“行業劇烈洗牌，不偏科的公司，才有機會活到下一個賽段。”

作者丨董子博

編輯丨林覺民

在馬拉松的領域里，有一個現象，叫“第二陣風”。

在馬拉松的賽程開始一段時間后，眾多賽者總會陷入疲憊，先頭部隊開始降速，甚至不少人會在這個時間點開始掉隊。

而“第二陣風”指的是，在這時，不少先前不被看好的選手卻可能突然迸發活力、奮起直追，引領整個賽道的秩序劇變。

到了 2025 年，AI 賽道的玩家們也開始進入了迄今為止最為艱難的賽段——Chatbot 類產品陷入用戶留存低與商業化前景不明兩重困境中；專精大模型的玩家不少也迫于壓力，開始戰略收縮。不少公司都在等待著“第二陣風”的吹拂，來獲得新的活力。

包袱小、起步快的 單點突破 選手降速 ， 被遮擋在后方的“ 全家桶 選手”， 卻在這個賽段， 迸發出 了 更強 勢能 。

5月，谷歌 2025 年的 I/O 大會石破天驚。深度思考、多模態……時下最熱的 AI 能力，谷歌的大模型 Gemini 一個不落；AI Mode 被業界驚呼是要革了自家搜索的命；智能體 Project Mariner 可以幫助用戶使用 AI 購物、買票，同時處理近 12 項任務；Google Glass 牽上 Gemini 的手驚艷亮相……

從模型到硬件、應用、Agent，主打一個“既有、又有、還有”的全面。

用“全家桶”思路做 AI 生態，谷歌的同路者，全球范圍內除了百度，屈指可數。

3月中，才發布多模態基礎大模型文心4.5和推理模型文心X1的百度，4月底又推出性能升級的4.5 Turbo和X1 Turbo，調用價格還分別了下降80%與50%；一邊是無代碼開發工具“秒噠”、通用Agent“心響”、高說服力數字人等多款應用持續上新；另一邊還有全自研的三萬卡集群扎牢算力底座……

如果把 AI 的競爭看成一個漫長的馬拉松，谷歌和百度，這兩家公司似乎更早得到了“第二陣風”的加持，在新的賽段獲得了全新的活力。

究其原因：或許只有全棧的路，才是企業的最優解。

01

“高筑墻、廣積糧、緩稱王”

“全家桶”式的戰略難免會遇到這樣的問題：因為要多點開花，就要多頭投入， 在前期無法聚焦單一產品統治用戶認知時，容易被人認為是“樣樣通，樣樣疏”。

事實上， 在好感度上， 全家桶的厚重感 一直 比不過新貴的輕盈。谷歌對比O penAI 、 P erplexity 如是，百度對比Kimi、DeepSeek等新貴也是一樣。在很多人心里， 成熟企業總是比不上鋒芒畢露 的 新銳 企業。

但AI是一場馬拉松，而非短跑競速。

大模型的競逐闖進第三年，技術、產品的迭代似乎沒有降速的趨勢。即使作為旁觀者，要追上 AI 演進的速度，都幾乎讓人精疲力竭，應接不暇；局內的玩家更是如此，自己研究了許久的技術、產品路徑，很可能突然被證偽，努力也就打了水漂。

行業始終處于劇變之中，幾年前被飛速捧起的 AI 新銳們，問題也開始慢慢顯現—— 在高速迭代的技術范式、市場格局之下，只做產業鏈條的一環毫無魯棒性可言 ，一朝可以稱王稱霸，一朝也可以無人問津。

當下，中國不少大模型創業公司的困局，也來源于此。

表面看，他們的問題是“后勁不足”；而更深層次的癥結，還是 企業無法通過單獨的技術和產品，影響整個產業的鏈條，從而在這個震蕩激烈的市場里活下來。

在巨大的風浪下，體量越大、吃水越深的航船，越不容易傾覆。谷歌和百度在過去幾年里，要做全棧，正是這樣的道理。

谷歌是 最早投入到 AI芯片研究的企業之一，早在2015年就推出了專為AI推理打造的第一代TPU， 為最早期的AI應用AlphaGo帶來了最高30倍的性能提升和幾十倍的能效提升。 今年4月，谷歌發布第七代TPU，單芯片峰值算力可達到4614TFLOPs。

算力向上一層，谷歌云在近年 增速穩步提升，與TOP2的微軟和AWS差距日益縮?。荒Ｐ蜕?，Bard更名為G emini后一路發力，從多模態理解反超Sora的視頻生成，逐步取代Sora成為多模態大模型的代名詞。

百度幾乎走出了一模一樣的路徑 。昆侖芯 從打樣到萬卡集群，再到不久前應用的三萬卡集群，把AI推理訓練的成本徹底打了下來；云平臺， 千帆結合模型庫和工具鏈，給出了市場最可觀的模型調用方案，連DeepSeek的調用價格都是行業最具性價比。

模型層， 文心大模型4.0之后停滯了一段時間，但不久前，一口氣連發四款基礎模型， 不僅補齊了多模態理解、深度思考鏈等主流能力，而且在推理、邏輯上一騎絕塵，信通院最新評測顯示，百度的文心X1 Turbo推理能力位居國內第一。

