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卷應(yīng)用將是中美AI的分水嶺

越來越多的數(shù)據(jù)顯示,全球唯二的AI創(chuàng)新策源地——美國和中國,對AI未來發(fā)展的趨勢有著明顯不同的判斷和走向。

簡言之,在同樣都試圖把AI變成生產(chǎn)力的過程中,美國依然更熱衷于訓(xùn)練更大、更多的大模型,而中國企業(yè)明顯的更加注重于切入應(yīng)用領(lǐng)域,而這可能讓中國的AI從長期看更具競爭力。

數(shù)據(jù)很能說明問題——基于全球視角的對去年AI消耗的1萬億個(gè)token進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析可以看到明顯的趨勢——全球用于訓(xùn)練和推理的token呈現(xiàn)1:1比例,這在前兩三年甚至都是不可想象的,彼時(shí)推理所產(chǎn)生的token只占全球的2%-5%。

訓(xùn)練是為了打造更強(qiáng)大的模型,而推理更多的體現(xiàn)于實(shí)際應(yīng)用場景,推理需求的飆升意味對AI的應(yīng)用在極速發(fā)展,尤其是中國市場。

模型導(dǎo)向和應(yīng)用導(dǎo)向正日益成為中美AI之間PK的分水嶺,而它們誰更有助于鞏固自身在全球AI創(chuàng)新方面的地位,似乎也有了更為明確的答案。

百度,這家中國最早切入AI研發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)公司的現(xiàn)狀,似乎就很能說明問題。

——導(dǎo)語

01

秒噠的“水晶鞋效應(yīng)”

在商業(yè)世界里,尋找Product-Market Fit(產(chǎn)品市場契合點(diǎn))被奉為圭臬,但在AI時(shí)代,這種契合需要一種更極致的做法來打造。

把目光投向剛剛在杭州落幕的百度AIDAY。這場活動中披露的數(shù)據(jù)顯示,百度智能云旗下的無代碼應(yīng)用搭建平臺“秒噠”,在發(fā)布僅僅8個(gè)月后,就交出了一份令人咋舌的成績單:平臺已累計(jì)生成超50萬個(gè)商業(yè)應(yīng)用,日新增應(yīng)用漲幅超150%,其中帶有后端的應(yīng)用占到一半,覆蓋教育、商業(yè)、內(nèi)容創(chuàng)作、企業(yè)服務(wù)等200余個(gè)場景,累計(jì)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)與效率價(jià)值超50億元。

圖片

舉個(gè)例子就能說明——安卓生態(tài)或蘋果生態(tài),分別積累了近20年的應(yīng)用數(shù)量也不過百萬級,其中還在使用的大概只有五分之一。

換句話說,盡管有很多是練手或嘗試之作,但秒噠在8個(gè)月里產(chǎn)生的應(yīng)用數(shù)量就達(dá)到了安卓或蘋果生態(tài)應(yīng)用規(guī)模一半以上,這在移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是不可想象的,這是真正意義上把AI能力和實(shí)際應(yīng)用結(jié)合起來產(chǎn)生的一種偉大的生產(chǎn)力革命。

這組數(shù)據(jù)背后還隱藏著一個(gè)更為關(guān)鍵的細(xì)節(jié):在這50萬個(gè)應(yīng)用中,日新增應(yīng)用漲幅超150%,其中帶有后端的應(yīng)用占到一半。在軟件工程的語境里,帶后端意味著這不再是那個(gè)只能看不能用的PPT演示或原型Demo,而是能夠真實(shí)存儲數(shù)據(jù)、處理復(fù)雜邏輯、被用戶在實(shí)際業(yè)務(wù)中高頻調(diào)用的“活應(yīng)用” 。

這種爆發(fā)式的增長,完美印證了AI賽道中一種奇特的現(xiàn)象——“水晶鞋效應(yīng)”。

這個(gè)概念源自那個(gè)我們耳熟能詳?shù)耐挘夯夜媚镏挥写┥夏请p那雙嚴(yán)絲合縫的水晶鞋,才能與王子匹配,開啟新的命運(yùn)。在AI領(lǐng)域,這個(gè)比喻被用來描述一種近乎宿命般的供需關(guān)系:當(dāng)一個(gè)AI產(chǎn)品恰好完美解決了一批用戶長期未被滿足、甚至被傳統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)模式所遺忘的特定問題時(shí),這批用戶就會瞬間轉(zhuǎn)化為“死忠粉”。

