阿里做大，百度做深，全栈双雄云战2026

作者｜常远

编辑｜重点君

技术思想家布莱恩·阿瑟在《技术的本质》中有一个精辟的论断，一项技术真正的威力，不在于它被发明出来的那一刻，而在于它开始“组合进化”，融入现有经济结构的时候。

站在2026年中，AI大模型正在经历这样的时刻。当“文心一言”“通义千问”们不再只住在聊天框里，而是开始操作你的鼠标键盘、接管你的工作流程、渗透进银行的风控系统和电网的巡检线路时，一场关于谁能真正做成Agentic云的较量，已经悄然打响。

云计算市场打了这些年，也从来没有哪一年像2026年这样，让所有玩家同时感到兴奋。

根据IDC最新报告显示，2025年上半年中国AI云全栈服务市场规模达到280.9亿元，同比增长195.7%。企业“用AI”催生的需求是实打实的，但另一方面，AI需求正在重塑产业对云的选择逻辑。招投标市场代表着客户需求的新风向。2026年第一季度，大模型中标项目高度集中在金融、政务、能源、交通等行业，企业的核心诉求也不再是租几百张GPU卡跑训练，而是要AI真正解决业务痛点。银行要的是上千个AI应用稳定跑起来，车企要的是辅助驾驶能量产上路，能源企业要的是AI走进前端业务。

同时，政策层面也在推波助澜。今年5月，网信办、发改委、工信部联合发布《智能体规范应用与创新发展实施意见》，AI正式被当作产业基础设施来对待，而云就是这层“千行百业智能化”大蓝海的核心承载体。

当客户要的不只是租资源，而是落地的效果，云厂商的竞争维度便已然发生了变化。过去的云争的是谁占地更多，新的云战争则是比谁扎根更深。中标金额和客户数量只是表面，真正的胜负手是渗透深度。

因此，当下云业务大厂的争夺，正在超越产品与服务字面的意义。2026年的AI云战争，真正的决胜局，是谁能建成一朵真正能支撑千行百业智能化的Agentic云。

大厂争做Agentic云，争的到底是什么？

把目光收回到具体玩家。以早早完成全栈布局的厂商为例，百度、阿里互有相关，却也截然不同，但本质上都在试图让AI从“能说会道”变成“能干会做”。

过去几年，大家讨论的是大模型，争论的是参数、榜单和推理成本。但进入今年之后，Agent就成了各家发布会上的绝对热词。阿里在讲AI Native；华为提出盘古+昇腾+CloudMatrix；百度则把原来的“云智一体”升级成“芯云模体”。

正如IDC在其最新《全球云计算架构预测2026》中指出的，AI正在重塑云计算的架构和价值定位，云逐渐从“算力池”变成“AI运行与协同的神经中枢”。大厂围绕Agentic云的争夺已经不是过去传统云市场那种“靠规模说话”的格局了，而是在AI能力和行业方案层面分化开来。

阿里押注的是规模。从自研芯片含光、通义千问，到百炼平台，再到最近推出的AI Native Agent平台，阿里正在试图复制移动互联网时代的成功路径，把“芯—云—模型—应用”做成一套生态。按照Omdia统计，阿里云在中国云市场长期保持三分之一以上份额，在AI云市场占据38.1%的份额。这种打法的底层逻辑，是规模优势。像当年的淘宝、支付宝一样，通过生态和投入建立更大的领地，以此反推更多客户认可。

相比之下，百度智能云在全栈自研和规模化生态构建上打法类似，但在应用落地和产业渗透，也就是对“领地”的定义上，百度却走的是另一条路。

作为国内最早从AI出发倒推云能力的玩家，早在2010年，百度便开始布局深度学习，2015年开放云业务，2020年率先提出“云智一体”，再到2026年进一步升级为“芯云模体”新全栈。十多年时间里，百度对云业务的布局，没有完全按照传统云厂商先做资源，再做智能，靠资源砸规模的路线前进，而是基于“要做一朵适配Agent时代的云”这一判断，让终端本身变成Agent的载体。

