“大型模型到达后的云计算的后半部分实际上与竞争运动中几次镜头的停滞完全相同。这似乎是一种混乱而动荡的，但实际上证明了玩家的各个方面。”作者周的作者Bao Yonggang的作者在网球或Bádminton中有一个重要的斗争局势，称为“多次射击的死者”。双方的球员在球场上玩耍并在他们之间放松。场景似乎很平静，但实际上它是基本的。球员证明并适应不断的冲突，捕捉对手的弱点，并耐心地期望最合适的机会发动强大的进攻。如果时间正确，他们将立即平衡一巴掌并攻击对手的逃脱，并采取国防倡议来攻击这一点并获胜。每次镜头不仅证明了参赛者的技术人员的细节，还证明了Patien的最终考验CE，韧性和包容性以及此背后的长期战略决心。这是在过去十年中Baidu Smart Cloud的真正代表。在专家相遇的中国云计算机场景中，百度智能云选择了不同的通行证，因为第一批玩家通过规模和资源加速了职业生涯。将AI云用作锚点，长期设计，长期设计和中央力量投资在建造完整的产品技术中：Kunlun正在破坏色度沸腾功率的计算。完全接受计算效率和代理实施的Qianfan AI平台。在过去的十年中，云计算市场已通过“促进的智能”资源而变化，技术窗口终于成为了Abierto。大型模型的波被扫除，并成为打破力平衡的重要变量。百度智能云还在等待自己的“攻击时刻”。这不仅是技术在沉默中实现的CAL位置，但也是从被动监测到传统云市场的“竞争”，新的云卡车的发展方向将占主导地位。这次，百度智能云不再参加比赛，而是重新定义规则并控制了试图成为真正的领导者的节奏。 01在重组市场的伟大模型的前夕，大多数人都选择道路。伟大的模型是用前所未有的力量重建中国云计算市场的模式和限制。计算机力量，模型，应用程序甚至生态学的竞争在同一时间和空间中被迫，我们看到新的竞争开始了。但是，在这种技术变化到来之前，由于战略选择的不同，市场上的主要参与者开始了完全不同的开发路线。回顾过去十年，可以通过“比例尺“和“资源竞争”。大量云制造商的战略核心是快速利用市场份额，其开发逻辑可以总结为“首先是云，然后是AI”。在早期阶段，他们主要集中在基础设施层上，通过构建大型数据的企业，该公司的构建非常困难。必须从中国的B市场深入了解传统行业中的每个项目，以满足客户的复杂需求，长期交付周期，严格的自定义要求和拼写竞争的范围。商业系统中的Tutes是一个“特殊区域”，重点是探索和技术创新的未来方面。或者，有机地与PaaS和SaaS结合在一起，但并没有真正将云和AI视为一个整体，并且仍然没有促进云和智力的整合为更高的战略优先事项。这种“云返回到云，AI返回到AI”的二进制结构实际上是超级选项。它不仅可以保证中央云服务的资源投资和规模，而且还可以保持我将获得的未来技术进步的火花。但是，这在技术和业务之间客观地创造了一定程度的断开连接。隐藏的问题是：可以快速交付Avuardia技术的结果，而没有问题，主要是云服务的主要渠道，并且主要成为通用产品的竞争力？与以前的主要路线不同，选择了另一条路线从Baidu智能云开始，“云与智力是整合的，共生和发展是整合的。” Baidu Smart Cloud在2015年正式向公众开放，并采用“云情报集成”作为其核心战略方向。 “智能”是世界上第一个云平台，也是云中唯一以“智能云”为名的平台。三年前，百度智能云当时建立了中国最大的GPU群集，从以CPU云服务为主导的云平台转变为以GPU云服务为主导的云平台。与简单提供计算机和存储资源相比，在云和AI中共存和生长的双螺旋桨是百度智能云的最大问题。这种差异化的策略使百度智能云避免了传统云市场“资源价格战”红海的泥潭，并开放了自己的蓝色海洋。最后一份报告由IDC今年8月表明，中国公共云服务市场的规模在2024年达到195亿元人民币，百度智能云占据了第一名，市场份额为24.6％。它一直是IA Dand China的公共云市场冠军，连续六年累计10次。毫无疑问，这是他战略道路上最强大的捍卫者。当前领导的根源在于百度的独特身份。它不仅是用于云计算的资源供应商，而且还是具有人工智能技术设计的资深玩家。这种双重身份是在百度的云中制成的，对I的协调开发有深刻的理解。没有智能云，很难仅通过冷和统一的计算机资源形成更高的附加值。无云的AI是空中的城堡，无法实现大规模实现和持续的迭代进化。云计算的后半部分大型模型的到来后实际上与竞争运动中多次射击的死点相同。它看起来像是一种混乱的湍流，但实际上它证明了玩家的各个方面。一些云制造商信任一项进攻措施，例如“定价战争”，“争夺收入”和“争夺规模”，以使俘虏战斗人员并在长期战斗中造成致命打击变得困难。百度的智能云继续丰富了全四分之一堆放产品技术和智能计算机能源基础架构的武器库，但也通过富裕的云智能整合策略（例如其核心）来培养全球思维。