主要观点总结
本文介绍了百度在AI普惠时代的贡献，包括百度智能云在基础设施、模型平台、自研应用方面的布局和进展。百度通过强大的算力底座、灵活的开发平台和实际应用实践，打通从技术到价值转化的“最后一公里”，为企业提供系统级的解决方案。同时，百度智能云构建了一个开放共赢的AI生态体系，与合作伙伴共同推动AI的大规模落地。
关键观点总结
关键观点1: 百度智能云在AI普惠时代的作用和贡献
百度智能云通过强大的基础设施、模型平台和自研应用，为企业提供系统级的解决方案，加速企业智能化转型。同时，百度智能云构建了一个开放共赢的AI生态体系，与合作伙伴共同推动AI的大规模落地，实现产业生态的共赢。
关键观点2: 百度智能云的基础设施能力
百度智能云通过百舸平台和昆仑芯技术，提供强大的算力底座，解决企业在部署AI时的算力不足和推理成本高等问题。
关键观点3: 百度智能云的模型平台和应用开发平台
百度智能云推出千帆平台，提供模型开发和应用开发的双向升级，降低企业使用AI的门槛和难度，提高开发效率。
关键观点4: 百度智能云的自研应用实践
百度智能云通过自家的生态应用验证其基础设施与平台能力的成熟度，为其他企业提供示范。同时，这些自研应用也展示了AI在解决实际问题、创造价值方面的潜力。
关键观点5: 百度智能云的生态战略
百度智能云通过构建开放共赢的AI生态体系，与产业上下游合作伙伴共同推动AI的大规模落地，实现生态共赢。
正文
至于丝滑程度，百舸的独家高速网络则能让系统响应速度达到5微秒级别，相当于眨眼时间的万分之一。就算十万张卡同时工作，数据通道也不会堵车，多复杂的AI模型都能流畅运行。
为了保证速度，百度智能云新研发的“昆仑芯超节点”技术，把64块高性能芯片塞进了一个机柜。相比传统8卡一柜的配置，现在1个柜子能顶过去8个柜子的算力，省去了大量设备间沟通的时间。
根据实测训练的数据来看，其效果能达到提速10倍，推理速度飙升13倍，现在1个机柜的算力抵得上过去100台服务器。
而为了省成本，百舸的“PD分离”系统会智能分配计算任务，配合多种优化技术把硬件性能榨干。最终实现推理费用降一倍，处理量翻20倍。
以前烧钱的AI推理任务，现在花5%甚至1%的钱就能搞定。
作为国内投入最早、经验最深厚的业界领军者，我们看到了百度智能云在芯片和底层架构上的创新积累正在开花结果。
这一系列突破意味着，企业在部署AI时最头疼的算力成本问题有望迎刃而解。
更重要的是，这些技术并非停留在实验室，而是已经在企业实践中取得验证。
以招商银行为例，这家业内领先的金融机构高度重视“AI+金融”的融合创新。
百度智能云携手招行，基于昆仑芯P800开展算力合作，稳定支持各类开源大模型运行，整体性能卓越。
借助这套新型算力底座，招商银行在智能客服、多模态数据分析等业务场景的AI应用效能上实现了显著提升。
不仅如此，百度智能云百舸平台目前已服务包括金融
（如招行）
、能源
（如中石化）
、汽车
（如长安汽车）
等众多行业龙头企业的超大规模算力需求，也同样惠及众多创业公司和生态伙伴。
基础设施层面的升级带来的一个直接结果是：
当成本不再是AI普惠的拦路虎，高效的AI基础设施必然释放前所未有的算力红利。
有了强大的算力基础，下一步是让企业更容易开发和使用AI。
当前，企业在落地AI时往往需要跨越模型开发和应用开发两大鸿沟：选择或训练合适的大模型成本高、过程复杂，而将模型集成到业务应用中开发出好用的产品，同样门槛不低、集成难度大。
许多企业既缺乏调优大模型的人才，也缺少将AI应用融入业务流程的工具和经验。这导致不少AI项目“纸上谈兵”，难以真正落地。
针对这些痛点，百度在Create2025大会上推出了千帆平台的全新升级，以期帮助企业在“模型”和“应用”两个层面都降门槛、提效率。
千帆平台提供了“两翼齐飞”的能力版图：一端是模型开发平台，另一端是应用开发平台。
通过这双重创新，企业既可获得最优性价比的模型服务，也能享受完善易用的应用开发工具链。
千帆模型开发平台旨在解决“选模型、训模型”的难题。
它提供了一个多维开放的大模型库，汇聚了100多个预训练模型，涵盖原生多模态、文本生成、深度推理、图像理解/生成、视频生成、语音识别以及垂直行业大模型等六大类AI能力。
简单来说，无论企业需要处理文本、图像，还是语音、视频，千帆平台上都能找到合适的模型，一站式挑选各厂商的最新SOTA
（最优）
模型，而且这些模型服务可以在24小时内快速上线部署。
更关键的是，百度通过百舸提供充沛算力支撑，显著降低了模型调用和调优的成本。
在提供模型的同时，千帆模型平台还带来全面的开发工具链，包括数据管理、模型微调、评估到部署的一整套流程，以及最新升级的三大能力：
深度思考模型的定制开发，支持对如DeepSeekR1、文心X1等大模型进行个性化定制；
