AI云加速走向Agent 落地，百度、阿里雙雄格局顯現

大廠對于AI Agent的眼紅，已經躍然紙上。

12月18日，ChatGPT 版應用商店正式上線。OpenAI按“精選/生活方式/工作效率”等分類列出多款應用，如PS、Apple Music、Canva等等。此前，OpenAI已經融合ChatGPT、Deep Research、Operator“三劍客”，試圖打造ChatGPT“統一智能體”，Agent已經成為OpenAI的重中之重。

這一趨勢并非孤例。今年，微軟發布多項工具含 GitHub Copilot代理、Azure SRE代理，助力開發及運維，試圖構建企業級 AI 模型與智能體全生命周期管理體系。

谷歌依托 AIStudio兼顧B/C端多場景，目前形成了業務活動層、數據綜合層、數據控制層、數據層等基礎設施體系。

亞馬遜/Anthropic依托AWS，服務中小企業，側重算力銷售與便捷部署，通過Claude模型提供實用性極強的工具。

在國內，百度智能云在今年對Agent Infra進行了全面升級，正式發布百度千帆4.0全新版本，

通過構建模型服務、工具服務、Agent開發服務、數據服務以及Agent運行環境等，全面驅動企業智能體進化。

可以看到，Agent 已從概念階段，進入到各大廠商真刀真槍的基礎設施競爭。

百度、阿里沖到領導者象限

CBINSIGHTS預計，2032年，AI Agent營收有望達1036億美元，年復合增長率為44.9%。Gartner與IDC也在多份預測中指出，2035年后，Agent將成為認知共生的人類助手、智能體即應用將成主流。

這一變化，正在倒逼云服務商進行底層邏輯的重構。在傳統模式下，云計算更多遵循“租卡思維”，經營模式是粗放狀態，普遍是買來GPU裝進機柜，對外提供AI算力服務。但從生成式AI開始，發生了幾個顯著變化。

首先，大模型訓練與推理對算力的需求呈指數級增長，GPU 價格飆升，單純依靠租卡已難以承受成本與供給壓力。

其次，英偉達在高端 GPU 上的統治地位、臺積電先進封裝產能的緊張，以及全球供應鏈的不確定性，使云廠商面臨“有錢也未必買得到卡”的風險。

更重要的是，企業對云服務的需求，已從單一算力，轉向更綜合、更可量化的 AI 能力。一方面，AI正在加速應用層分化，新的智能體打造，需要AI云服務提供綜合能力。另一方面，國內AI應用加速從簡單數據環節向復雜數據環節進階。企業不再為功能付費，而是為可量化KPI或直接收益買單。 企業開始像部署人力資源一樣部署AI資源，需要更為精細化、更體現效果的服務。

云服務的關鍵詞已經從重產品演化到重能力上，具體體現就是，IaaS、PaaS、SaaS等注重服務模型的關鍵詞熱度在下降，AI Infra、Agent Infra等智能體相關的關鍵詞走到臺前。

范式轉移，意味著當前階段，市場正在進入新的洗牌周期。這個階段的AI云服務商，不是簡單的支持者，而是生態的主導者、行業規則的參與者，這是任何大廠都無法視而不見的行業變化。

在這一背景下，國內大廠紛紛提速布局Agent。除了百度，阿里云也開始飽和式投入Agent；騰訊在本周進行了架構層面的調整，新成立AI Infra部等多部門。

目前，市場格局已經具備雛形。Forrester最新的AI云報告顯示，百度智能云獲評行業領導者象限，產品能力得分第一，戰略布局得分第二，與阿里云位列領導者象限TOP2。其中，產品能力維度得分第一的百度智能云，在18項產品能力評估中斬獲14項滿分，是滿分項最多的AI云廠商。

結合今年以來諸多第三方報告看，在Agent落地元年，百度、阿里已經沖到了第一梯隊。

問題在于，為什么是它們？

全棧布局，重新定義“AI云”

無論是百度、阿里，還是全球其他AI玩家，全棧布局、自研生態，已經成為Agent的主流打法。

以百度為例，其圍繞 AI Infra 與 Agent Infra，構建起從芯片到應用的完整能力閉環。

在關鍵的算力領域，百度智能云打造出昆侖芯+百舸AI計算平臺，為企業提供高性能、高性價比的算力支撐。今年，百度一口氣亮相了M100和M300兩款昆侖芯產品，并宣布未來5年按年上新，這在國產AI芯片里極為罕見。

依托芯片，百舸AI計算平臺能夠在網絡服務、算力服務、推理服務以及訓推一體服務層面，提升訓練、推理效率。

Agent Infra面向企業級生產場景，提供企業級Agent開發平臺。百度智能云的服務主要包含五大維度，分別為模型服務、工具服務、Agent開發服務、數據服務以及Agent運行環境。

拆解百度智能云的布局，從芯片到算力儲備，從大模型能力，到模型層應用，是一整套閉環體系，

且全部自研。

百度并不是孤例，國外大廠中，目前發展最犀利的谷歌，同樣也是走全棧自研路線。今年谷歌發布了自研芯片TPU v7，已經實現了從底層芯片、編譯器、模型架構到終端應用，所有環節都在同一個技術體系內協同進化。因此，哪怕在市場份額上谷歌暫時還與AWS、Azure存在差距，但完整且自洽的技術閉環，讓谷歌云真正呈現出厚積薄發之勢。

大廠Agent之爭的本質，是爭奪AI生態主導權。想要定義生態，看的不是“單點強勢”，而是生態體系、綜合能力，這是百度、阿里取得領先的關鍵所在。這兩家企業的表現印證著，行業的競爭模式正在被深刻顛覆。

自研生態，Agent的全面比拼

全球范圍內，圍繞Agent的競爭，AI云服務商不斷在算力、應用層面補課，這是一場關于自研生態的較量。

算力是極為關鍵的一環。OpenAI與微軟、谷歌、甲骨文簽約，走向多元供給；AWS自研芯片已經涉及Graviton（通用計算）、Trainium（訓練）、Inferentia（推理）等關鍵環節；百度昆侖芯三萬卡集群，可同時支撐多個千億參數大模型訓練，是國產AI算力集群的一大里程碑。

算力之下，框架與模型服務也在逐步展開。百度千帆已經做到支持150+SOTA模型全場景覆蓋。提供精準的思維鏈控制能力，支持簡單場景簡單思考、復雜場景深度思考。微軟 Copilot Studio、阿里云百煉等也在背靠巨頭生態、提供一站式服務平臺。

在應用端，可能將會是接下來Agent之爭的關鍵勝負手。ChatGPT 版應用商店上線，預示著應用層即將進入新的階段，基于AI大模型，應用層將迎來全方位的更新，這對于AI云服務的工具能力提出了更高的要求。

成熟的體系有助于快速給企業提供高完善度的服務體驗。在這方面，大廠原有的基因可能轉化為傳統優勢。以百度為例，多年來，百度已經打造了AI搜索、百度地圖、百度文庫/網盤及小度智能終端等，覆蓋網頁搜索、數據處理、生活服務核心場景。這些為企業級高頻需求提供了強有力支撐，也事實上對百度智能云的能力帶來了加成。

李彥宏曾表示：“當AI能力被內化，成為一種原生的能力，智能就不再是成本，而是生產力。”短短3年間，AI已經快步跑到Agent落地階段，從早期的“千模大戰”到大廠游戲，再到如今的百度、阿里雙雄爭霸，AI競爭的輪廓與市場局面，已經愈發清晰。當前的Agent之爭能夠看出來，真正的生產力時代正在到來。