近日，国际市场研究机构科纳仕公司发布报告显示，2022年第三季度，中国云基础设施服务支出达78亿美元，同比增长8%。“国内四朵云”的格局没有改变，占总市场份额的80%。其中，百度AI云市场份额排名第四，年增长率12%，连续三个季度超过整体市场。
科纳仕公司报告指出，中国云市场的竞争格局和客户结构正在发生显著变化，未来中国云市场的发展将由传统行业的企业客户驱动。对此，百度集团执行副总裁、百度AI云事业群总裁沈抖表示:“智能为传统行业创造价值的浪潮才刚刚开始，这就需要云计算厂商将智能底层能力的输出标准化，将芯片、大模型、深度学习框架等高门槛技术变成类似水电的技术，供客户按需接入。”
增长动力传统产业转型影响云市场增长
以制造业为例。在恒益石化公司车间，过去检测丝锭质量主要靠“肉眼+手电筒”。目前AI检测一个丝锭只需要2.5秒，效率比人工检测提高70%。此应用程序已从一条生产线复制到30条生产线。未来，百度AI云还将为恒益石化提供工厂分布式云、集团云基地，智能应用将扩展到安全检测、能耗优化等更多场景。
大榭石化是长江三角洲重要的石化基地。为保障能源生产安全，大榭石化携手百度AI云落地管廊智能巡检系统，通过AI机器人对隧道管廊进行巡检，将发现隐患的响应速度提升了6倍。
科纳仕公司报告指出，通过云技术与人工智能技术的结合，百度让云解决方案变得更简单、更通用，还可以通过解决方案的跨行业复制实现大规模应用。比如百度AI云的AI质检方案，除了化纤，已经广泛应用于纺织、电子、汽车等行业。
在苏州常熟东南部的互惠电子公司，人工智能检测PCB电路板，这些电路板会让发丝大小的缺陷无处可藏。智能化改造一年减少报废成本1000多万元。在浙江美欣达集团的印染车间，AI不仅能识别布匹疵点和色差，比人工快一倍，还能控制能耗，一年节约100多万元。
这些经过验证的算法模型和行业知识已经沉淀在百度AI云吴凯行业的互联网平台上。企业可以快速低成本调用所需的AI能力。
百度发布国内首个全栈自研AI基础设施“AI大基”。
随着以big model和AIGC为代表的AI应用成为行业热点，AI原生时代正在加速到来，对云计算的基础设施提出了新的要求:全栈融合、端到端优化、提供极致的资源效率和模型效率，这将成为未来智能计算发展的三大主流方向。
然而，企业在构建云计算基础设施时面临两大痛点:在使用云时，企业需要花费大量的时间和精力来构建基础设施，而且这些基础设施大多是拼凑而成的，没有发挥出最佳的性能和效率；基础设施的核心部分，如芯片、深度学习框架、大模型等，需要大规模的投入才能做好。一般来说，企业无法承受巨大的RD成本。
12月27日，百度AI云发布国内首个全栈自研AI基础设施“AI大基”，面向企业AI开发应用，提供端到端自主可控、自进化的解决方案。简单来说，百度的“AI大基”是百度AI技术的集大成者。通过底层AI技术的通用化和模块化，实现AI服务的规模化，其目的本质上是帮助企业降本增效，实现“AI可用、可取”。
沈抖表示:“AI的大基数是帮助客户从云端走上使用和智能的快车道，大大降低AI行业的应用门槛，提高效率，而企业只需要专注于场景业务。”
目前，“百度AI大基地”已经在金融、能源、智能驾驶等领域大规模落地。，取得了丰硕的成果。
在金融领域，依托AI基础，中国邮政储蓄银行在国内大型商业银行中，构建了首个全行统一的机器学习平台“邮政储蓄大脑”。目前，邮储银行AI平台已运行100多项AI能力，支持18个业务系统。在电力领域，国家电网通过AI基地建设了“两库一平台”的智能基础设施，在输电端建设了安全隐患识别模型和知识管理平台。在第一次巡线时，无人机接到指令后，可以独立完成输电线路的巡检。智能算法使识别准确率提高30%，识别效率提高5倍。
“我们一直试图建立一种新的人工智能范式，可以保持反馈和进化。”百度集团副总裁侯震宇表示，整体来看，百度自研的AI技术贯穿于行业场景和基础基础。通过打造行业标杆应用，形成智能客服、数字人等标准化AI通用产品，进一步驱动和沉淀AI PaaS层和AI IaaS层的能力，打造高性价比的异构计算能力和高效的AI开发运营能力，从而形成云与智能融合、螺旋式上升的商业模式。
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