随着阿里云、腾讯云增速的放缓乃至收缩，这些年高速奔跑着的云计算巨头，当下已显露出疲态。


而论增速，活在三大云之外的百度智能云，反而靠着AI+云，在这批互联网“矮子”里成为了高个。今年第二季度，百度智能云营收同比增长31%，环比增长10%，增速跑赢了一众互联网玩家。


不过，短期的胜利并不能决定全盘的格局，可以看到，虽然百度智能云仍旧延续着增长态势，但增速同样也在放缓，就像是在复刻着阿里、腾讯走过的路。


而当下，阿里、腾讯都在跳出过往的舒适圈，谋求新的增量，百度智能云似乎亦未雨绸缪般，逐渐走出了熟悉的AI故事。



数据显示，到2030 年，中国将在人工智能理论、技术与应用方面达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。





当AI时代悄然来临，一场全新的生产范式，正在各行各业上演。借助AI，我们不仅会改变传统意义上的生产方式，而且传统意义上的生产关系，都将发生一次重构与再造。如何借助AI达成新的范式，获得新的发展，成为各行各业布局的焦点。


从AI for Industry角度来看，AI生产分化为AI流水线和AI大模型两个范式。以工业化的AI流水线为代表的「黑灯工厂」将会越来越多地出现。可以预见的是，未来随着人力成本的不断增高，工业领域对于AI的需求，同样将会发生一场几何级数的深度变革。


除了AI流水线在各领域的落地和应用不断增加之外，AI大模型在自动驾驶、金融风控、智能对话等诸多场景的落地和应用，同样将会遍地开花。由此，市场对于基于AI的云端产品和服务的需求，同样将会水涨船高。


当AI for Industry开启一场表层变革的同时，AI对于基础科学的改造，同样正在进行。开篇提到的「DeepMind破解几乎所有的蛋白质机构」仅仅只是一个代表，除此之外，AI for Science业已深入到了核反应的等离子体的物理领域、计算机科学的自动编码领域、数学的领域、生命与科学领域、流体力学领域、材料学领域等诸多方面。


当如此多的基础研究开始与AI产生联系，如何对科研院所进行深度赋能，如何满足他们对于算力、数据和模型的巨大需求，同样成为一个全新的风口。

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