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全球知名諮詢機構IDC在剛剛發布的《中國人工智慧雲服務市場研究報告》中，向外界披露了三個核心信息：
1、百度智能雲以27.5%的市場份額排名第一，也是百度智能雲連續三次在AI Cloud市場中排名第一；
2、百度智能雲、阿里雲、騰訊雲和華為雲組成的頭部梯隊，拿走了AI Cloud市場超過90%的市場份額；
3、2020年上半年AI Cloud的市場規模為10.94億元，較於2019年11.6億元，正在以近100%的速度增長。
按照一般的市場規律，每當行業中的巨頭們「統一行動」的時候，往往預示著新的拐點已經出現。透過AI Cloud市場的主要參與者，以及兇猛的市場增速來看，在雲計算的賽場上，AI能力已經是下一賽段的勝負手。
01 告別割裂，雲智一體
人工智慧和雲計算的融合，早已是不可逆的趨勢。
早在2016年的時候，市場調研機構埃森哲就曾在一份人工智慧報告中，將AI技術理解為一種新的生產力要素，指出AI技術可以通過智能自動化提升生產者能力和效率，並促進各行各業生產力水平的提升。
另一家市場調研機構Tratica也在同一時間預測，2016年到2025年的十年中，關於AI的直接和間接應用將迎來大爆發，整個人工智慧的市場規模將從14億美元增長到598億美元，年增長率達到52%。
彼時正值雲計算市場激戰最酣的時刻，幾乎所有的網際網路大戶和傳統IT巨頭都在憑藉過往的經驗進場 ，「水煤電」的比喻逐漸深入人心，可等待雲計算市場的卻是一次次瘋狂的價格戰，儼然成了一場比拼資源和成本的野蠻戰爭。結果是殘酷的，美團雲對外運營59個月後，以停止服務的形式退場；網易雲適時更名為「網易數帆」，轉型為基礎軟體提供商；蘇寧雲等一大批不知名玩家，也紛紛開始敗退……
雲計算最終成為一場巨人的遊戲，但巨人們並不想持續沒有門檻的競爭。人工智慧浪潮的崛起，為雲計算市場製造了新的變局：相比於兜售存儲、計算、CDN等資源型服務，人工智慧讓雲計算可以進一步解決場景化的問題。於是巨頭們相繼開始加速雲計算和AI的融合，將人工智慧作為新的賽點。
百度智能雲最早提出了ABC三位一體的策略，並在一次次組織架構調整後確定了雲和AI融合的戰略；阿里雲在2018年的雲棲大會上確定了雲計算+IoT+人工智慧的方向，寄希望於人工智慧和物聯網來拓展業務邊界；華為雲提出了「普惠AI」的概念，以雲服務的形式輸出圖像識別、視頻分析等服務；騰訊雲也推出了AI即服務的產品。
只是人工智慧的落地並不是件容易的事。早期的雲和AI是相互獨立的，客戶想要將AI應用落地，需要先收集和準備數據，對數據進行標註，然後是數據處理並選擇對應的算法模型，對模型進行訓練和優化後，再設法應用到實際的場景中，幾乎每一個環節都在考驗企業的耐心和技術實力，也導致AI的邏輯偏向於項目制的定製化服務。
如何進一步降低AI落地的門檻，加速雲計算和AI的融合，百度智能雲給出的回答是：以雲計算為載體提供雲智一體的服務。
02 從定製化，到體系化
至於百度的思路是否正確，市場早已驗證了一切。
除了市場份額上的差異，IDC還在報告中對比了不同雲廠商在人體識別、圖像視頻、NLP等細分領域的能力，其中百度智能雲在這些細分領域的開放API數量、離線SDK、用戶認知度等維度上均領先於阿里雲、騰訊雲、華為雲等廠商。
不久前的2020百度雲智峰會上，百度智能雲官方也向外界展示了一組數據：百度智能雲AI Cloud的活躍客戶數同比去年增長了65%；百度智能雲對外開放的AI能力已經有270多項，服務了260多萬開發者，日均調用量超過1萬億次。
之所以在AI Cloud賽道上擁有碾壓級的優勢，與百度本身在AI領域的厚積薄發不無關係，同時也離不開百度智能雲敏銳的洞察力：當人工智慧被越來越多人視為經濟增長的新驅動引擎時，意味著企業級客戶對雲計算的需求正進一步聚焦，從過去為了上雲而上雲，過渡到利用人工智慧解決實際問題。這個過程中需要建立起人工智慧與雲計算深度融合的架構體系，改變人工智慧現有的交付方式。