从百度智能云的终端客户名单上我们能发现这种趋势。这里包含了全球Top10手机厂商、中国Top5 AI眼镜公司、Top5 AI玩具厂商、Top5扫地机器人品牌，甚至还有超过500万台智能家电。这些终端背后是更大的想象空间。IDC预测，到2028年，全球将有超过10亿个Agent运行在不同设备和业务系统之中。

Agent将成为新的数字劳动力，而终端则会成为智能体最大的载体。也就是说，未来每一个硬件，都可能拥有自己的大脑。未来的Agent很可能不是一个App，而是手机里的助手、眼镜里的导游、玩具里的陪伴者、扫地机器人里的家庭管家，甚至是每一台冰箱、空调和洗衣机。百度瞄准的，也不只是某一个超级Agent，而是连接最多的场景。

这里就引出了一个最近圈内讨论度很高的概念——FDE，Field Deployment Engineer，现场部署工程师。

这个5月初被Anthropic和OpenAl争相布局的领域，成了决定AI落地最后一公里的关键。百度智能云做了十年以上的产业落地，从搜索、自动驾驶到能源、金融，积累了可能是国内最大的FDE群体。这群人不写论文、不刷榜，每天扎在客户现场，调模型、对数据、改报错。当行业开始意识到FDE的稀缺性时，百度已经趟过了最难的阶段。

一个有意思的分野开始出现。概括来说，阿里像是在做一朵更大的云，而百度更像是在做一朵更深的云。前者争的是规模和生态，后者争的是产业和终端。某种意义上，这也是百度智能云和其他云厂商最大的区别。

能不能做成Agentic云，只看三个指标

在今年任意一场智能云大会的现场，产业CIO、CTO们的发问也全都基于具体工作流程的细节，细致到“能否在三个月内跑通审批流程”，或者“半年内接入到核心业务系统，怎么保证每天不掉线、报错”。这种现场感，是过去“卖资源”时代的云市场里见不到的。以银行为例，仅仅是引入智能审批系统时，就需要能处理千万级并发请求、银行内部私有化部署、与核心主机系统无缝对接，同时满足安全与合规要求的整套服务。不是单纯的算力堆叠，而是系统集成工程。

这些需求也将市场上的云服务商分成了两派，一派是还在打资源规模的玩家，另一派则是能把AI能力融入业务流程的厂商。云大厂们想要做出一朵真正的Agentic云，就需要满足三项硬指标：芯片、平台和行业渗透。

第一个指标，芯片是不是自研且在真实业务中跑通。

在Agent时代，算力不仅是够大，更关键的是够稳、够适配、够长时间运行。核心逻辑是，如果芯片不稳定，Agent无法持续运行，企业业务就会停滞。所以Agentic云的第一道门槛，就是确保Agent能在真实环境中长期稳定运行。根据IDC《中国AI芯片市场报告2025》，国内企业级AI芯片整体交付稳定率超过90%的厂商不超过三家，而百度的昆仑芯正是其中之一。

如今，昆仑芯P800已经完成万卡集群规模化验证。2026年，天池256卡超节点完成文心5.1大模型训练，吞吐性能提升25%，推理效率提升50%，并且支持按需搭建数十万卡乃至百万卡超大集群。在真实业务场景中，昆仑芯已经跑通了银行核心流程和金融风控。比如招商银行部署了基于P800的AI芯片集群，现有超过800个AI应用在生产业务中运行，其中超过50%跑在国产算力之上。

第二个指标，Agent平台是不是能扛住规模化落地。

毕竟，Agent的真正考验不是能跑demo，是能在电网巡检、银行风控这种错一次就是事故的场景里，在千万级请求下长期运转。如果说芯片是Agentic云落地的第一道坎，那么Harness能力就是第二道。简而言之，当你有了一个聪明的大脑（大模型），怎么给它装上能干活的手脚，并且确保它不乱来？这套“装手脚、定规矩”的系统，就是Harness。

