3月28日，“博鳌时间”再度开启。今年博鳌亚洲论坛举办期间，当下热门的“人工智能”“生成式AI”“大模型”“下一代互联网”等话题频现各个分论坛中。

全球经济低增长背景下，数字经济仍在加速融合发展。世界各大经济体纷纷将发展数字经济作为振兴实体经济、推动经济动力转换、抢占发展主动权主导权的重要战略。

本届博鳌亚洲论坛上发布的《亚洲经济前景及一体化进程2023年度报告》也强调了发展数字经济的重要性。其中提到，要抓住全球产业链信息化、数字化、网络化、智能化机遇，推动数字技术创新，促进数字经济发展与合作。

数字经济离不开云计算。云作为一项基础设施，是搭建数字经济体的金字塔底座，并逐渐渗透到各个领域。比如，云计算可以为人工智能助力，成为发展大模型的新底座，为生成式AI的发展提供足够强大的数据与算力支持。再如智慧城市的建设，云计算可以统筹海量终端、按需控制、共享资源等，在智慧城市发展的过程中发挥着必不可少的作用。

我国数字经济发展已进入一个新的阶段，在其中扮演重要角色的云计算也已进入深水区。随着越来越多的产业加入到数字化浪潮中，企业对数字化的期待和要求不断升级，使得完善数字经济生态的路径探索也变得迫切起来。

来源：图虫创意

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数字化进程加速

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近年来，我国数字基础设施建设突飞猛进，产业数字化进程也在进一步加速。

“加快建设数字中国”“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”等有关数字经济与数字中国建设的战略部署，极大地提振了业界的信心。

数字产业在社会发展、政府治理、国家安全、人民生活水平提升方面的综合价值，愈发值得期待。如今生成式AI的出现，使得AI（人工智能）正在从辅助脑力的角色向代替脑力的角色演变。生产经营的效率、用户体验的效果，都将得到极大提升，从而加速推动整个社会实现“智能化跃迁”。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖认为，生成式AI具有革命性的意义，第一次蒸汽机革命和第二次电气革命是解放了人类体力，第三次信息革命是赋能脑力，最新的智能革命则是一定程度上替代了脑力劳动，把人类从一些脑力劳动中解放出来。未来生成式AI可应用的场景非常多，变化空间非常大。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁 沈抖

“生成式AI因为强大的语言理解能力和比较强的思维链的能力，可以把人的意图拆解分成指令，在系统里面执行。所以未来的工作模式，很有可能是一个聪明的人去指导一堆机器人。这些机器人执行人类的决定，重塑整个生产线。生成式AI还将彻底改变人机交互方式，更加直接和高效。” 沈抖说。

对企业来说，随着生成式AI的不断应用，企业会分为智能企业和非智能企业，非智能企业会逐渐消失。新巨头将会诞生。

沈抖建议，“企业需要尽快行动起来。每个企业需要重新思考，自己的优势是什么、如何用AI放大这个优势。”

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云服务跃至智能时代

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云计算普及之初，企业的选择在“是否上云”；随着越来越多企业开始拥抱云计算，“部分业务上云”成为主流。然而，持续不断的价格战让云计算开始沦为一场规模游戏。一旦被价格捆绑，技术与服务就会退居其后，云厂商都会被拖入性价比泥潭，这不利于行业的健康生长。

早在2019年，国际研究机构Canalys就在关于云计算的报告中指出，云计算增速的放缓已是不争的事实。在经过了近十年的高速增长后，云计算行业如今已经进入到了换挡期，诸如弹性计算、按需付费等传统优势逐渐失效，云计算市场需要新的驱动引擎。

此时，大语言模型出现，对于云计算来说，是一个Game Changer（游戏改变者）。它会改变云计算的游戏规则。

从底层的基础设施来看，新的AI应用一定不会基于原来的地基。就像智能手机出现之后，原来基于Windows系统开发应用逐渐转向基于iOS或者Android这样的移动平台开发应用。大模型就是AI时代新的地基，现有的应用会基于大模型进行AI再造，新的AI应用会在新地基上产生。

大模型只能基于云计算来做。这会催生出一种新的云计算商业模式：模型即服务，即云计算的主流商业模式将从IaaS（基础设施即服务）变为MaaS。这样，企业只需要基于大模型来开发他们的业务，不用关心其他技术细节。过去传统的云计算看算力、看存储，未来会主要看模型好不好。

在这样的行业趋势下，百度预判到了行业的技术之变。今天的IT技术栈已经发生了很大的变化，变成了适配AI技术发展的四层架构：芯片、框架、模型、应用。百度是全球在每一层都有领先自研产品的公司。百度的优势还在于，可以在这四层架构中，实现端到端优化，大幅提升效率。尤其是，框架层和模型层之间，有很强的协同作用，可以构建更高效的模型，并显著降低成本。

