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AI云,重画的起跑线

AI云,重画的起跑线v3.16.62.08

分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-08-29 22:47 等级:
平台:Android 厂商: AI云,重画的起跑线股份有限公司 官网:暂无
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AI云,重画的起跑线下载方式:

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🦛🤽🏇第一步:🏀访问AI云,重画的起跑线官方网站或可靠的软件下载平台:访问(http://www.m.jxgzymxz.com/)确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。

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🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动AI云,重画的起跑线软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明:AI云,重画的起跑线软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。

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以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。

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AI云,重画的起跑线2024更新

  “那弟子先告辞,回去交代一下,明日过来

> 厂商新闻《AI云,重画的起跑线》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-08-30 03:03

    • 编辑:CN



    AI与云计算,正在以前所未有的紧密姿态绑定在一起。

    2024年,中国新增千亿级别参数大模型50个,推动智能算力规模同比增长74.1%,是通用算力同期增幅的三倍以上,智算中心利用率持续突破70%[1]。

    云计算是AI规模化落地的基石,AI则彻底改变了云服务的架构与价值逻辑,催生了“AI云”这一新范式,使得云计算产业突破长期桎梏,跑出了增长的第二曲线。

    正如百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖说,当价值的创造方式被重构,产业链也会进化,AI就会进入真正的“超级周期”。

    随着产业进入应用规模化落地期,从“知识增强”走向“执行增强”,对AI云的需求也从底层的AI算力基础设施走向了更全面的一站式端到端解决方案,给云厂商提出了新的挑战。

    AI与云计算的共生关系重构技术与商业的边界,正在画出全新的起跑线,云计算固化已久的竞争格局也开始松动。

    AI重塑云计算赛道

    2020年5月,微软用28.5万颗CPU和1万颗GPU,在Azure云平台为OpenAI构建了第一台AI超级计算机,为两年后的“ChatGPT时刻”按下了倒计时。



    奥特曼(左)和纳德拉(右)

    奥特曼将这次合作称为“科技界最佳基友情”,而对当时的云计算产业来说,更大的意义在于将产业从“同质化-价格战”的水深火热中拯救出来,获得新赛道的入场券。

    这一年,中国云计算市场规模高增33.6%达到1781亿元人民币[2],是全球增长最快的地区之一。但在数据高光的背后,是惨烈的价格战厮杀以及挣脱不开的同质化困局。

    云计算的本质是算力资源的池化和再分配,传统云计算作为“新基建”之一,扮演的角色类似于供水厂、供电厂,是算力的搬运工,算力也如同水电被标准化,导致差异化困难,价格便成为了竞争唯一的铆。

    海外巨头以亚马逊AWS为代表率先开战,宣布对计算实例Amazon EC2和存储服务Amazon S3等多项云计算核心业务降价,最高降幅达到40%,微软Azure和谷歌云迅速跟进,最高降幅分别超过50%和60%。



    AWS当时的一则降价公告

    战场蔓延至正值高速增长期的中国,战况更是惨烈,围绕政企大单和互联网增量市场,从单纯的资源降价进阶至战略性亏损抢占,招标项目“地板价”频现,一线巨头以利润的暴跌为代价守阵,二线厂商徘徊生死边缘。

    与提供标准化算力资源的公有云相比,以私有云为代表的定制化解决方案路线,被认为是云计算摆脱同质化陷阱的良方,但在战火纷飞的2020年,却也深陷碎片化瓶颈。

    定制化是通用性的反面,导致需求的“非标性”,不同行业、不同规模的客户对云计算的理解和自身技术能力差异巨大,需求天差地别,需要厂商“上可摘星辰,下可捞月亮”。

    客户需求拳拳到肉,对应的是居高不下的成本和人力投入,坐办公室的工程师沦为科技施工队,

    微软与OpenAI的“AI+云计算”联姻,为乌云密布的云计算产业打开了一扇窗。

    一方面,AI模型训练依赖云计算超大规模计算能力,打开了市场空间,另一方面,AI技术融入云计算带来技术的革新,衍生新的应用场景,同时提高了底层计算方案的通用性,在同质化和碎片化之间取得了平衡。

    简单来说,就是将竞争的焦点从 “我的计算力有多便宜” 转移到 “我能为你解决什么业务难题”上,从简单粗暴的资源规模竞争,全面升级为创新解决方案的竞争。

    当“AI云”成为冲破雾霭的第一束阳光,只有少数人意识到了,其中就包括百度智能云

    人工智能时代的技术栈分为四层:芯片层、框架层、模型层和应用层。

    百度是最早投身AI的中国公司之一,AI向来是其长坡厚雪的赛道。

    2016年,百度发布并开源了中国自主研发的第一个深度学习框架“飞桨”;2018年,云端全功能AI芯片“百度昆仑”在百度AI开发者大会首发;2019年,百度开始预训练大模型的研发,为后来发布的文心大模型奠定了基础。