秒噠的表現(xiàn),也意味著“編程”這一曾被視為數(shù)字世界最高門檻的權(quán)力,正在被徹底下放。曾經(jīng),它是只有受過專業(yè)訓(xùn)練的程序員才能掌握的屠龍技;如今,它成了普通人解決真實(shí)問題的瑞士軍刀。

王治磊,一位普通的石油企業(yè)工程師,他不是碼農(nóng),但他比任何軟件工程師都懂油氣井的生產(chǎn)設(shè)計(jì)。14年前,他的企業(yè)曾花費(fèi)巨資、立項(xiàng)合作開發(fā)一套設(shè)計(jì)軟件,投入140萬,結(jié)果做出來的東西連直觀的圖表都畫不出來 。

原因很簡單:懂代碼的不懂石油,懂石油的不懂代碼。這種錯(cuò)位,困擾了傳統(tǒng)軟件行業(yè)幾十年。

而現(xiàn)在,王治磊用秒噠,無需代碼,自己動手開發(fā)了“油氣井生產(chǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)”。這套系統(tǒng)不僅完美解決了專業(yè)痛點(diǎn),重塑了工作模式,更直接為企業(yè)省下了140多萬元成本 。

再看另一個(gè)案例,“蝸牛牙牙”,一款專注于兒童口腔健康的科普應(yīng)用。它的開發(fā)者是一位口腔預(yù)防教育從業(yè)者李建飛,也是支付寶高級專家。他原計(jì)劃自建團(tuán)隊(duì)研發(fā),預(yù)估至少耗時(shí)四個(gè)月。但當(dāng)他轉(zhuǎn)向秒噠,從UI設(shè)計(jì)到邏輯構(gòu)建再到數(shù)據(jù)庫生成,一氣呵成。結(jié)果是驚人的:上線測試階段,僅僅10天,這款應(yīng)用就實(shí)現(xiàn)了近萬元的營收,并積累了一萬余名用戶 。

秒噠不僅幫人們快速編程,甚至在幫他們快速的創(chuàng)造價(jià)值和換取真實(shí)世界的財(cái)富。

81% 非程序員,意味著 AI 的核心用戶群已經(jīng)在從技術(shù)圈外溢;61% 工作提效場景,意味著秒噠的絕大多數(shù)應(yīng)用不是“玩具”,而是真正在重寫工作流程;82% 職場與高校人群,意味著新一代勞動力正在全面“內(nèi)化AI能力”。

這些鮮活的個(gè)體,正在用行動證明一個(gè)時(shí)代的變遷:AI的核心用戶群體,正從狹義的業(yè)內(nèi)人士,向非業(yè)內(nèi)的行業(yè)精英、普通人快速彌散。秒噠的核心能力不是“協(xié)助編程”,而是讓“更多非程序員借助秒噠去創(chuàng)造價(jià)值。

為什么百度能造出這雙鞋?

秒噠之所以能在短短 8 個(gè)月內(nèi)達(dá)到這樣的體量,并非偶然,而是百度長期堅(jiān)持的一條方法論:

“只有當(dāng) AI 被內(nèi)化為一種原生能力,才能真正在各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)效果涌現(xiàn)。”

在正式對外發(fā)布之前,秒噠已經(jīng)在百度內(nèi)部經(jīng)歷了長時(shí)間的“吃自己狗糧”的磨練:

從百度世界大會的邀請函、官網(wǎng),到報(bào)名留資、參會系統(tǒng)、現(xiàn)場互動等一整套系統(tǒng),都由秒噠無代碼生成。這實(shí)際上是一次完整的“自我驗(yàn)收”。

從這個(gè)意義上說:秒噠的水晶鞋效應(yīng),本質(zhì)上是百度先把 AI 內(nèi)化為“自己的能力”,再把這套能力開放給全社會的自然結(jié)果。

02

中國AI應(yīng)用進(jìn)入30年黃金窗口期

為什么我們一方面承認(rèn)在頂級大模型的數(shù)量和質(zhì)量,AI高端人才的存量等方面,中國和美國還有差距;但我們又高度自信于中國AI道路的方向是準(zhǔn)確的。

