近期，在與眾多企業(yè)客戶交流其人工智能項目的過程中，一個顯著的趨勢逐漸顯現：企業(yè)關注的焦點已從“選擇哪個大模型”轉向“能否提供端到端解決方案”“如何保障數據隱私”“能否實現從基礎模型到智能體、再到API接口并最終融入業(yè)務場景的全鏈路建設”。這表明，盡管人工智能的熱度未減，但企業(yè)需求已發(fā)生深刻變化，從單純的接口調用轉向對全棧能力的追求。

過去，企業(yè)多將人工智能視為“API工具箱”，僅需接入模型即可實現基礎功能。然而，隨著人工智能逐步滲透至企業(yè)核心業(yè)務，其應用場景日益復雜。一個任務可能需在多個模型間切換，涉及代碼生成、圖文視頻創(chuàng)作、業(yè)務流程自動化等精細化操作。在此背景下，精度、時延與成本的平衡成為企業(yè)日常決策的關鍵考量。

某企業(yè)項目負責人透露，客戶如今明確要求供應商提供端到端的服務水平協議（SLA），不僅要求結果精準，還需確保任務在幾分鐘內可靠完成。這一需求倒逼人工智能云服務提供商從單純關注模型性能，轉向構建覆蓋芯片、模型、應用的全棧能力體系。

市場研究機構發(fā)布的報告顯示，2025年上半年，中國一站式人工智能云服務市場規(guī)模達259億元，其中阿里云與百度智能云分別占據30.2%和22.5%的份額，合計超過半數。這一數據印證了全棧能力已成為企業(yè)選擇合作伙伴的核心標準。

以蘋果公司為例，其在中國市場選擇百度與阿里作為人工智能合作伙伴，正是基于兩家企業(yè)在全棧領域的優(yōu)勢。據彭博社報道，百度負責提供核心模型支持，阿里則專注于端側優(yōu)化，二者形成互補，共同構建起蘋果在中國的“人工智能動脈”。

長期投入與戰(zhàn)略定力是阿里與百度脫穎而出的關鍵。阿里云宣布未來三年將投入3800億元用于云與人工智能基礎設施建設，而百度自2013年成立深度學習研究院以來，累計研發(fā)投入超1800億元，研發(fā)支出占比持續(xù)保持在20%以上。這種“長跑型”策略使其在全棧競爭中占據先機。

百度智能云的“云智一體”架構是其全棧能力的典型代表。底層依托自研的昆侖芯與百舸計算平臺，今年已建成國內首個自研萬卡集群，可同時訓練多個千億參數模型；中間層通過千帆大模型平臺集成150余個模型，涵蓋文心系列及主流第三方模型；上層則面向數字員工、智能客服及制造、金融、教育等行業(yè)提供定制化智能體解決方案。這種架構使人工智能不再是云的附加功能，而是深度融入系統，形成算力、模型、應用的良性循環(huán)。

阿里云的路徑與之類似，通過通義大模型與云服務的深度融合，構建起面向企業(yè)級的完整閉環(huán)。這種模式不僅提升了服務可靠性，還降低了企業(yè)的技術遷移成本。

實際應用場景中，全棧能力的價值已得到充分驗證。在金融領域，百度智能云助力招商銀行部署國產芯片集群；制造業(yè)中，中國鋼研借助其技術實現秒級檢測與50%的產線效率提升；教育行業(yè)，好未來通過算力調度將資源利用率提高10%；智聯招聘則利用千帆平臺搭建7×24小時人工智能招聘助手，自動化推進求職流程。這些案例表明，人工智能云服務正從模型層向業(yè)務層滲透，成為企業(yè)數字化轉型的核心引擎。

對于產品團隊而言，這一轉變同樣顯著。過去接入人工智能模型時，團隊主要關注接口調用與性能問題；如今則需綜合考慮算力分布、服務彈性擴展及混合部署能力。這種需求升級進一步推動了人工智能云服務向全棧化演進。

市場數據亦支持這一趨勢。2025年上半年，百度人工智能新業(yè)務收入達194億元，同比增長36%，增速位居行業(yè)首位；阿里云同期收入635億元，增長22%。兩家企業(yè)的增長軌跡表明，全棧能力已成為人工智能云服務市場的核心競爭力。

十年前，人工智能尚屬前沿探索領域；如今，其能力已通過云端實現規(guī)模化落地。人工智能云服務正成為像電力、網絡一樣的基礎設施，為企業(yè)提供穩(wěn)定、普惠且持續(xù)演進的技術支撐。在這一進程中，阿里與百度既是對手，亦是同行者，共同為智能時代的深化發(fā)展奠定基礎。