應用層，百度不遺余力地用 AI 改造過去自有的產品，百度文庫依靠數百項 AI 能力，獲得了 9700 萬的 AI 月活用戶規模；網盤的 AI 月活用戶也超過了 8000 萬；數字人領域，慧播星正在電商領域發光發熱；代碼生成上，文心快碼也全新升級 3.5 版本，累計服務了 760 萬開發者；多智能體協作的領域，新推出的 AI 任務完成引擎“心響”也涵蓋了旅游、相親、法律等多個領域，為用戶提供更智能便捷的 AI 能力……

“第二陣風” 前夕，全棧優勢 漸顯。一邊是Chatbot們后勁不足、新模型連續跳票；一邊是谷歌IO大會的飽和時發布，Google Glass 帶著Gemini意外返場， 一時行業驚呼“谷歌回到巔峰”，百度云 業務 增速 達42%，坐實了“AI+云”成 Game Changer的預判。

02

全棧布局的秘訣：魯棒性

今年以來， “木頭姐” Cathie Wood 一個半月內連續 6 次加倉百度；橋水（Bridgewater）和富達（Fidelity Investments Canada）兩家機構，分別在 Q1 10 倍左右增持百度，這無一不說明了資本市場對全棧 AI 路徑的看好。

業務的魯棒性，成為 AI 全棧模式 被看好的重要因素。

魯棒性的第一個支撐點是成本 。 在百度，用戶通過文心千帆調用 Deepseek 的 R1 和 V3 版本，甚至比直接調用 Deepseek 可以便宜 50%-70%不等。這其中的關鍵功臣，非百度的芯片品牌昆侖芯和智能異構算力平臺“百舸”不可。

近期點亮的 國內首個全自研三萬卡集群，更是可以同時承載多個千億參數規模的大模型訓練，并能支持 1000 個客戶進行百億參數模型的精調。

而已經進化到 4.0 版本的百舸 AI 異構計算平臺，已經具備了成熟的 10 萬卡集群部署和管理能力。萬卡集群上，大模型的有效訓練時長可以超過 99.5%，而兩種不同的芯片混合訓練大模型，效率折損則可以控制在 5% 以下，實打實地把模型訓練的成本打了下來。

"創新的本質，往往就是成本下降。"百度 Create 2025 上，李彥宏如此說道。

進，成本優勢帶來創新的激發 ； 退，成本帶來利潤的保證，無疑為業務和公司帶來更強的魯棒性 ，不必逞一時盈利，可以更為 廣闊、前沿地押注未來。

谷歌和百度也是最早 探索 全無人駕駛技術的兩家企業， 谷歌2009年、百度2013年 ——一個L2級自動駕駛都尚未應用，L4級無人駕駛更是空中樓閣的時代 。

全棧 布局帶來的是押注未來的空間和靈活度，至2025年，谷歌Waymo在全球服務次數達到1000萬次 ，百度的蘿卜快跑達到1100萬次，在全球覆蓋15個城市，涵蓋迪拜、阿布扎比等中東區域。

誕生于2011年的Google Glass也等到了重 現輝煌 的 一天，初次面世的谷歌眼鏡重達3600克，未能帶來科技感，卻受足了 各方的嘲諷；14年后的谷歌IO大會上， Goolge Glass 攜 Gemini返場，實時翻譯、同傳、多模態交互 …… 即使現場演示出了些許 紕漏， 仍然使 與會者驚嘆。

10余年堅守的背后，是全棧布局下充足的靈活性。

市場或在硬件，或許在應用，也或許在底層的基礎設施。 無人駕駛難以變現時，搜索等應用為谷歌 百度 支撐起了當時營收壓力； 今天， C hatbot 的商業 模式尚在探索， 但百度重構的“文庫”已經帶來日漸攀升的付費率， “AI+云”也成為先跑出來的增長曲線。

2025 年 Q1，百度財報顯示，公司的云業務實現了 42% 的增長速度，AI 的貢獻達到了三位數，經營利潤率超過了 10%。

更全面的業務布局，也成了百度在 B 端客戶心中備受信任的原因。

根據最新數據，百度在 2025 年 Q1 繼續領跑大模型招投標市場，在 505 個中標項目、24.67 億元項目總金額中，百度智能云繼續以 19 個中標項目、4.5 億元的中標金額位列通用大模型廠商第一。

03

結語

全棧 AI 的布局， 可以分成四層，分別是算力、模型、云 平臺 和應用 。

算力和 模型是土壤， 云 平臺為開發 AI 應用提供肥料，而 應用 則是 AI 產品、內容變現的可能。

四層架構， 在一個成熟 AI 生態中缺一不可。谷歌有自己的全棧服務體系；百度則在多年的深耕中，構建出了“自研算力+自研模型+ 云平臺 +應用矩陣”的系統，形成了一套與開發者一同受益、一同成長的商業自閉環。

這也是這兩家公司，能在 AI 競逐的長跑中保持后勁的原因：

不偏科、不放棄的全棧 AI 公司，才能穿越震蕩、艱難的周期，在潮起潮落、滄海桑田中，長足地立于不敗之地。

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