百度又拿了个第一后，好像找到了自己的节奏

九年前，当 AlphaGo 在棋局上击败李世石的时候，或许没多少人能预见，这场胜利，让人工智能以一种强势的姿态，闯入了我们的视野当中。

刚开始的时候，大伙儿突然发现，原来 AI 也不是什么高深莫测的玩意儿，它可以是召之即来，挥之即去的聊天机器人，也可以是一句话生成图像和视频的工具。

结果也没过多久，AI 这手就伸得越来越长了。

手机、电脑发新品的时候不宣传一波 AI，好像就少了灵魂；去医院拍个片子，搞不好先给你下诊断的都不是医生；还有各种 App 上的 AI 功能，让人看得眼花缭乱。。。

特别是具身智能，像科幻电影里那种人和机器人共处的世界，以一种怪异的方式展开了。

上春晚扭秧歌不说，现在出门逛个街，指不定都能碰上机器人 / 机器狗出来招揽生意，各种营销活动也热衷于请机器人过来热场子。

而且机器人的花活也是越整越多，前几年，还是走路跟个八旬老太太似的铁憨憨，今年基本都能跑能跳，后空翻、打拳击都不在话下，甚至还操办起了人形机器人运动会。

整个 AI 行业的发展，实在太快了。

就这么说吧，要是你现在还在提 " 互联网 +"，那就真得好好补补课了，咱们现在属于是一只脚已经踏入了 " 人工智能 +" 时代。

各行各业，都在思考，或者已经用 AI 来重构、颠覆原先的旧模式，生怕慢一步就被时代甩开了。

这一切，当然离不开企业，在技术创新上又卷出了新高度，但差评君顺着网线扒了扒发现，每一个表面上看着光鲜亮丽的AI，背后都有云服务商在负重前行。

一看到云服务商四个字，可能有差友眼皮子已经开始打架了，但别着急，咱们今天先聊点有意思的。

就拿大伙儿比较熟悉的具身智能来说，你以为能跑能跳的机器人，全靠自己进化来的？那就想得太理所当然了。

坦白讲，现在等着具身智能跨过去的坎儿，可都不是省油的灯。

缺数据、软件算法有短板、泛化能力不足。。。一句话总结就是，脑袋嘛还不够聪明，跳科目三炫炫技还凑合，真干活儿还是算了吧。

光是缺数据，就够机器人喝一壶的了。

其实为了解决高质量数据稀缺的问题，业内也做了很多努力。

真实数据又贵又少，英伟达就搞了个 Omniverse 平台，先在数字孪生的物理世界里给机器人上上强度。也有专门的数据采集工厂，线下真实机器人。

建立数据集也是常规手段，像北京人形机器人创新中心，就在加速搞百万量级的高质量数据集。

当然，百万量级的数据也不是凭空产生的，建立数据集你得先生产、采集，再标注，这些活儿自己吭哧吭哧干，太费劲。

专业的事儿，还得专业团队来干。

所以北京人形机器人创新中心，就找了百度智能云，因为他们家之前搞自动驾驶，算是数据采集和标注的老手了。

更重要的是，在 AI 公有云市场占有率这一块，百度智能云妥妥的榜一大哥，能力如何，市场数据不会骗人。

但如果只有数据集的事儿，其实找一家数据公司干也不是不行。

偏偏搞定数据，只是机器人万里长征的第一步。。。后面还有更吃资源的模型训练，仿真测试和模型推理。

所以找一家像百度智能云这样，有全栈 AI 开发能力的云服务商，更省事儿。

首先在算力上，百度智能云的 GPU 扛把子百舸，训练推理的一把好手。

对于机器人这种，需要反复进行模拟训练和策略优化的场景，单卡性能强没用，而百舸强就强在，能确保万卡集群同时高效协同的稳定性。

有足够的算力之后，干点啥都不至于畏手畏脚的了。

想让机器人的脑袋变聪明，百度智能云也能掏出千帆大模型平台，让技术人员自由发挥。

像北京人形机器人创新中心的机器人，就是在百度智能云的千帆大模型平台帮助下，既能听得懂人话（自然语言精准解析），又能看得懂世界（多模态信息处理）。

要我说，他们家的天工机器人，之所以能拿百米冠军和半程马拉松冠军，这里边多少有点百度智能云的功劳。

当然了，这种强强联合的模式，并不是个例。实际上，这已经成了具身智能行业的标配。