原因是要深入的結(jié)合中國國情。

中國是制造業(yè)大國,擁有41個(gè)工業(yè)大類、207個(gè)工業(yè)中類、666個(gè)工業(yè)小類,是全世界唯一擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家,有最完整的產(chǎn)業(yè)鏈。

換句話說,僅僅就制造業(yè)這一個(gè)領(lǐng)域,全球就只有中國才能真正意義上被稱為“千行百業(yè)”,如果加上第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè),中國的實(shí)體經(jīng)濟(jì)體量之大,細(xì)分領(lǐng)域之多更是冠絕全球,而它們中的大部分還根本沒有經(jīng)歷過AI的改造。

這意味著在中國推廣AI應(yīng)用,可能是一個(gè)有30年黃金窗口期、有看不見的需求天花板,同時(shí)又和國計(jì)民生的健康高速發(fā)展深度綁定的正確路徑。

而對于百度這樣的企業(yè)來說,如果我們把視線拉高,從個(gè)體的生產(chǎn)力工具轉(zhuǎn)向更宏大的產(chǎn)業(yè)圖景,會發(fā)現(xiàn)百度的野心遠(yuǎn)不止于做一個(gè)“好用的工具箱”,它要用一種全新的方式度量自身乃至整個(gè)AI產(chǎn)生對社會貢獻(xiàn)價(jià)值的程度和方式——看AI應(yīng)用的滲透度和價(jià)值增量。

令我印象最深刻,也最具代表性的,莫過于在11月13日百度世界大會上發(fā)布的“伐謀”——全球首個(gè)可商用的“自我演化”超級智能體 。

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如果說秒噠是賦予個(gè)人以三頭六臂,那么伐謀就是賦予復(fù)雜系統(tǒng)以“上帝視角”來找到自己的AI應(yīng)用范式。那么,它的主要戰(zhàn)場,就是在真實(shí)的產(chǎn)業(yè)場景中幫助用戶尋找“全局最優(yōu)解” 。

請注意“全局最優(yōu)解”這五個(gè)字。在交通、能源、金融、物流甚至科學(xué)研發(fā)這些領(lǐng)域,傳統(tǒng)的解決方案往往是局部的、經(jīng)驗(yàn)主義的。而伐謀,憑借其背后集成的智能體、科研、洞察、決策等多維度能力,正在推進(jìn)向一個(gè)“全知道、全能干”的角色的進(jìn)化。

讓我們看看初生的伐謀已經(jīng)干了什么:

在鄂爾多斯伊金霍洛旗,交通擁堵曾是城市的頑疾。新老城區(qū)跨河通勤需求巨大,早晚高峰堵成一鍋粥。伐謀介入后,成為了城市的“隱形交通指揮官”。它進(jìn)行7×24小時(shí)的不間斷運(yùn)算,自我迭代,進(jìn)一步賦能百度智能云SaaS信控平臺,最終找到了治理的最優(yōu)解:車均通行用時(shí)降低50%以上,市民在上下班高峰期,最多只需要等待一次紅燈 。

中國有龐大的外貿(mào)規(guī)模,但在龐大的港口中,中國數(shù)聯(lián)物流與遼港集團(tuán)面臨著更復(fù)雜的數(shù)學(xué)題:20臺岸橋、80艘巨輪、5萬個(gè)集裝箱,如何調(diào)度才能效率最高、成本最低?伐謀給出了答案,找到了調(diào)度的最優(yōu)解?梢哉f,它像一位經(jīng)驗(yàn)豐富又算力無窮的總調(diào)度,讓這些龐然大物實(shí)現(xiàn)了如鐘表般的精密協(xié)同 。

甚至在能源建設(shè)領(lǐng)域,伐謀也在開始與最優(yōu)秀的人類工程師協(xié)同工作,例如,在海上風(fēng)電設(shè)計(jì)中,面對錯(cuò)綜復(fù)雜的管網(wǎng)布局,傳統(tǒng)工程師依靠經(jīng)驗(yàn)和體力反復(fù)試錯(cuò),一個(gè)項(xiàng)目耗時(shí)數(shù)周。而中國能源建設(shè)集團(tuán)廣東院引入伐謀后,不僅節(jié)省了大量成本,更將工期縮短了近一周,把工程師從繁重的體力勞動中解放出來 。

