随着DeepSeek的横空出世，大模型领域再次迎来了井喷式发展，短短一个多月内，技术边界被不断突破，“落地应用”已成为业界的普遍共识。
在这一背景下，企业如何在生态系统中找到最佳定位成为关键议题。上世纪90年代，杰弗里·摩尔在《跨越鸿沟》一书中，基于创新扩散理论，将技术采用者分为创新者、早期采用者、早期大众、后期大众和落后者五类。如今，大模型正处于从早期采用者向早期大众过渡的“鸿沟”阶段，如何快速将技术创新扩散至产业中，成为新的竞争焦点。
算力挑战：跨越鸿沟的关键
DeepSeek走红后，一度因算力瓶颈陷入崩溃循环，部分第三方MaaS平台也因高昂的算力成本，不得不暂停相关服务。算力供应的不稳定和高昂价格，成为制约大模型落地的重大障碍。百度智能云在此刻宣布，借助百舸4.0平台，成功点亮昆仑芯三代万卡集群，为跨越算力鸿沟提供了新方案。
百舸4.0通过覆盖大模型落地全流程的算力平台，实现了高效、低成本的算力使用。创建集群从以往的数周缩短至1小时，且能有效提升集群稳定性，保障长时间高效训练。百舸4.0的多芯混训能力，使得不同品牌和代际的芯片能够统一管理，进一步提高了算力利用率和灵活性。
落地实践：工程能力的较量
在大模型落地初期，大中型企业成为首批采用者，他们的选择往往反映了市场的真实需求和创新方向。据统计，百度智能云在2024年大模型相关中标项目中，无论是项目数量还是金额均位居前列，2025年初更是实现了中标数量和金额的双第一，占据全行业的三分之一。
这一成绩的背后，是百度智能云在工程能力上的显著优势。作为同时深耕芯片、框架、模型、应用的企业，百度智能云能够针对大模型的全流程进行优化，提供完善的落地指导、先进的产品架构、全面的安全治理以及开放的生态支持，以高效率、低成本的方式加速大模型的推广与行业应用。
算力竞赛：长跑才刚刚开始
随着大模型进入全球视野，算力竞赛成为不可或缺的一环。百度智能云在点亮昆仑芯三代万卡集群后，计划进一步扩展至3万卡，甚至具备10万卡集群的部署和管理能力。这一布局不仅是为了满足大模型竞赛的算力需求，更是为了提升资源利用率，降低云服务成本，推动大模型在千行万业的广泛应用。
在全球范围内，xAI、meta、OpenAI等巨头也在积极布局大规模智算集群，以应对大模型竞赛和创新的扩散。大模型的产业竞赛，如同一场马拉松，考验着企业的耐力和战略布局。百度智能云正以技术创新与产业落地并重的节奏，稳步推动大模型从理论走向实践。
在World Governments Summit 2025峰会上，百度创始人李彦宏强调了对芯片、数据中心和云基础设施的持续投入的重要性，这不仅是打造更好、更智能的下一代模型的基础，也是推动大模型广泛应用的关键。