工业实施方面的实践经验继续改善现场思想。正是多层次能力的发展使百度智能云的竞争允许更改较长的数据。 02。建立一个“ Aramita图书馆”并赢得未来必须有两个重要点。电流市场竞争的情况清楚地表明，云计算与AI之间的竞争绝不是一个独立的战场，而是一场三维战争，使整个身体移动。这项竞争不是特定技术或特定产品之间的竞争，而是整个容量系统中的冲突。单个领域的优势不再形成连续的坑，并且参与者的市场需求变得更加不可或缺和苛刻。在这场更高级别的竞争中，真正的“包容性和富人”阿森纳。从最近举行的百度云情报会议和对该行业的其他讨论来看，阿森纳的建设重点介绍了可能调整它的两个重要维度。 Oneit是基于四个中心元素的AI云的新基础架构。另一个是在行业方案中深层行业的实施经验。在最近举行的情报会议上E Baidu集团副总裁兼百度智能云业务集团总裁兼总裁，分析说，在智能经济时代，这是一种支持智能优先云的新基础设施。基础设施公司的要求已更改“降低成本并提高效率”，以“创造直接价值”。计算机科学产生的所有情报都封装在代理商中，以参与价值的创造和交付。企业的云不再是成本中心，而是一种新型的利润中心。百度集团执行副总裁兼百度智能云业务集团总裁Shen Dou分为Power，Model，Model，Model，计算机数据和工程。 “计算机功率量表正在不断扩展，数据继续提供原材料，并且该模型的智能在进步中继续进行。工程平台通过强大的编程和编排功能整合了前三个，以形成统一的，con云基础架构的平移且不断发展的云基础设施，它支持大型模型作为代理作为代理的快速增长。”这四个要素不仅是大型模型开发的技术基础，而且重要的指标可以衡量云制造商的能力是成熟的。主要的云制造商是否经常通过平台来整合这些元素。工程功能，提供绩效的智能计算机能量和低成本，它们是完美的，我们将构建一个AI开发平台，从而使数据处理中的完整链接，模型培训到应用程序的实现，不仅可以保证底层计算机电源的效率和稳定性。D加速创新周期。回顾技术行业发展的历史，从云计算的出现到移动互联网的出现，技术范式的转变表明，纯技术领导不足以确保市场成功。只有将技术能力转换为基于平台的服务，才能最大化，并可以确定可持续的生态益处。 Byon侧面，无论技术进步如何，如果您无法在实际情况下创造价值，它只是空中的城堡。因此，“阿森纳”的第二个重要方面是其在工业实施方面不可或缺的经验。这不仅是技术能力的试金石，而且还有助于了解行业的问题，定义产品取向并制定解决方案的障碍。工业情报中的历史经验表明，竞争性最具竞争力的技术解决方案n来自对行业需求的深刻理解。除了SAP在业务软件时代积累的行业以及通过为互联网公司提供服务的AW构成的产品概念以及行业所形成的产品的概念，该行业的深厚实践经验还可以帮助技术供应商了解精确的问题，并创建真正解决实际问题的解决方案。这些经验还返回其技术迭代和产品优化，形成了改进的“实施反馈更新”的闭环。在现实世界中，只有在现实世界中证明的技术解决方案具有可靠的实用性和大规模复制的潜力。 03积累和开发：BAIDU智能云竞争的垂直和水平沉积的障碍是该开发途径的出色实践者。遵守长时间的“云情报集成”策略我，他们需要四个以上的中心元素作为一个基础，同时在垂直技术的深度和水平行业的宽度中同时努力，从而创造了难以复制的竞争障碍。垂直加深：Baidu Intelligent Cloud的AI云的新基础架构的建设具有四个中心元素，Baidu Intelligent Cloud已系统地建立了基于四个基本元素的云的新一代云基础架构：基于计算机动力，模型，模型，数据和工程能力，基于对行业趋势的未来视觉判断。其中，AI的云全景建筑主要基于计算机科学和AI的发展。在AI计算的Cloud Baidu 2025 Intelligence会议上，Shen Dous说，AI计算中的当前瓶颈主要遍布四个方向：网络，计算机能量，推理系统和一般计算机效率集成到培训和冲动中。为此，Baige Baige AI 5.0计算平台已经对这些方向进行了重要的迭代，从而全面地改善了完全解决的中心技能和痛点，例如使用DeepSeek等MOE架构模型，例如成本和不良结果。在网络方面，Baige 5.0已全面更新了大型模型的三个网络：VPC，RDMA，X-Link，更快的通信，较低的延迟，改进的模型培训和推动效率。 Baige的高速VPC网络承认，巨大的情节传输达到了200 GBBPS（千兆字节），从而显着提高了中央链接的计算机效率，例如推理阶段的KV缓存负载和训练阶段的控制点读数。 Baige自我开发的HPN网络接受了100,000 kbs rdma的单个群集互连，并压缩-4U结束延迟。 Shen Dou表示，Moe模型今年以十亿美元的参数规模发展。