與之對應的一幕：在8月份舉辦的ABC SUMMIT 2020百度智能雲智能計算峰會上，百度智能雲奉獻了一場以「智能計算」為主題的技術盛會，新一代雲基礎架構「太行」、雲原生資料庫產品「蓋亞」等新技術集中亮相，同樣讓人印象深刻的還有百度智能雲將雲能力和AI能力深度融合的AI-Native架構。
全新的AI-Native架構主要由三部分組成，一是數據中心、AI晶片、AI計算集群、高速網際網路等組成的雲基礎平臺層；二是飛槳平臺、數據智能平臺、雲原生平臺、雲邊端一體平臺提供全棧技術的工程開發平臺，和視頻雲、區塊鏈、智能客服、智能營銷、智能辦公等場景應用解決方案組成的應用開發平臺；三是包含網際網路架構、數據智能、模型工廠的智能化實踐方法論。
打一個比方的話：傳統的雲計算是服務於「計算」的，百度智能雲通過系統架構上的調整，將雲計算和人工智慧進行了體系化的融合，進一步向「為AI而生」的智能計算邁進，等於說打通了雲智一體的「任督二脈」。
作為國內人工智慧行業的「頭雁」，百度深知當前AI Cloud還處於早期階段，應用場景大多始於線下的定製化。儘管 AI落地的龐大市場空間不可小覷，但前提是找到AI快速落地的戰略，並將戰略付諸於行動。
03 百度善謀，布局有道
百度智能雲的知行合一，其實也是在順應潮水的方向。
雲計算一直被視為一場馬拉松式的競爭，但絕不是不顧方向地蒙眼狂奔，而是需要結合市場需求不斷調整節奏。就像在AI落地的需求漸漸顯現後，百度智能雲、阿里雲、騰訊雲等均有所洞察，一些表現遲鈍的玩家大概率將被市場所淘汰。
所不同的是，百度智能雲還有另一重先天優勢。
雲計算的比拼從來都不是純粹的技術戰，戰略高度、反應能力、市場策略、協同能力等同樣是不可或缺的因素。不只是飛槳、百度大腦、AI-Native等幫助百度智能雲收割市場的「奇兵」，雲和AI在組織架構上的無縫銜接，讓百度智能雲在戰略上可以審時度勢，並以最快的速度做出反應。
比如百度智能雲洞察到了產業智能化的急迫性，迅速提出了「以雲計算為基礎，以AI為抓手，聚焦重要賽道」的新戰略；立足產業升級的「十四五」規劃出臺後，百度智能雲將「壯智凌雲」作為2020百度雲智峰會的關鍵詞，並推出了迎合市場趨勢的雲智新生態計劃，以扶植1萬家合作夥伴的形式加速AI走進生活生產的每一個角落。
無論是IDC等權威機構的背書，還是百度智能雲本身的戰略協同，都預示著百度智能雲正在藉助AI Cloud的賽道上演一場加速超車的布局。
可以給出的解釋是，企業上雲已經進入了第四個階段，即從最初為了節省成本上雲，到思考數據上雲的安全性，再到對私有雲、公有雲和混合雲的「糾結」，現階段的核心命題在於：上雲可以帶來哪些能力上的提升？也就意味著，AI正在從雲廠商的差異化優勢，逐漸轉變為吸引客戶的必備能力。
何況百度智能雲的雲智一體布局，已經得到了市場的認可。
在金融領域，百度智能雲與浦發銀行打造的首個金融數字人，幫助企業大幅提升了在金融創新、客服交互方面的能力；在保險行業，百度智能雲與中國太保產險聯合打造的車輛智能定損產品「太·AI」，可以精準識別32個車輛主要部位，損傷識別準確率超過90%，客戶理賠時間被壓縮到分鐘級；在健康領域，百度AI探索出了糖尿病醫防融合服務模式，有效提升了基層糖尿病診療的規範化水平......
正如百度CTO王海峰多次提到的觀點：「驅動工業革命的核心技術具有很強的通用性。」在百度智能雲的戰略構想中，雲智一體的融合能力正是讓AI作為一種通用能力走進千行百業的基石，也是百度智能雲戰略能力的來源。
04 寫在最後
隨著人工智慧的落地應用，越來越多人開始認同這樣一種觀點：AI就是繼蒸汽、電力、信息技術後，觸發新一輪工業革命的通用技術。
先於行業給出洞察，並且在戰略上率先布局的百度，則悄然開啟了新的徵程：
當AI能力已經是企業上雲的首選，不斷被各行各業的案例反覆驗證的時候，百度智能雲已經在雲智一體的模式下開足了馬力，一面將百度的AI能力作為差異化競爭力不斷開拓市場，在雲計算的新賽段中佔據了領先地位；一面詮釋了雲和AI天然的夥伴關係，正在一個又一個行業中觸發生產力智能化變革的奇點。