差评君了解到，像大名鼎鼎的宇树科技等头部厂商，也选择了百度智能云的 AI 服务。

而百度智能云，显然也意识到了，自己作为行业基础设施的定位，所以一直在进化。

就在这两天的百度云智大会上，百舸、千帆又上新了。

百舸 5.0，给训练推理效率又来了一波加强。只需要几分钟，就能跑万亿参数模型的昆仑芯超节点上线之后，说不定明年的机器人运动会，就得加个花样滑冰的项目了。

还有升级的千帆 4.0，发布 RFT 工具链，能用几百条数据，达到过去上万条数据的模型精调效果。这对缺数据的具身智能行业来说，也无异于雪中送炭。

聊完在现实世界摸爬滚打的机器人，咱们再看看AI在游戏世界里，玩得能有多花。

这么说吧，就连游戏 NPC，现在都得卷活人感。

像港科大研究出来的 AI 小镇 Aivilization ，里面的十万个智能体，个个都跟真人似的。

图源 Youtube

问题在于，活人感 NPC 你靠人工写，那肯定是行不通的。用大模型吧，可以是可以，就是大模型要足够聪明，而且还得考虑到，怎么让这么多玩家同时跟 AI NPC 交流，还不卡顿。

网易伏羲出的《逆水寒》手游，哥几个应该听说过吧，里面的 AI NPC 可以跟玩家自由对话，这就好比，给你的 ChatGPT 套了个漂亮的游戏皮肤。

因为跟 NPC 聊天，有些人都快把《逆水寒》玩成乙游了。

图源小红书网友

当时，网易伏羲也是找到了百度智能云，一方面，百度智能云的文心人设大模型，能给 AI NPC 注入能理解、会思考、懂人设的灵魂。

另外呢，百舸的底层算力资源，也保障了游戏在高并发访问下的稳定性，确保玩家的游戏体验。

结合这次千帆 4.0 的升级，百度智能云不光丰富了模型库，更重要的是，Agent 开发更丝滑，这给游戏行业，又提供了更多的想象力。

最后，咱们再来看看平时接触得比较多的 AIGC，什么文生图、文生视频，一个两个都是吃算力的怪兽。

在技术上，为了保证生成结果的稳定性、一致性，模型训练也不是一天两天的事儿，甚至硬件、系统配置和软件的故障，还可能中断训练。

所以对于大多数玩家而言，不如就把脏活累活，都交给了云服务商来干。

以生数科技为例，百度智能云为其提供了百舸异构计算平台，万卡集群都说腻了，重点是有效训练时长占比超过 98.8%。

训练稳定性方面，百舸还提供了一系列运维工具，保证万卡集群不在关键的时候掉链子。

包括这次升级，百舸 5.0 在网络、推理系统等方面也做了优化，通信更快、延迟更低，更智能的调度策略，提升推理系统的吞吐量，把 AI 的训练推理效率，又推向了一个高潮。

虽说这次咱们只举例了三个行业，但实际上，像智能终端、智能汽车，还有工业、金融、教育，各行各业的AI百花齐放，都少不了包括百度智能云在内的云服务商在打地基。

可能有差友疑惑，这么多云服务商，到底应该咋选？

差评君特地去翻了 IDC 刚发的报告，发现国内市场，主要是被百度、阿里、腾讯还有华为四家把着。

借着榜一大哥百度智能云的表现，我们还发现，这个圈子已经内卷出了新高度。

AI 时代的云服务，早就不是野蛮堆卡的粗放模式了，让成千上万的 GPU 高效协同，才是真正值得解决的工程难题。

百度第一个喊出了 AI 云的口号，包括 " 云智一体 " 战略在内，每一次产品的升级和生态融合，其实都是在回答一个问题：AI 时代，到底需要什么样的云服务？

今天，他们对于这个答案更清晰了，智能经济时代，需要的是 " 云智一体、智能优先 " 的云。

从底层算力到模型训练，再到 AI 应用的全栈开发能力，百度智能云让开发者，不再需要关心底层的硬件、模型部署等复杂问题，而是可以放开手脚去打磨一个好的 AI 应用。

就像工业革命的浪潮，离不开钢铁、煤气和电力，今天 AI 想要掀起变革，也需要自己的水电煤。

我们对于 AI 的所有想象，可能都要依赖于云服务商的进化。

撰文：没瓜西