如果說秒噠是幫助每一個(gè)人“長出一塊 AI 生產(chǎn)力”,伐謀則是幫助每一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)“長出一個(gè) AI 思維中樞”。

而在它們之外,百度的 AI 應(yīng)用能力還正在更多維度集群式爆發(fā)。

03

百度講的故事,是由AI驅(qū)動的“應(yīng)用”敘事

如果要為這場中美AI競賽尋找一個(gè)坐標(biāo)系,斯坦福大學(xué)人工智能研究所(HAI)發(fā)布的《AI Index Report》或許是最權(quán)威的標(biāo)尺。

這份報(bào)告將AI產(chǎn)業(yè)的核心競爭力解構(gòu)為應(yīng)用、基礎(chǔ)模型、云基礎(chǔ)設(shè)施與硬件加速器四個(gè)層面。

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若以此為透鏡審視全球科技巨頭,你會發(fā)現(xiàn)百度的戰(zhàn)略布局呈現(xiàn)出一種罕見的完整性與系統(tǒng)性。在全球范圍內(nèi),能像百度這樣在每一層都擁有關(guān)鍵自研技術(shù)、并實(shí)現(xiàn)全棧打通的企業(yè),委實(shí)不多,在國內(nèi)則更是鳳毛麟角。

因此,百度之所以敢把旗子插在“卷應(yīng)用”上,是因?yàn)樗葒鴥?nèi)大部分企業(yè)更早完成了一件極難的事:打通 AI 四層全棧技術(shù)棧。

從算力層來說,昆侖芯持續(xù)獲得大單,成為國產(chǎn) AI 算力的重要一極。飛槳?jiǎng)t是中國首個(gè)自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)框架,開發(fā)者規(guī)模超過 2300 萬,是國內(nèi)唯一可以與TensorFlow、PyTorch 正面競爭的框架。在模型層方面,最新的文心大模型 5.0,基于原生全模態(tài)統(tǒng)一建模,參數(shù)規(guī)模達(dá)到 2.4 萬億。

在這里,我要重點(diǎn)談一個(gè)問題,就是隨著文心大模型及其應(yīng)用家族的推廣,以及昆侖芯以多種形態(tài)在市場輸出價(jià)值,百度的市值和市盈率進(jìn)入重估階段。

幾乎可以1:1參考的是谷歌,作為多年的老對手,谷歌在2022 年底也遇到此前市場對百度的態(tài)度。當(dāng)時(shí),市場對 Google AI 未來發(fā)展存疑,同時(shí)面臨宏觀經(jīng)濟(jì)低迷,谷歌市值一度跌至約 1.06 萬億美元。

然而,到了2025年底,由于Gemini 2.5 大模型的持續(xù)成功,TPU的商業(yè)化加速,市場對谷歌恢復(fù)回復(fù)了信心。其市值從2022 年底到 2025 年 12 月,累計(jì)增長了超過 2.6 萬億美元,增幅約 250% ,市盈率從 2022 年底的低點(diǎn) (約 17x) 到 2025 年底的高點(diǎn) (約 31x),增長了近 80%。

這清晰地表明市場對具備能夠在模型層和底層算力層進(jìn)行“垂直整合(大模型+自研算力芯片)的企業(yè),將給出極高的估值認(rèn)可。

而事實(shí)上,谷歌和百度在戰(zhàn)略路徑上確實(shí)存在高度的相似性,都可以概括為“軟硬都抓,內(nèi)外兼修”。

不難想象,隨著百度應(yīng)用生態(tài)的繁育和AI基建層的迭代,百度的估值會打一場翻身仗,將真正意義上從一家搜索公司的估值變成一家非常成功的AI公司的估值。

說回來,也正是因?yàn)橛辛诉@四層架構(gòu)的長期鋪墊,百度才有條件將戰(zhàn)略重心從“卷模型指標(biāo)”轉(zhuǎn)向“卷應(yīng)用效果”。

兩個(gè)宏大的趨勢正在發(fā)生:

第一,中國將成為全球唯二的AI創(chuàng)新策源地;

