近期，在与众多企业客户交流其人工智能项目的过程中，一个显著的趋势逐渐显现：企业关注的焦点已从“选择哪个大模型”转向“能否提供端到端解决方案”“如何保障数据隐私”“能否实现从基础模型到智能体、再到API接口并最终融入业务场景的全链路建设”。这表明，尽管人工智能的热度未减，但企业需求已发生深刻变化，从单纯的接口调用转向对全栈能力的追求。
过去，企业多将人工智能视为“API工具箱”，仅需接入模型即可实现基础功能。然而，随着人工智能逐步渗透至企业核心业务，其应用场景日益复杂。一个任务可能需在多个模型间切换，涉及代码生成、图文视频创作、业务流程自动化等精细化操作。在此背景下，精度、时延与成本的平衡成为企业日常决策的关键考量。
某企业项目负责人透露，客户如今明确要求供应商提供端到端的服务水平协议（SLA），不仅要求结果精准，还需确保任务在几分钟内可靠完成。这一需求倒逼人工智能云服务提供商从单纯关注模型性能，转向构建覆盖芯片、模型、应用的全栈能力体系。
市场研究机构发布的报告显示，2025年上半年，中国一站式人工智能云服务市场规模达259亿元，其中阿里云与百度智能云分别占据30.2%和22.5%的份额，合计超过半数。这一数据印证了全栈能力已成为企业选择合作伙伴的核心标准。
以苹果公司为例，其在中国市场选择百度与阿里作为人工智能合作伙伴，正是基于两家企业在全栈领域的优势。据彭博社报道，百度负责提供核心模型支持，阿里则专注于端侧优化，二者形成互补，共同构建起苹果在中国的“人工智能动脉”。
长期投入与战略定力是阿里与百度脱颖而出的关键。阿里云宣布未来三年将投入3800亿元用于云与人工智能基础设施建设，而百度自2013年成立深度学习研究院以来，累计研发投入超1800亿元，研发支出占比持续保持在20%以上。这种“长跑型”策略使其在全栈竞争中占据先机。
百度智能云的“云智一体”架构是其全栈能力的典型代表。底层依托自研的昆仑芯与百舸计算平台，今年已建成国内首个自研万卡集群，可同时训练多个千亿参数模型；中间层通过千帆大模型平台集成150余个模型，涵盖文心系列及主流第三方模型；上层则面向数字员工、智能客服及制造、金融、教育等行业提供定制化智能体解决方案。这种架构使人工智能不再是云的附加功能，而是深度融入系统，形成算力、模型、应用的良性循环。
阿里云的路径与之类似，通过通义大模型与云服务的深度融合，构建起面向企业级的完整闭环。这种模式不仅提升了服务可靠性，还降低了企业的技术迁移成本。
实际应用场景中，全栈能力的价值已得到充分验证。在金融领域，百度智能云助力招商银行部署国产芯片集群；制造业中，中国钢研借助其技术实现秒级检测与50%的产线效率提升；教育行业，好未来通过算力调度将资源利用率提高10%；智联招聘则利用千帆平台搭建7×24小时人工智能招聘助手，自动化推进求职流程。这些案例表明，人工智能云服务正从模型层向业务层渗透，成为企业数字化转型的核心引擎。
对于产品团队而言，这一转变同样显著。过去接入人工智能模型时，团队主要关注接口调用与性能问题；如今则需综合考虑算力分布、服务弹性扩展及混合部署能力。这种需求升级进一步推动了人工智能云服务向全栈化演进。
市场数据亦支持这一趋势。2025年上半年，百度人工智能新业务收入达194亿元，同比增长36%，增速位居行业首位；阿里云同期收入635亿元，增长22%。两家企业的增长轨迹表明，全栈能力已成为人工智能云服务市场的核心竞争力。
十年前，人工智能尚属前沿探索领域；如今，其能力已通过云端实现规模化落地。人工智能云服务正成为像电力、网络一样的基础设施，为企业提供稳定、普惠且持续演进的技术支撑。在这一进程中，阿里与百度既是对手，亦是同行者，共同为智能时代的深化发展奠定基础。