    截至2020年底,百度已经事实上拥有了从底层硬件到上层应用的完整AI技术栈,这是当时所有云计算竞争对手都不具备的完整生态。

    这一年,百度智能云业内首倡“云智一体”的发展策略,以全栈布局优势率先启动了AI开发范式的变革,带领中国云计算产业向新的模式演进。

    “大力”出不了奇迹

    8月初,知名调研机构Gartner的报告称,全球对AI基础设施持续加码投资,与此同时,企业内部的新项目却陷入“不确定性暂停(Uncertainty Pause)”[3],新技术上线节奏明显放缓。

    根据网站AI Graveyard(AI墓地)统计数据,截至目前,网站收录的4845个AI项目中,已有1351个被关闭、被收购或停止运营,其中有277个项目是在过去的7个月内“死亡”的,平均每天都有一家AI初创公司倒下。



    “AI墓地”网站

    应用落地能力与基础设施投资规模的背离,证明了大模型时代云计算商业逻辑的彻底改变。

    过去以“规模化降本”为主要打法,大兴土木、越亏越投,如今虽然同样强调底层硬件设施的投资,但对整体系统和解决方案的调优能力也被前所未有的前置了。

    一方面,相较于传统云计算任务,AI训练和推理对算力消耗巨大,特斯拉当年的dojo集群运行在1万颗GPU上,建造成本3亿美元起步,因此需要从芯片层、硬件层、框架与模型层等多个维度调优,以实现更高的计算效率和更低的成本。

    另一方面,AI大模型是极其复杂的系统工程,涉及数据处理、模型训练、调试、部署等漫长链路,并非像过去一样“大力就能出奇迹”,要想提高方案落地效率,需要云计算厂商能够提供“端到端”的调优能力,以降低客户的应用门槛。

    带着AI的深深烙印,百度在入局云计算之初就明确了“人工智能、大数据与云计算”三位一体的发展策略,到了“云智一体”的时代,升级为“算力-模型-应用各层架构”的端到端优化能力。

    百度智能云提供三个层面的服务,覆盖了大模型的整个生命流程:

    第一层是基础设施层(AI IaaS),负责“算”,核心部分包括百度自研的AI芯片昆仑芯,今年4月实现了国内首个三万卡集群的规模化部署,能够同时承载多个千亿参数大模型的全量训练,支持1000个客户同时做百亿参数的大模型精调。

    百度百舸(Baige)AI异构计算平台,则负责高效调度和优化异构算力,通过AI大引擎能力大幅提升AI任务效率,例如可以将自动驾驶模型的迭代周期从“月级”缩短至“周级”。

    第二层是平台服务层(AI PaaS),负责“智”,千帆平台将模型服务、Agent编排、数据和企业级服务等多种服务模式打包,类似于一个企业级大模型开发与应用的“超级工厂”,也是“云智一体”战略的核心载体。

    第三层则是应用与解决方案层(AI SaaS/Solution),百度智能云也在千帆和百舸上,开发了一些开箱即用的Agents,直接面向各行各业的具体场景,包括一见视觉大模型平台,数字员工等等。

    通过建立一个全栈式、端到端的产品体系,百度智能云的目标不只是解决算力优化、行业落地等固有困境,更是要打造一个活跃的生态,给崭新的业态提供新的解题角度。

    长期主义者的胜利

    AI大模型冗长的产业链和对算力的惊人需求,进一步提高了AI云的准入门槛,也要求厂商明确自身长板,形成更具竞争力的商业模式,让投资掷地有声。

    放眼当下各家云计算巨头的布局,有重金砸向基础设施、凭借优势业务资源构建商业闭环的,也有强调用户需求和产品体验,靠工程能力和B/C端连接能力抢占市场的。

    与同行们相比,百度智能云更像是一个“技术专家” ,以“AI带动云” 作为核心驱动力,以全栈自研的AI能力吸引客户上云,与“AI原生”的行业大势呈现了高度的一致性。

    根据IDC最新发布的报告,2024年,百度智能云以24.6%的市场份额连续六年、累计十次蝉联中国AI公有云市场份额第一。作为云计算赛道的后来者,百度智能云正是依靠AI技术的积累以及“云智一体”战略引领下的错位竞争,实现了一次完美的换道超车。



    在刚刚召开的2025百度云智大会上,沈抖宣布,百度智能云“云智一体”战略进一步升级:

    将打造云智一体、智能优先的新一代AI云基础设施,一切以智能为核心,致力于提升智能的天花板、扩大智能的渗透面,成为中国AI引领世界、造福人类的坚实底座。

    基于这一全新战略,百度智能云的智能基础设施和平台服务迎来了再次迭代。

    其中,百度百舸AI计算平台迭代至5.0,主要针对推理能力进行了全面升级。数据显示,当前推理算力在云端算力中的占比已达到58.5%[4],对应AI大模型应用进入密集落地期,百舸升级以应时需。



    据沈抖介绍,当前AI计算的瓶颈主要体现在网络、算力、推理系统,以及训推一体的整体计算效率,而百舸5.0正是在这四个维度上实现了性能的跃升,其中最大亮点之一在于昆仑芯超节点实例在百舸上正式可用。

    昆仑芯超节点是将64张卡放进同一个机柜,超节点用卡间互联代替机间互联,实现单卡性能提升13倍,单卡吞吐提升近一倍,较国内同类产品至少高出15%,单机训练性能提升10倍。

    这意味着使用搭载了昆仑芯的百度智能云,只需要花费几分钟、一个云实例,就可以轻松运行一个参数1万亿的开源模型。

    在此基础上,为了进一步压榨算力资源,提升训练、推理效率,百舸还发布了强化学习框架BRL,将训练和推理两个独立环节打造成一条“推理采样、奖励评估、训练更新”的流水线,将单点吞吐推到极限,相较于原先的开源框架效率提升9倍。

    与此同时,百度智能云千帆平台也迎来了4.0时代,打造为Agent为核心的一站式企业级服务平台。



    AI Agent本质是一个能感知、会决策、可执行的智能体,被Gartner列为2025年十大技术之首,并预测到2028年,33%的企业软件应用程序将包含代理式人工智能 (Agentic AI),至少15%的日常工作决策将通过Agent自主做出。

    百度智能云千帆4.0为开发者提供了Agent开发所需要的模型、Agent编排、数据和企业级服务等能力,最终目的是为了打造一个能够支撑Agent开发和创新的系统化基础设施,打造一个高效的AI能力工厂,降低Agent的开发门槛,加速应用落地。

    在围绕Agent补充工具链的同时,千帆4.0还将模型库扩充至150个,其中千帆自研行业专精模型库再次升级,带来更好的效果、更低的成本和更强的性能。

    例如,千帆慧金金融行业模型,在金融行业的认证考试、推理计算等公开评估集上普遍超过了SOTA的通用模型;千帆VL视觉理解模型则在20多个开源评估集上效果领先。

    在此基础上,百度智能云还推出了“开箱即用的”数字员工“AI吴彦祖”、一见SOP合规分析能力,为Agentic AI在客服、营销场景和专业级视觉AI应用的实践提供了业内范本。

    伴随着百度智能云的迭代升级,其解决方案应用领域不断扩大,从传统的金融、冶金行业到人形机器人、自动驾驶、3D创作、AI眼镜等众多创新赛道,为百度在未来想象与不确定性并存的科技竞争中占下身位。

    根据百度今年第二季度财报,百度智能云收入同比增长27%,推动百度AI新业务首次突破100亿元,同比增长34%。百度创始人李彦宏对此表示,“第二季度,智能云业务实现健康增长,这得益于我们不断加强的全栈AI能力和端到端AI产品及解决方案。”



    在2025百度云智大会演讲的尾声,沈抖表示,每一代基础设施的使命,都是激发新产业、创造新增长。

    这让人想起年初李彦宏在世界政府峰会的发言,“人们无法确切知道创新何时何地会出现,所能做的就是营造一个有利于创新的环境[5]。”

    而这,也是百度智能云云从过去到现在一直在做的事。

    热火朝天的AI云投资背后,是无数行业专家的警告:

    目前对AI大模型的投资仍处于早期阶段,短期内难以带来显著营收,这代表云计算竞争的根本属性并没有因为AI大模型的到来真正改变。

    它注定不是一场属于投机者的狂欢,终将是一场长期主义者的胜利。

    而百度智能云正在领跑。



    参考资料

    [1]中国智算云行业市场现状分析及发展潜力研判报告,智研咨询

    [2]中国互联网发展报告(2021),中国互联网协会

    [3]Forecast Alert: The Uncertainty Pause Dominates Enterprise IT Spending, 2Q25, Gartner

    [4]2025云计算十大关键词,中国信通院

    [5]李彦宏在世界政府峰会上谈创新:无法预知创新何时何地出现,环球网

    作者:何律衡

    编辑:李墨天

    责任编辑:何律衡

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