随着2023年大模型技术的蓬勃兴起，AI产业化的引擎也在全速前进。然而，新技术的落地并非仅凭技术突破就能轻松实现。尽管2025年被广泛认为是AI商业化的元年，但高门槛的技术要求、算力成本的控制难题以及模型迭代的挑战，依然是企业快速部署AI技术的绊脚石。这些现实问题不仅考验着企业的技术实力，也深刻影响着云计算领域的竞争格局。
在AI转型的探索之路上，初创企业面临着各式各样的痛点。以Filmaction为例，这个专注于人工智能电影制作的团队，虽然能够通过AI自动生成电影级别的视频内容，但高标准的制作要求、观众喜好的快速变化以及大模型的选择与响应速度，都成为其不得不面对的难题。Filmaction的CEO吴杰茜坦言，对“电影级别”艺术水准的追求，使得他们对大模型的数量、种类和响应速度有着极为苛刻的要求。
同样，在AI coding领域，蔻町智能也面临着类似的挑战。为了适配编程场景，蔻町智能对通用大模型进行了从预训练环节开始的微调和对齐。联合创始人陈秋武表示，在两年多的时间里，他们经历了多次反复试验，才成功落地了通用AI Coding产品。灵生科技作为致力于为具身智能企业提供大模型服务的初创公司，也面临着研发周期长、测试成本高等问题。如何在有限的资源下加速软硬件的协同，以及降低算力成本的同时保持服务的稳定性，成为他们亟需解决的难题。
面对这些痛点，云计算厂商AI Infra能力的迭代升级为企业带来了希望。百度智能云作为其中的佼佼者，通过提供强大的云基础设施和模型能力，助力企业实现了突破。Filmaction在百度智能云的支持下，成功推出了一键生成电影的新功能，让用户能够在短短几分钟内迅速用AI全托管生成带有故事情节的影片。而蔻町智能则在百度智能云开发能力的加持下，达到了行业领先水准，其通用大模型能够在两分钟内为用户生成一个包括前端、后端的完整应用。
百度集团副总裁袁佛玉介绍，百度智能云的千帆平台集成了数百个产业级模型，支持企业以“乐高式”组合快速搭建解决方案，从而大幅缩短了企业开发新模型的时间。百度智能云还通过提供算力补贴、专属融资通道及政策申报支持等，为AI创企提供了全方位的支持。一家医疗AI创企借助千帆平台，仅耗时3个星期就实现了从算法验证到临床部署的过程，成本还降低了40%。
对于成本控制，百度智能云更是破解“不可能三角”的关键一环。通过基于分布式云架构的按需调用异构算力、引入业界领先的MLOps体系以及整合百度内外部资源打造AI创企生态支持计划等三大策略，百度智能云帮助企业实现了“精益创新”。一家做AI视频处理的企业通过弹性算力，在业务高峰期节省了超300万元的算力成本。
百度智能云副总裁、泛科技业务负责人张玮表示，百度智能云在定价策略上通过分层设计来按需匹配客户，既满足了发展中中小客户的需求，也给予了AI创企在工程化方面的专项支持，同时为大客户找到了技术优势带来的业务价值。随着服务的企业增多，百度智能云也沉淀出了方法论，帮助企业实现从0到1再到10的跨越。灵生科技就是其中的受益者之一，依托百度智能云的技术支撑，其在感知融合与实时决策方面展现出显著优势，研发的机器人产品已在多个场景完成初步落地。
在AI时代，云厂商之间的竞争已经不仅仅是技术实力的比拼，更是生态能力的较量。百度智能云以全栈技术为基础，既解决了AI创企的生存难题，更为其成长提供了快车道。通过逐步攻破“不可能三角”，百度智能云让算力、模型与迭代能力形成了正向循环，构建了一个让技术价值加速兑现的生态共同体。在2025年AI商业化的关键节点上，这样的生态赋能无疑将成为整个行业从技术热到产业热的核心驱动力。