特别在真实产业场景里，一个Agent要完成任务，面临的问题比实验室复杂一百倍，Harness承担着让大模型守规矩高效干活的任务。拿电网巡检来说。一个巡检Agent接到任务“检查这个变电站的设备缺陷”，它的工作流并不简单。先要记住巡检规范（长上下文管理），然后调用红外摄像头的API（工具调用），如果一次识别不确定，要换个角度再拍一张（多步骤推理），最后还要把结果和过去三个月的缺陷记录做比对（持久记忆），判断这个缺陷是新增的还是已知的。整个过程一步出错，无论是调错了摄像头、忘记历史记录、或者推理卡壳，都会造成漏检。

这就是Harness要解决的问题。百度智能云在实际落地的过程里，把这套能力拆成了几个模块：长上下文管理、持久记忆、工具调用、子智能体调度、评估反馈和Runtime环境。通过各个阶段的Harness Engineering让Agent记得住事、会操作工具、能分步骤思考、做错了知道改。把巡检时间从2.5小时缩短到45分钟，已经在40余个变电站场景落地，覆盖了全国800余座变电站。

第三个指标，行业渗透是不是形成了护城河。

这是三个指标里最关键的一个。芯片研发进度总是你追我赶，但行业核心场景的渗透一旦形成就很难轻易被替换。比如，浦发银行近期在对公贷款尽调这个核心业务流程里，联合百度智能云精调财务分析模型，,其在对公授信过程中,帮助审查人员将过去以小时甚至以“天”为单位的财务分析，压缩到了“分钟”级，把专家经验变成可工程化、规模化的能力。不久前，浦发银行刚与百度集团签署战略合作协议，这是双方自2020年首次达成战略合作后再一次深化合作。

这些客户不是试点了一个AI应用，而是把AI跑在了主业务流程，甚至是具体场景中。以此类推，对于一个行业的智能化来说，未来所谓规模不应该只是指进入多少行业，而是要看在哪些具体场景中发挥作用，产出结果。

如果说市场份额是面子，渗透深度是里子，后者一旦形成，就是护城河。百度智能云在几个行业的渗透数据也值得关注。在汽车行业，100%中国主流车企覆盖，2025年支持超2000万辆L2辅助驾驶新车交付。在具身智能赛道，根据IDC数据，百度智能云以36.7%的市场份额位居第一，超过第二、三名之和，客户名单里包括了北京人形、宇树等头部企业。此外，金融行业与800多家机构合作，100%系统重要性银行全覆盖，能源行业也覆盖了约80家央企客户。这些数据的意义不仅是广，背后还有深。

以金融为例，按IDC最新报告，即便在零售信贷智能风控市场中的决策工具与服务市场，百度智能云也保持着市场份额第一的领先优势，其收入规模与用户量在过去一年均呈翻倍增长。

2026年的决胜点：从“比大”到“比深”

过去两年，大模型厂商围绕Agent打得火热。年初OpenClaw的爆火，更是验证了，今天几乎任何一家拥有基础模型能力的公司，都能在几周时间里搭出一个能够调用工具、操作浏览器、完成复杂任务的Agent Demo。但需要注意的是，真正困难的，是如何让这些Agent进入真实世界，并长期稳定运行。

毕竟，对于每天都高速运转的银行、电网和汽车工厂来说，Agent的可用性和可信度在实际的工作流里往往经历着更严苛的审视。在银行，一次误判，可能意味着贷款审批出错；在汽车工厂，一次故障，可能意味着生产线停摆；而电网的一次失灵可能影响数百万人的正常供电。

表面上看，大家都在做Agent，但如果把视角拉高，会发现几家大厂争夺的，是下一代云基础设施的话语权。

而如果把过去二十年的云计算发展放在一起看，会发现每一次基础设施升级，决定胜负的因素其实都不一样。区别在于，十年前进入企业的是软件；今天进入企业的，是Agent。

PC时代，比的是硬件性能；移动互联网时代，比的是流量入口；过去十年，中国云市场的关键词是“比大”，谁拥有更多服务器，谁拥有更多客户，谁就拥有更大的话语权。而如今，什么样的云，能够承载这些Agent？或许我们可以预测，2026年中国AI云市场的决胜局，不看谁口号响、不看谁流量大、不看谁模型榜单排名高，看的是谁能把智能化真正接入千行百业的毛细血管。