2025年年底，AI市場又熱鬧了一把。
本周，一張由AI生成的“阿里千問全員動員大會”圖片在網絡上瘋傳。在這張圖片里“干死豆包，吃掉對手”的標語分外醒目，隨后引來阿里方面的迅速回應。有內部人士稱，該圖片“一眼假”，Logo、工牌、會議布景全都不對，出自AI生成。
但在事件逐步發酵后，有網友貼出生成參數截圖，證實原圖出自字節跳動的“豆包”。
話題之中，處于“惡搞圖C位”的百度也前來參戰，展示自身AI生圖的能力。
事實上，在大模型爆發之后，C端應用一度成為大廠競爭的焦點。但AI時代的競爭并非只有C端。在熱鬧的應用App戰場之外，一場更為漫長、也更具決定性的較量，正在B端展開。其中，圍繞AI云市場，阿里、百度已經率先跑到了行業前列。
近期Forrester發布的《The Forrester Wave?： AI Platforms In China， Q4 2025》報告顯示，百度智能云、阿里云雙雙獲評行業領導者象限，其中百度智能云產品能力得分第一，阿里云戰略布局得分第一。這份報告，把兩家的競爭態勢又一次呈現在大眾面前。
兩家大廠對AI云的爭奪，也推動我們看向行業深處：AI需求爆發，云廠商應當如何適應新的時代？
百度vs阿里，AI云市場迎來新焦點
AI爆發之后，云廠商也開始出現分野。
全棧云、垂直云和專注模型服務的廠商各自為營。市場還催生了專注于高性能AI專用基礎設施的“新型云廠商”，競爭正變得更加多元和激烈。
不過，一個在行業內被認可的觀點是，真正的AI云需要全棧服務能力的支撐，即需要提供從底層算力基礎設施、到中層的AI開發平臺與框架，再到上層的模型服務與行業解決方案的閉環式服務。
導致上述變化的一大核心背景是，“租算力”的傳統云計算模式已經無法適應AI大模型時代，行業希望獲得的是一整套可以直接落地、穩定運行、持續優化的AI生產體系。
也正是在這一背景下，AI云市場逐漸從百花齊放，走向頭部集中。沙利文數據顯示，2025年上半年，中國一站式AI云市場規模達259億元，阿里云、百度智能云兩家合計份額占比超50%。
作為國內唯二全棧AI云廠商，百度智能云和阿里云都在適配新的需求變化之下走上了全棧路線，各自構建起了從芯片、算力，到模型、應用的自研閉環。
阿里云除了芯片外，還自研了通義大模型，通過“開源+平臺”完善生態服務能力，進一步為AI市場提供更為系統的云服務。
自2015年百度智能云正式成立伊始，百度就強調云的智能屬性，是全球最早重視“智能”的云平臺。2020年，百度智能云更是對外喊出了“云智一體”的發展策略。
在百度世界2025大會上，百度更是給出了AI云的全新定義，即AI云=AI Infra+Agent Infra。
巨頭交鋒之中，AI帶來的不僅是機會，也是一場對于云廠商能力的試煉。
從模型到Agent，競爭維度升級
在激烈的行業競爭中，廠商想要突出重圍，必然要找到自身的差異化定位。
“產品能力得分第一”并非易事，而百度當下的發展，或許能為云廠商提供一定的啟示——之所以能獲得這樣的成果，核心原因并不在于單一的模型能力，而是依托于AI Infra和Agent Infra的全棧產品能力。
縱觀國內外主要廠商不同的路徑選擇，百度這套打法的核心優勢也逐漸清晰。
對比OpenAI等全球頂尖模型廠商來看，以百度為代表的全棧型廠商，恰好填補了一部分巨頭并未做到的空白。毫無疑問的是，OpenAI在模型能力上屬于領跑者，但就其商業模式而言，OpenAI更側重于提供卓越的通用模型API，在幫助企業構建復雜、穩定、可私有化部署的AI Agent生產力方面，尚未形成成熟的平臺級布局。