第二,百度憑借十余年全棧自研和長期主義,正在成為中國AI應(yīng)用的生產(chǎn)力底座 。

這兩個(gè)目標(biāo)不是孤立存在的,宏觀數(shù)據(jù)正在支撐這一野心,那就是全球AI應(yīng)用的格局正在發(fā)生劇變:

首先,AI推理正在取代訓(xùn)練成為最大的需求。推理優(yōu)化的Token數(shù)已占全球總數(shù)的一半,而這一轉(zhuǎn)變只用了短短兩三年。這意味著AI正在從“刷題庫”(訓(xùn)練)轉(zhuǎn)向“做試卷”(解決問題) 。

其次,亞洲市場的覺醒。付費(fèi)使用量翻倍至31%,中文以近5%的份額穩(wěn)居全球第二大AI交互語言……可以說,這些亞洲指標(biāo)的抬升,主要是中國市場貢獻(xiàn)的。這也說明,“應(yīng)用覺醒”的大潮即將在中國到來,誰能抓住這個(gè)機(jī)會,把“水晶鞋效應(yīng)”發(fā)揮到極致,誰就可能是未來中國AI市場的領(lǐng)頭羊之一。

最重要的是,中國流量超過全球總Token的30%以上,成為了真正意義上的全球唯二 。

而對于百度來說,在這個(gè)巨大的流量池和應(yīng)用場中,百度不僅是參與者,更是基礎(chǔ)設(shè)施的搭建者。

百度在全棧布局之后,有充足的動力,更加投入的去“卷應(yīng)用”了。

這背后有兩重深刻的邏輯。

從自身出發(fā),百度已經(jīng)先于國內(nèi)所有同行完成了四層架構(gòu)的閉環(huán)。在“應(yīng)用”這條無盡的賽道上,百度比其他企業(yè)更早站在了起跑線上。

從產(chǎn)業(yè)擔(dān)當(dāng)來講,百度正在用行動證明“卷應(yīng)用”的高效。

百度也深知,雖然自身的AI很強(qiáng)大,但中國龐大的AI應(yīng)用市場不可能由一家企業(yè)來獨(dú)占。從當(dāng)下來說,對這個(gè)增量市場的教育、開掘和升溫,也需要全行業(yè)基于共識才能夠推動和完成。

值得注意的是,百度不但有自身的戰(zhàn)略預(yù)見性和產(chǎn)業(yè)擔(dān)當(dāng),對AI發(fā)展路徑的判斷,也并非像全球其它國家那樣一味追隨美國企業(yè)的做法,而是提出了獨(dú)立的判斷,也就是我們常說的百度號召行業(yè)一起“卷應(yīng)用”。

過去一年,全球產(chǎn)生了100萬億Token,這是一個(gè)很龐大的數(shù)量。但如果仔細(xì)看,這個(gè)總量由300多個(gè)模型貢獻(xiàn),背后站著60多個(gè)提供方。從這個(gè)意義上來說,AI行業(yè)在模型層的內(nèi)卷十分嚴(yán)重,而且市場嚴(yán)重碎片化。

這是一種典型的低效內(nèi)卷,而且也顯示出,單純堆砌參數(shù)對企業(yè)價(jià)值的拉動效應(yīng)已經(jīng)在邊際遞減。

這不由讓我們想起信息社會的早中期,當(dāng)時(shí)市場上有成百上千的芯片設(shè)計(jì)公司和試圖打造操作系統(tǒng)、辦公軟件的軟件公司,但由于微軟和英特爾在市場早期以“水晶鞋”效應(yīng)鎖定了大量的真實(shí)使用PC的用戶和生態(tài),使得行業(yè)的集中度大幅度提升,頂級玩家變成只有區(qū)區(qū)幾個(gè)……這種“從多到少,決勝應(yīng)用”的發(fā)展規(guī)律是數(shù)字產(chǎn)業(yè)的無盡輪回,AI也不出其外。事實(shí)無數(shù)次的證明,誰最早把自己的技術(shù)和產(chǎn)品讓用戶用起來并有足夠大的規(guī)模后,就足以阻擋成百上千的追趕者。

