规模化部署与实践验证是百度AI Infra的另一大优势。百度已成功点亮三万张昆仑芯构成的AI算力集群，并能稳定支持多个千亿参数大模型同时训练。未来，百度计划通过百舸AI计算平台，将单一集群规模从三万卡扩展至百万卡，持续突破算力瓶颈。
目前，昆仑芯已累计完成数万卡部署，成为了百度AI关键底座。不仅支持百度内部绝大多数的大模型推理任务，也作为百度智能云算力基础设施的重要组成部分，为包括招商银行、南方电网、中国钢研、国家管网、吉利汽车以及互联网大厂和部分运营商等上百家客户，提供了高性能、可扩展的AI算力支撑。
百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖
另一方面，百度通过Agent Infra为企业解决“应用”问题，借助千帆大模型平台等，将开发AI应用所涉及的模型、工具、数据等复杂要素封装起来，大幅降低开发门槛。
在此次大会上，百度千帆也宣布全面升级，把模型和模型需要的上下文、工具、运行环境，封装进一个动态的Agent系统，并与真实的世界交互，在执行任务过程中获得反馈，从而借助反馈持续优化。
模型服务上，作为Agent Infra的核心，千帆提供最新版本的百度文心大模型，以及150多个主流模型。企业用户还可以通过千帆模型开发平台，高效定制自己的专属模型。
工具服务上，千帆企业级MCP服务不仅为企业提供百度AI搜索、地图等百度自有组件，也可以通过MCP调用企业已有的工具，或者丰富的第三方组件。尤其值得一提的是百度AI搜索组件，其AI API正成为行业技术底座，已有625家厂商通过百度智能云接入了其搜索API。
模型和工具之外，Agent Infra还需要数据、开发服务的配套支持。千帆的数据服务，把企业沉淀的数据、经验、流程和规则，转化为模型可理解的信息，让Agent更了解企业业务。
此外，千帆还提供一系列Agent引擎、开发框架和企业级Agent运行环境，帮助企业快速构建、调试和管理Agents。同时，千帆还通过提供完备的权限管理和安全防护机制，确保企业Agents运行环境安全合规。
据悉，目前千帆平台企业用户数量超46万，Agents开发量突破130万，成为智能体规模化落地的核心平台。
整体来看，百度智能云对AI云基础设施的理解简洁而必要，企业无需面对庞杂的技术栈，只需通过AI Infra和Agent Infra这两个清晰的接口，即可获得从底层算力到顶层应用的全栈支持，这极大地降低了企业拥抱AI的认知门槛和决策成本。
同时，这样的架构设计精准地对应了企业AI落地的两个核心阶段，即AI的能力构建与AI的价值实现。AI Infra确保了能力的坚实可靠，Agent Infra则让价值的实现变得简单高效。二者缺一不可，共同构成了企业将AI从“外部技术”转化为“内部能力”的完整路径。
换言之，企业在驾驭AI这辆顶级赛车的过程中，AI Infra以昆仑芯+百舸为企业提供效率和性价比兼具的动力系统，而Agent Infra提供集成了海量地图和交通规则的高精地图和导航系统。
基于这套AI Infra+Agent Infra的全栈AI云基础设施，百度智能云联手客户，深入产业，已打造一批服务于核心业务的企业级Agents。
在工业与连锁领域，百度“一见”视觉大模型平台持续进化。百度世界2025大会上最新发布的“多人协作SOP分析Agent”，能够精准理解餐饮门店高峰期动态变化的复杂环境与流程，有效解决多人协作下出品标准不一的痛点，将工序合规管理从标准化工厂延伸至高流动性的连锁门店。
在金融服务领域，百度智能云与银河证券共创的“场外交易Agent”，能够准确理解富含“行业黑话”的客户询价需求，辅助交易员快速生成报价方案。该Agent上线后，实现了从询价到下单的转化率提升3倍，业务规模翻倍增长的显著成效。
在能源电力领域，百度智能云与南方电网深圳供电局合作，基于千帆平台的工作流编排能力与专业电网组件，开发了“配电网监视Agent”与“操作票审核Agent”，提升了电网运行的效率与可靠性，更将调度员从繁重的人工巡检中解放出来，得以聚焦于更复杂的故障处理与应急响应。
这些深入产业核心场景的Agent实践，共同印证了百度智能云全栈架构的业务价值：它使企业不再止步于单点技术的试用，而是能够将AI系统地、规模化地内化为支撑主营业务创新与增长的核心竞争力。
