2025年年底元富证券，AI市场又热闹了一把。
本周，一张由AI生成的“阿里千问全员动员大会”图片在网络上疯传。在这张图片里“干死豆包，吃掉对手”的标语分外醒目，随后引来阿里方面的迅速回应。有内部人士称，该图片“一眼假”，Logo、工牌、会议布景全都不对，出自AI生成。
但在事件逐步发酵后，有网友贴出生成参数截图，证实原图出自字节跳动的“豆包”。
话题之中，处于“恶搞图C位”的百度也前来参战，展示自身AI生图的能力。
事实上，在大模型爆发之后，C端应用一度成为大厂竞争的焦点。但AI时代的竞争并非只有C端。在热闹的应用App战场之外，一场更为漫长、也更具决定性的较量，正在B端展开。其中，围绕AI云市场，阿里、百度已经率先跑到了行业前列。
近期Forrester发布的《The Forrester Wave™： AI Platforms In China， Q4 2025》报告显示，百度智能云、阿里云双双获评行业领导者象限，其中百度智能云产品能力得分第一，阿里云战略布局得分第一。这份报告，把两家的竞争态势又一次呈现在大众面前。
两家大厂对AI云的争夺，也推动我们看向行业深处：AI需求爆发，云厂商应当如何适应新的时代？
百度vs阿里，AI云市场迎来新焦点
AI爆发之后，云厂商也开始出现分野。
全栈云、垂直云和专注模型服务的厂商各自为营。市场还催生了专注于高性能AI专用基础设施的“新型云厂商”，竞争正变得更加多元和激烈。
不过，一个在行业内被认可的观点是，真正的AI云需要全栈服务能力的支撑元富证券，即需要提供从底层算力基础设施、到中层的AI开发平台与框架，再到上层的模型服务与行业解决方案的闭环式服务。
导致上述变化的一大核心背景是，“租算力”的传统云计算模式已经无法适应AI大模型时代，行业希望获得的是一整套可以直接落地、稳定运行、持续优化的AI生产体系。
也正是在这一背景下，AI云市场逐渐从百花齐放，走向头部集中。沙利文数据显示，2025年上半年，中国一站式AI云市场规模达259亿元，阿里云、百度智能云两家合计份额占比超50%。
作为国内唯二全栈AI云厂商，百度智能云和阿里云都在适配新的需求变化之下走上了全栈路线，各自构建起了从芯片、算力，到模型、应用的自研闭环。
阿里云除了芯片外，还自研了通义大模型，通过“开源+平台”完善生态服务能力，进一步为AI市场提供更为系统的云服务。
自2015年百度智能云正式成立伊始，百度就强调云的智能属性，是全球最早重视“智能”的云平台。2020年，百度智能云更是对外喊出了“云智一体”的发展策略。
在百度世界2025大会上，百度更是给出了AI云的全新定义，即AI云=AI Infra+Agent Infra。
巨头交锋之中，AI带来的不仅是机会，也是一场对于云厂商能力的试炼。
从模型到Agent，竞争维度升级
在激烈的行业竞争中，厂商想要突出重围，必然要找到自身的差异化定位。
“产品能力得分第一”并非易事，而百度当下的发展，或许能为云厂商提供一定的启示——之所以能获得这样的成果元富证券，核心原因并不在于单一的模型能力，而是依托于AI Infra和Agent Infra的全栈产品能力。
纵观国内外主要厂商不同的路径选择，百度这套打法的核心优势也逐渐清晰。
对比OpenAI等全球顶尖模型厂商来看，以百度为代表的全栈型厂商，恰好填补了一部分巨头并未做到的空白。毫无疑问的是，OpenAI在模型能力上属于领跑者，但就其商业模式而言，OpenAI更侧重于提供卓越的通用模型API，在帮助企业构建复杂、稳定、可私有化部署的AI Agent生产力方面，尚未形成成熟的平台级布局。
长久来看，这可能也会导致一个问题：企业在处理高并发、低成本推理、复杂工作流时，往往可能面对复杂的挑战。