事实说明，百度智能云表现出了十足的后劲。2021年，百度智能云全年总营收151亿元，同比增长64%；2022年，百度智能云全年总营收177亿，同比增长23%。在细分领域，百度智能云的实力也不容小觑。据IDC（国际数据公司）发布的报告显示，百度智能云连续三年蝉联AI工业质检市场份额第一，在金融云解决方案市场份额跃升到第二位。考虑到行业头部厂商战略收缩和低增速的态势，百度智能云是为数不多的、延续高增长的互联网云服务商之一。

生成式AI，无疑为智能云业务加速发展提供了一个新的抓手。百度要做的就是要将人工智能技术深入行业、聚焦场景，放在产业里面发挥作用，让更多企业都能放大自己的优势，更好地服务他们自己的客户。

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中国企业需要智能先发优势

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随着智能化转型的持续深入，企业愈发清晰地意识到，拼凑组合而成的云计算基础设施难以发挥最佳性能和效率，芯片、深度学习框架、大模型等技术门槛高、研发投入巨大且缺乏相关人才，企业生产场景复杂多样、数据孤岛等现实问题，至今仍未得到实质性解决。

面对这些现实中的技术困境，企业需要AI技术通用性越来越好，开发和应用门槛进一步降低。百度智能云以 “云智一体，深入产业”为战略，一方面推出 AI 基础设施，一方面推出通用 AI 产品，目标是帮助企业降低获取 AI 能力和服务的门槛，实现 AI 普惠。

2022年，百度发布了国内首个全栈自研的AI基础设施“AI大底座”，开始对外标准化输出AI能力。企业不再需要把大量成本花在构建基础设施上，而可以像使用水电能一样按需取用，真正实现 AI 生产全流程降本增效。在生产环节，智能质检、智能巡检、智能调度等通用 AI 产品已经在交通、制造、能源、电力、水务等行业广泛落地。比如说智能调度，不但已经用在了交通领域，还在电力调度、水利调度领域都有落地。百度智能云认为，当这些解决方案变得模块化、通用化，就可以服务更多实体企业，让企业使用AI的性价比更高。

“当前，生成式人工智能大模型正带来巨大的技术和产业变革，我国拥有海量数据处理的旺盛需求、丰富的应用场景和不断夯实的数字基础设施等优势，人工智能发展前景十分可期。”沈抖表示，百度将继续输出大模型能力，为更多企业加快转型升级作出新贡献。

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“云智一体”，先行一步

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据国际研究机构Canalys发布的中国云计算市场报告显示，未来中国云市场的发展动力将来自传统行业的企业客户，这意味着云计算市场的竞争格局和客户结构都发生了重大变化。如上文所分析，百度智能云在此趋势下已先行一步。

从云服务市场分布来看，百度智能云在公有云上的表现一直很稳。基于云计算的AI能力逐渐得到验证，企业上云率和云原生企业占比逐渐提高，混合云技术日益成熟和普及，这些因素驱动AI公有云部署方式快速增长，增速远超AI软件整体市场增速。

这为百度智能云打开了更大发展空间，在2022年的AI公有云与软件市场，已经可以见到成效。2022年12月IDC发布的《2022上半年中国AI云服务市场研究报告》报告显示，百度智能云已经连续四年稳居中国AI公有云服务市场份额第一，且在人体人脸、图像视频两个规模最大的子市场继续保持第一。

从增长潜力上看，对话式AI、NLP（自然语言处理）是AI公有云市场增长最快的两大子领域，这也是现在大火的AIGC（人工智能生产内容）的底层技术能力。百度既有大模型能力，又打造了多年的AI基础设施，在这两个领域表现出强劲的增长态势。

在实际应用中，百度智能云正在凭借“云智一体”的独特优势深入到产业中，聚焦质量管理、安全生产、能耗优化、智能调度等传统行业核心场景，在制造、能源电力、汽车、纺织等行业打造出了诸多标杆案例，让越来越多的企业低门槛的获得前沿的AI技术与数字化经验。

以制造业为例，在中国化纤龙头企业恒逸石化的车间里，过去，丝锭质检依靠质检女工通过眼睛+强光手电筒进行，每天最少检测2500锭。现在，通过与百度智能云合作的AI质检，检测一个丝锭只需2.5秒，效率比人工提高70%。这一应用已从1条产线复制到30条产线。

再如在浙江美欣达集团的印染车间，百度智能云基于天工AIoT平台，为美欣达量身打造了度能AIoT能碳数智化平台，让每台机器上的电力、燃气使用数据一目了然，对能耗过高的设备及时整修，一年下来单能耗一项可以节省100多万元。

并且，这些经过实践检验的算法模型和行业知识，不仅可以高效地提供解决方案，还可实现规模化应用。在百度智能云开物工业互联网平台上，已经累积超过200个工业解决方案，沉淀了3.8万个工业模型，为超过18万家工业企业提供服务，在重庆、桐乡、苏州、广州、宁波等16个区域深度落地。

可见，“云计算+人工智能”与实体经济实现了双向奔赴。

正是在这样的增长正循环中，技术进步与社会发展才能走向上升的螺旋。

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