玩具之前OU提供大型，高频，对延迟敏感的通信，最好将模型放在单个节点执行中。 Baidu的X-Link开发协议是Kunlun超级节点芯片的主要进步之一，该协议允许八倍更宽的Intercardado乐队，最大程度地减少了中国的延迟，并允许专家并行交流，在很大程度上可以释放芯片计算的性能。从计算机能源基础设施的角度来看，Kunlun Chip最近赢得了中国手机的10亿级要求，而黛安·德·库伦·戴安娜（Diane de Kunlun Diane）的集中供应项目正式推出了Baidu Smart Cloud的公共云服务。这些示例在BYJE中正式提供。 “超级”超节点在哪里？这意味着将64张卡放在同一柜子中，其中一个使用了100多台服务器的机柜。 Kunlun Core SuperNode用Card互连而不是机器互连的机器，增加了单个CARD性能速度为13次，单个机器训练的性能为10次。 “目前，最大的开源模型参数达到了10亿个。当前，它需要几分钟或一个云实例才能轻松执行。” Shen Dou引入了最新的测试结果，以达到上一代实例的八倍。单卡产量至少比中国类似产品高15％，几乎重复。无论您的网络和计算机功率多么强大，如果您希望用户感到经验正在改善，则取决于推理系统的迭代效果。因为在对模型的极端推断中，推理工作负载随交通量表和输入/输出长度而变化。为了保持较高的记录能力和较低的延迟，多个节点通常需要在计算和通信方面进行合作。如果通信和计算编程效率不够高，则可能导致计算机能量并增加延迟和Cause低推理性能。尤其是在MoE分散的体系结构下，专家提出了更高的要求，以并行计划同步。在这一点上，仅信任堆叠卡是不够的，并且需要系统的优化。 Baige 5.0使用三种中心策略：“解耦”，“自适应”和“智能编程”，以在管理和优化AI，内存，网络和其他资源推理的推理计算机功能的管理和优化中实现改进的性能量表（性能，延迟）。 Baige 5.0推理系统允许DeepSeek R1推理产量增加50％。这意味着Mymo时间，使用Baige可以使您的思考比其他人高出50％。最重要的计算机范式是Baige的强化学习框架，学习和强化培训的整合，最终可以减少其计算机资源并提高培训和推理效率。有效地优化和优化AI模型，“使用模型（推理）”和“改进模型（训练）”不能被视为两个独立的过程，但必须深入整合。百度解释了Baige的综合培训和促销设计思想。高度调整且完美调整的系统，例如工厂装配线，在高性能和低潜伏期组装线上构建了“推理采样，奖励分类，培训更新”，从而实现了集成培训和促销的最大一般效率。 Baige提供了独特而高效的云发展IDE，该IDE支持北京人类机器人机器人创新中心的所有场景和过程的研究和开发，实现了提高效率的两倍。目前，Baige完美地适应了常规的开源VLA模型，同时它们可以为WM World Model和VLM模型实现培训和效率提高。特别是，在VLM模型中，增强学习是一个因素该模型在复杂的环境和交互式反馈中实现了能力的演变。这是一个关键工具。基于Baige，北京人形机器人中心的增强学习训练速度的两倍多，可以显着加速模型重复的节奏。 IA开发代理仍然是AI发展的核心，但意义已改变。过去，代理商主要通过简单的步骤和明确的规则处理其中一项任务，因此Baidu Qianfan提供了一些基本的工具和工作流程能力的调用。现在，该模型更有能力，代理可以处理更复杂的任务。然后，Qianfan提供了统一的富裕上下文管理工具，抹布，内存，工具调用和其他功能的统一包，使代理可以动员更多的外部工具和资源。 Baidu已将其“ Qianfan”开发平台更新为4.0，进一步封装了Baidu Smart Cloud在标准化产品中累积的功能，向公司和开发人员提供模型，代理，数据和业务层面。迄今为止，在Qianfan平台上出生了130万个智能器官，参加了460,000个制造，能源，金融公司，汽车，教育等。该平台将使代理商成为核心，将整合工程数据，数据，数据和功能，并在国外提供完整的生命周期服务。模型库已扩展到150多个模型，这些模型涵盖了一般的盈利行业和专业模型，例如财务，视觉和声音。为了应对传统的SFT（经过精心监控的调整）需要“手机教学”模型并且需要大量高质量数据的问题，Qianfan 4.0启动了RFT工具链（强度反馈反馈）。这种方法使模型可以成为“自我教育”，并仅使用几百个示例数据获得重要的结果。这将通过43％。这大大降低了技术和数据阈值，以便公司调整其模型。 Qianfanla代理服务平台公开了多模式延迟，并接受了各种数据搜索，例如照片和表。这使您可以处理由公司引起的大量非结构化的多模式数据，从而有效控制大型模型的“幻想”，并使代理在实际商业场景中的应用更加实用。 