反观百度，作为全球首个面向企业级生产场景的大模型服务平台，自2023年3月发布以来，百度千帆已累计服务超46万企业客户，平台Agent开发数量超130万，成为迄今为止功能最完备的企业级Agent开发平台。
这些数据再次证明了市场对全栈服务的迫切需求。以今年大热的机器人行业为例，百度百舸在算力高效调度、模型训推加速等方面的产品技术积累，大幅提升了具身模型开发效率。
在此前的合作之中，北京人形机器人创新中心于具身“大脑”能力构建上，通过使用百度千帆大模型平台上领先的模型能力，实现自然语言指令的精准解析。这一过程中，其还通过多模态信息融合与上下文理解，将复杂任务分解为可执行的子任务序列，提升决策效率和准确性。
目光回到国内，相较于阿里云提供的全栈服务，百度的策略是用独特的产品能力占领用户心智。凭借“AI搜索”这一独特组件，百度智能云在Agent开发场景中拥有了无可替代的位置。
在头部梯队中，厂商或多或少在算力、电商或流量平台上占据优势，但在Agent需要获取实时、精准的外部信息并进行分析决策时，百度的AI搜索能力就变成了核心武器。这也是其他云厂商短期内难以复制的能力所在。
今年，百度AI搜索还进行了多项升级，标准版时延进一步降低25%，全网首个开放“图搜相似图”能力，支持多模态检索。同时，全新上线企业级RAG，支持音频解析检索，实现多源、多模态数据融合的跨格式知识统一。
在金融领域，百度智能云合作银河证券，打造出“场外交易Agent”，帮助准确理解客户的询价需求，Agent上线后，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模翻倍增长。
市场给出的答案也印证，AI云市场的竞争已从单一的“模型能力竞赛”，升级为“全栈产品体系效率”的比拼。要在同质化云服务竞争中脱颖而出，如何定义自己的长板显得尤为重要。
Agent重塑云战争
2025年被称作Agent（智能体）落地元年，而这样一个新兴事物，也在彻底重塑传统云服务市场的格局。
如今，竞争焦点正从传统的算力规模与价格，转向提供Agent开发与运营的全栈能力。
国际层面，微软、谷歌和亚马逊正在以不同的路径，全力推进智能体服务的竞争。其中，微软依托Copilot Stack构建开发生态，将Agent深度集成到从云到端的全栈服务中。谷歌则专注于打造垂直领域的标杆Agent能力，杀手锏之一就是基于Gemini 3 Pro模型的Deep Research Agent。而亚马逊云科技的核心策略是提供企业级的Agent工程化平台。
三家云巨头的动作不尽相同，但均指向出一个清晰的共同战略：Agent的出现迫使云厂商不仅提供算力，更要提供涵盖模型、工具链、开发环境与行业组件的全栈能力。
与此同时，为了更好地提供Agent服务，除了谷歌这一全栈自研玩家之外，亚马逊、微软也都在补齐各自在芯片、模型和开发工具上面的短板。
就连OpenAI也开始调整策略。这家以模型能力著称的厂商一度依赖外部云厂商的算力支持，不惜以重金投入成本；但如今，它也试图摆脱对微软等云厂商的依赖，希望亲自打造一套软硬一体的全栈能力。今年，OpenAI相继推出 Apps SDK 和 AgentKit 等开发工具，同时联合博通投入100亿美元研发定制AI芯片。
这再次印证了一个趋势：AI时代，云市场已经从单一的基础设施建设比拼，走向更广阔的全栈和平台能力竞争。
必须承认的是，当前阿里和百度的“AI云双雄争霸”格局仍存在变数。这场竞争的本质仍然在于需求的变化——传统服务之外元富证券，如何适应新的时代，抓住人工智能带来的机会窗口，成为云厂商都要面对的新课题。
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