在人工智能技術迅猛發展的當下，算力已成為驅動大模型進步的核心動力，被業界視為數字時代的“新石油”。國際能源署最新報告指出，2025年全球數據中心投資預計將達5800億美元，首次超越同期石油供應鏈投資規模。這一數據背后，反映出市場對人工智能技術潛力的強烈信心，也預示著傳統基礎設施體系正面臨前所未有的轉型壓力。

面對模型規模指數級增長、推理需求多元化、實時性要求提升等挑戰，全球科技企業紛紛加速布局AI基礎設施（AI Infra）領域。在這場競爭中，百度憑借其全棧式解決方案脫穎而出，在近期舉辦的百度世界大會上，系統展示了從芯片研發到集群部署，再到平臺優化的完整技術體系。

在硬件層面，百度自主研發的昆侖芯已實現重大突破。今年成功點亮的三萬卡集群，標志著國產芯片在超大規模部署能力上達到新高度。更值得關注的是，其最新發布的天池256/512超節點產品，通過架構創新將卡間互聯帶寬提升至行業領先水平——256超節點實現4倍帶寬提升，512超節點則支持512卡極速互聯，單節點即可完成萬億參數模型訓練任務。這些技術突破直接回應了當前大模型發展對算力的迫切需求。

軟件系統的協同優化同樣關鍵。百度百舸平臺通過XPU驅動的通信模式創新，實現了跳過CPU的直通通信，配合多平面網絡設計，使萬卡集群帶寬有效性達到95%。針對訓練過程中的硬件故障難題，平臺構建了智能檢測體系，可精準定位慢節點和故障卡，確保萬卡訓練的有效時長維持在98%以上。這些技術突破使得大規模訓練的穩定性得到質的提升。

在應用生態層面，新架構正在重塑傳統任務執行方式。以AI Agent為代表的智能應用，將原本需要人工完成的檢索、比對、決策等流程轉化為自動化計算任務。據測算，單個Agent完成復雜任務僅需消耗數萬至十萬級Token，這種效率提升直接推動了Token消耗量的爆發式增長。行業預測顯示，未來算力需求可能達到現有水平的數十倍甚至百倍。

面對多模態模型帶來的顯存壓力和通信挑戰，百度通過分層存儲技術使國產集群運行MoE模型的效率接近GPU集群水平，異構并行通信策略則將多模態模型算力利用率提升至50%。這些創新使得百度智能云成為首個全面適配RDT、π0和GR00T N1.5三大開源具身VLA模型的云服務平臺，經優化后世界模型推理性能提升超36%，視覺語言模型訓練效率提高40%以上。

在實踐驗證方面，百度內部業務已全面采用國產化算力底座。其Qianfan系列文檔理解模型和蒸汽機視頻生成模型，均基于昆侖芯集群訓練完成。其中蒸汽機模型作為全球首個中文音視頻一體化生成模型，在權威評測中位居榜首。外部合作案例同樣亮眼：北京人形機器人創新中心基于百踸平臺訓練的Pelican-VL 1.0模型，在具身智能基準測試中超越同級別開源模型10.6個百分點，成為性能最優的開源大腦模型。

這種技術實力正轉化為產業影響力。百度智能云構建的國產萬卡集群率先通過信通院穩定性認證，在基礎設施、集群調度等核心維度獲得五星級評價。目前，其服務已覆蓋金融、能源、制造、教育等多個領域，為招商銀行、國家電網等頭部企業提供算力支撐，推動人工智能技術在實際業務場景中的深度應用。

當前AI產業呈現出明顯的垂直整合趨勢。與傳統CPU時代各層級標準化分離不同，大模型體系要求芯片、框架、模型、應用等環節深度耦合。這種技術特性迫使頭部企業必須掌握全棧能力，才能確保系統性能最優。百度通過持續十年的技術積累，已構建起覆蓋芯片研發、集群部署、平臺優化、應用落地的完整生態，在這場全球競爭中占據有利位置。