在人工智能领域的激烈竞争中，一个核心问题逐渐浮出水面：技术创新的扩散，而非单纯的技术进步本身，才是决定产业未来的关键。谁能够以更低的成本和更高的效率，将AI的潜力转化为实际生产力，谁就能在竞争中占据先机。
随着DeepSeek的“引线”被点燃，大模型再次迎来了一个爆发期。短短一个多月内，大模型的能力上限不断被刷新，产业上下游普遍认识到，大模型的“落地”已成为当务之急。在这一背景下，企业如何在生态系统中找到最佳位置，成为了新的挑战。
上世纪90年代，杰弗里·摩尔在深入研究埃弗雷特·罗杰斯的“创新扩散理论”后，将技术采用生命周期的客户群体分为五类：创新者、早期采用者、早期大众、后期大众和落后者。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。因此，这轮大模型浪潮的关键，不仅在于模型层的竞争，更在于如何将创新迅速扩散到产业中，支撑创新应用的落地。
算力瓶颈成为制约大模型扩散的关键因素之一。DeepSeek在流量洪峰的冲击下陷入“崩溃循环”，而一些第三方MaaS平台也因算力成本高昂而无奈关闭相关推理服务。大模型要转化为实际生产力，必须打破算力瓶颈。百度智能云在百舸4.0的加持下，成功点亮昆仑芯三代万卡集群，为大模型的算力需求提供了新的解决方案。
百舸4.0通过覆盖大模型落地全流程的算力平台，让用户能够高效率、低成本地使用算力。从创建集群到训练模型，百舸4.0在多个方面进行了优化，提升了端到端的性能，降低了算力成本。同时，百舸4.0还具备多芯混训、多芯适配能力，能够统一管理不同厂商、不同代际的芯片，高效完成模型的训练和推理任务。
在大模型落地方面，百度智能云也取得了显著成果。根据公开数据，百度智能云在多个行业的大模型相关中标项目中，中标数量和中标金额均位居前列。这得益于百度智能云在技术生态、行业经验和服务能力方面的显著优势，能够以高效率、低成本的方式加速大模型的推广与行业应用。
随着大模型进入全球视野，竞争已经形成了两个战场：大模型训练和大模型落地。在“百模大战”格局瓦解后，越来越多企业将注意力集中到了应用层，思考如何将技术可能性转化为稳定生产力。百度智能云通过全栈AI技术能力，针对大模型的训推、部署和调优等进行全流程优化，为行业树立了标杆。
在百度智能云的示范下，云厂商竞赛的升维已成为可预见的结果。全行业正在从底层芯片、智算平台、大模型等多个维度进行布局，推进全栈创新与快速迭代。在这场考验耐力的马拉松中，百度正以一种兼顾技术创新与产业落地的独特节奏，稳步推动大模型从创新走向产业应用。