基础设施到自主智能：百度智能云如何引领Agent的下一程
百度通过AI Infra与Agent Infra为企业备好了强大的“发动机”与精准的“地图导航”，但并没有停留于此。他们试图更进一步，让这辆智能赛车在复杂的商业路况中，实现自主驾驶，甚至自我规划出通往全局最优的路径。
在本次世界大会上，百度正式发布全球首个可商用的“自我演化”超级智能体“百度伐谋”。李彦宏表示，百度伐谋的主要应用场景是在真实的产业场景中寻找“全局最优解”，可被应用于交通、能源、金融、物流，甚至新药研发、科学理论等领域。
正如本文开头所言，企业需要AI无比贴近业务本身，而在真实产业中、具体业务场景中，问题往往是多目标、多变量、动态变化的。传统AI模型通常只擅长解决单一、静态的任务，伐谋的设计目标，是像一位顶尖的行业专家一样，进行系统性思考与权衡。
李彦宏介绍，百度伐谋的理念借鉴自进化算法，相当于模拟生物界几亿年的进化过程并压缩至几天甚至几小时，从而发现“过去人类从未发现过的全局最优解”。他表示，百度伐谋能模拟、甚至超越顶尖的算法专家，更能根据条件变化自动迭代，给出最优的动态方案。
伐谋的出现，一方面意味着百度智能云已经构建了完备的全栈AI云基础设施，可以让更强大的Agent蓬勃生长；另一方面也说明，百度智能云正试图扩宽Agent的能力边界，从“执行既定任务”推向“自主演化与寻找全局最优解”。这样的AI Agent构建思路在目前To B厂商中并不多见：它不仅是工具，更是一个能在复杂系统中持续学习、推理并做出战略级决策的“智能大脑”。
据了解，百度伐谋由百度智能云打造，目前已经正式对外开放，并通过邀请码的形式提供服务。
目前，伐谋的身影已出现在交通信控、金融风控、能源管道、港口调度等场景。
以交通信控为例，AI信控的目标是要让整个城市的通行效率最高、最安全，尽可能缓解城市交通拥堵问题。治理的核心，正是“SaaS信控平台”中的信控算法与伐谋的深度协同。“信控算法”负责实时的交通流量预测和信号灯全局调控；而伐谋则作为核心的学习与迭代引擎，进行7×24小时的不间断运算。正是通过伐谋的持续推演，才确保了“信控算法”能够精准找到红绿灯配时的“全局最优解”，让拥堵治理更高效，在高峰期最大化地利用好每一秒绿灯。
在鄂尔多斯伊金霍洛旗，新老城区跨河通勤需求旺盛，早晚高峰拥堵频发，引入百度智能云SaaS信控平台后，用AI调控红绿灯配时方案，车均延误降低13%，百度智能云SaaS信控平台在百度伐谋的赋能下，实现算法自主迭代，找到城市缓堵治理的最优解，车均延误进一步再降低5%。
在港口这一超复杂系统中，“伐谋”的价值更为凸显。港口调度是一个涉及船舶、岸桥、集卡等多要素的耦合难题，其核心是在满足所有作业需求的前提下，计算出所需桥架吊机总数最少的方案——每节省一台，就意味着可能省下上千万元的成本。
百度联合中国首家数据科技央企“中国数联物流”，协同东北地区最大的港口“辽港集团”，利用“伐谋”应对这一挑战。经过上百轮演化，“伐谋”最终生成的调度方案，仅需29台桥架吊机即可完成原需31台的任务。这不仅验证了其卓越的优化能力，更展现了直接、巨大的经济价值。
更重要的是，“伐谋”所解决的“多机调度”问题是一个通用范式，广泛存在于制造业排产、物流规划、能源分配等场景中。它本质上是将传统上依赖运筹学专家经验的复杂决策过程，转变为由AI驱动的、持续自主寻优的自动化流程。
简单来说，比起让工程师尝试上百次以穷举法找出合理方案，运用伐谋进行推演能基于全局优化，少折腾，看准了再移动，最终向效率、成本与风险的最优平衡目标进一步靠拢。
如何服务好企业、帮助企业不再停留于“拥有AI工具”，是头部技术厂商接下来数年必须回答的问题，而本次世界大会，百度智能云已经给出了自己的回答和下一步规划：从夯实算力基础的AI Infra，到降低开发门槛的Agent Infra，再到引领未来方向的“伐谋”超级智能体，百度智能云正一步步将其全栈AI能力，转化为企业通往智能未来的核心动能。
一场真正的智能生产力革命，才刚刚拉开序幕。
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