因此,在這種情況下,相反,“卷應(yīng)用”才是中國企業(yè)的破局之道。

做出一個(gè)“不卷應(yīng)用”的決定,需要百度做出不再執(zhí)著于“有多少人追捧我的大模型”的滾滾聲浪,而是開始追求“用戶鎖定效應(yīng)”。

這種“鎖定”,不是靠壟斷,而是靠深入骨髓的賦能。

看百度智能云,以“云智一體”為核心,連續(xù)六年、累計(jì)十次蟬聯(lián)中國AI公有云市場冠軍,已與超65%央企展開深度合作。在商家智能體中,我們看到了千鈺旅行社實(shí)現(xiàn)了30%的成單率提升,律師事務(wù)所每天挽回100多個(gè)流失商機(jī) 。在慧播星數(shù)字人中,我們看到超10萬商家成本下降80%,連羅永浩的數(shù)字人都能單場帶貨5500萬 。在蘿卜快跑的無人車隊(duì)里,我們看到了全球訂單量最大的自動駕駛服務(wù)平臺,正在迪拜、阿布扎比、瑞士等22個(gè)城市落地生根 。

也就是說,一旦用戶圍繞百度的模型能力建立了一整套工作流——就像石油工程師在秒噠上構(gòu)建系統(tǒng),或者物流集團(tuán)在伐謀上跑通調(diào)度——這種切換成本是極高的 。

而這些,才是百度AI長期價(jià)值錨點(diǎn)的真實(shí)創(chuàng)建,它已經(jīng)最好準(zhǔn)備為千行萬業(yè)成為應(yīng)用AI的底座。

結(jié)語:

12月11日,《時(shí)代》周刊公布了2025年“Person of the Year”(《時(shí)代周刊》年度人物),“The Architects of AI”(AI的建造者們)當(dāng)選。在封面文章中,《時(shí)代》周刊采訪了包括百度創(chuàng)始人李彥宏在內(nèi)的國內(nèi)外多位科技領(lǐng)域人物。

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更重要的是,中國AI的強(qiáng)勁崛起,以及與美國不同的發(fā)展路徑選擇,引發(fā)了海外的持續(xù)關(guān)注,也引發(fā)了廣泛的思考。《時(shí)代》周刊把李彥宏劃在“建造者”象限,在很大程度上代表著對百度、對李彥宏的堅(jiān)持的一種認(rèn)可,當(dāng)然也是對百度倡導(dǎo)應(yīng)用這個(gè)路徑的一種認(rèn)可。

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而且,《時(shí)代周刊》選擇在這個(gè)時(shí)候談“建造者”也是非常恰當(dāng)?shù)摹?/p>

因?yàn),?dāng)站在2025年的歲尾,我有一種預(yù)感,中國AI的價(jià)值兌現(xiàn)期已經(jīng)到來。

過去兩年,關(guān)于“AI能否創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值”的爭論從未停歇。

當(dāng)然,我們不能把“不卷模型”等同于“不發(fā)展模型”,我們?nèi)匀粦?yīng)該追求基礎(chǔ)模型的進(jìn)步,我們依然距離更高層次的人工智能還有很大的距離。

只是,中國應(yīng)該有自己獨(dú)特的AI戰(zhàn)略路徑,這種路徑不應(yīng)該是繼續(xù)還在模型層試圖復(fù)刻美國企業(yè)的成功,而是走到千行百業(yè)、走到田間地頭、工廠車間,用應(yīng)用驅(qū)動的邏輯,讓AI落地生根。

百度,恰好站在了正確的位置上,喊出了正確的聲音,做正確而長期的事。

這并非運(yùn)氣的眷顧,而是十余年全棧自研、不動搖的長期主義的必然回報(bào)。排除噪音,足夠堅(jiān)定,是所有技術(shù)路線中最難的品質(zhì) 。

當(dāng)李彥宏反復(fù)提及“內(nèi)化AI能力”時(shí),他指出的不僅是百度的路線,更是中國AI真正的“生產(chǎn)力答案” 。

而在這場關(guān)乎未來的決戰(zhàn)中,應(yīng)用,就是那道最深的分水嶺。而百度,正在致力于成為也是中國AI應(yīng)用當(dāng)之無愧的“生產(chǎn)力底座” 。憑借十余年的全棧自研,百度正在走通一條鮮明的“中國路徑”:應(yīng)用驅(qū)動、規(guī)模落地、場景滲透 。

       原文標(biāo)題 : 卷應(yīng)用將是中美AI的分水嶺

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

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