長久來看，這可能也會導致一個問題：企業在處理高并發、低成本推理、復雜工作流時，往往可能面對復雜的挑戰。
反觀百度，作為全球首個面向企業級生產場景的大模型服務平臺，自2023年3月發布以來，百度千帆已累計服務超46萬企業客戶，平臺Agent開發數量超130萬，成為迄今為止功能最完備的企業級Agent開發平臺。
這些數據再次證明了市場對全棧服務的迫切需求。以今年大熱的機器人行業為例，百度百舸在算力高效調度、模型訓推加速等方面的產品技術積累，大幅提升了具身模型開發效率。
在此前的合作之中，北京人形機器人創新中心于具身“大腦”能力構建上，通過使用百度千帆大模型平臺上領先的模型能力，實現自然語言指令的精準解析。這一過程中，其還通過多模態信息融合與上下文理解，將復雜任務分解為可執行的子任務序列，提升決策效率和準確性。
目光回到國內，相較于阿里云提供的全棧服務，百度的策略是用獨特的產品能力占領用戶心智。憑借“AI搜索”這一獨特組件，百度智能云在Agent開發場景中擁有了無可替代的位置。
在頭部梯隊中，廠商或多或少在算力、電商或流量平臺上占據優勢，但在Agent需要獲取實時、精準的外部信息并進行分析決策時，百度的AI搜索能力就變成了核心武器。這也是其他云廠商短期內難以復制的能力所在。
今年，百度AI搜索還進行了多項升級，標準版時延進一步降低25%，全網首個開放“圖搜相似圖”能力，支持多模態檢索。同時，全新上線企業級RAG，支持音頻解析檢索，實現多源、多模態數據融合的跨格式知識統一。
在金融領域，百度智能云合作銀河證券，打造出“場外交易Agent”，幫助準確理解客戶的詢價需求，Agent上線后，客戶從詢價到下單的轉化率提升了3倍，業務規模翻倍增長。
市場給出的答案也印證，AI云市場的競爭已從單一的“模型能力競賽”，升級為“全棧產品體系效率”的比拼。要在同質化云服務競爭中脫穎而出，如何定義自己的長板顯得尤為重要。
Agent重塑云戰爭
2025年被稱作Agent（智能體）落地元年，而這樣一個新興事物，也在徹底重塑傳統云服務市場的格局。
如今，競爭焦點正從傳統的算力規模與價格，轉向提供Agent開發與運營的全棧能力。
國際層面，微軟、谷歌和亞馬遜正在以不同的路徑，全力推進智能體服務的競爭。其中，微軟依托Copilot Stack構建開發生態，將Agent深度集成到從云到端的全棧服務中。谷歌則專注于打造垂直領域的標桿Agent能力，殺手锏之一就是基于Gemini 3 Pro模型的Deep Research Agent。而亞馬遜云科技的核心策略是提供企業級的Agent工程化平臺。
三家云巨頭的動作不盡相同，但均指向出一個清晰的共同戰略：Agent的出現迫使云廠商不僅提供算力，更要提供涵蓋模型、工具鏈、開發環境與行業組件的全棧能力。
與此同時，為了更好地提供Agent服務，除了谷歌這一全棧自研玩家之外，亞馬遜、微軟也都在補齊各自在芯片、模型和開發工具上面的短板。
就連OpenAI也開始調整策略。這家以模型能力著稱的廠商一度依賴外部云廠商的算力支持，不惜以重金投入成本；但如今，它也試圖擺脫對微軟等云廠商的依賴，希望親自打造一套軟硬一體的全棧能力。今年，OpenAI相繼推出 Apps SDK 和 AgentKit 等開發工具，同時聯合博通投入100億美元研發定制AI芯片。
這再次印證了一個趨勢：AI時代，云市場已經從單一的基礎設施建設比拼，走向更廣闊的全棧和平臺能力競爭。
必須承認的是，當前阿里和百度的“AI云雙雄爭霸”格局仍存在變數。這場競爭的本質仍然在于需求的變化——傳統服務之外，如何適應新的時代，抓住人工智能帶來的機會窗口，成為云廠商都要面對的新課題。