Leifeng.com还了解到，Baidu AI搜索和集团产品技术的其他出色特征是Qianfan的MCP服务器。同时，Qianfan连接到许多高质量第三方的MCP服务器，包括支付宝和Tongcheng的旅行。开发人员还可以通过Qianfan自行开发和发布MCP服务器，而百度搜索迅速为这些服务器索引。同时，Qianfan Data Smart Services平台还使用Qianfan 4.0启动。在支持此平台的支持下，数据开发Wenxin大型模型的效率提高了30％至6倍。 Baidu智能云完全证明了通过其Qianfan开发平台的PaaS层的技术厚度和生态开口。此外，在SaaS级别上，视觉大型模型平台“ Yisarch”的持续发展，尤其是2025年发布的“过程分析”，完全证明了SaaS层和出色的营销能力的深入积累。自2017年与Shougang合作以实施第一个工业案例以来，“ Yijian”平台已深入参与视觉情报领域已有八年的历史，逐渐创建了五个关键情况：生产安全，质量检查，遵守流程，材料管理和服务重组。 “请参见5.0”支持“生成教师视觉效果的应用程序，并压缩了几个wee的传统发展过程ks到较小的，真正的“流行率”的视觉AI应用程序，反映了平台的跳跃和视觉云大小大小的标准化大小的蝙蝠，这反映了视觉云的深度能力。例如，“过程合规性分析”指出了制造业数字化最具挑战性的问题。 The accumulation and verification of the horizontal axis of the industry shows a deep understanding and a practical capacity of the industry, repeated in many real scenarios and the data of the bidding market for large projects related to the models in my country show the agitation in 2025 twice in 2025. The financial, energy and governmental problems, the main current industries, 65% of the central companies choose 80% in the sectFinancial and in more than 150 insurance companies, security companies, large financial公司。有些模型是具有多种学兼容性的智能智能云模型他们还面临多种场景和强大的概括能力，还面临着模态和举止的高质量模态训练瓶颈，具体取决于Qianfan和Wenxin痛苦平台的这些点，通过大型模型，这一智能技术系列可以互补，以将环境环境环境环境环境环境环境环境环境环境环境的环境环境环境中的环境中促进这些能力。他很快在智能领域赢得了一个支持点。在过去的两年中，这种情况也在没有驾驶员的情况下组织了。在2025年第二季度，它在其财务报告中变成了一个不错的数字。百度的主要收入为263亿元人民币，百度的中央净收入可归因于Baidu Nucleus的74亿元人民币，届时增长了35％。其中，新的AI公司（即，非在线营销收入）超过10十亿元人民币，一年增长了34％，主要由智能云服务的增长驱动。这也是新的AI公司首次超过100亿品牌。特别是，在AI Cloud的情况下，Baidu Smart Cloud Reve在第二季度。 Nueve年一年增长了27％，达到65亿元人民币。在2025年上半年，百度智能云的收入高于2024年上半年的两位数量收入的增长，一年多年34％。作为IA Cloud市场中的长期领导者，百度智能云展示了AI云的技术经文和广泛的“本地”生态参与者，以表现出界面的思想和企业战略热情。正如“ Lotus方法”所揭示的那样，池塘中的莲花仅在第29位覆盖一半的表面，但可以在30日开花。百度智能云也在增长。在大多数行业制造商中，他们仍然将AI视为“额外特征”，CA重申“云与智能集成”的技术基础和生态系统，以及对计算能力，模型和应用程序保持沉默的完整堆栈功能。这种漫长的可持续性不仅是第一个有资格参加中国云市场多年的资格，而且还完成了“半池”的跳高，升至“全英镑”，其在新兴领域的首次进步，例如融合的情报和工业愿景。从Empowermento技术到联合生态建设，Baidu Smart Cloud逐渐成为中国工业信息过程中必不可少的基础设施提供商和创新促进者。
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在伏击的十年中，百度智能云指导我们进行“攻击”