记者 | 崔鹏

12月27日，百度智能云发布国内首个全栈自研的AI基础设施“AI大底座”。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，百度智能云已经可以标准化输出AI的底层能力，帮助企业真正降本增效。

随着大模型、AIGC（Artificial Inteligence Generated Content，人工智能生产的内容）为代表的AI应用逐渐升温，AI原生时代正在加速到来。沈抖认为，这对云计算的基础设施提出了新要求，全栈融合（需要提供芯片、框架、模型、应用在内的全栈方案）、端到端优化、提供极致的资源效能和模型效能，成为未来智能计算发展的三大主流方向。

目前企业在构建云计算基础设施时，面临着两个典型的挑战：一个是企业在用云时，需要把大量时间精力花在构建基础设施上，且这样的基础设施大多是拼凑组合的；另一个是基础设施中的核心部分（芯片、深度学习框架和大模型等）需要大规模投入才能做好，一般企业无力支付巨额的研发成本。

百度智能云的“百度AI大底座”便是针对这些挑战进行研发，面向企业AI开发和应用提供端到端的解决方案，通过AI底层技术的通用化、模块化，实现AI服务的规模化，帮助企业降本增效。

百度方面表示，“百度AI大底座”由AI IaaS层（百舸AI异构计算平台）、AI PaaS层（AI中台）两大部分组成。

在AI IaaS层，整合百度自研的AI芯片“昆仑芯”，在AI计算、存储、加速、容器方面进行系统优化，承载海量数据的处理、超大模型的训练和推理。

在AI PaaS层，整合百度两大核心自研产品飞桨深度学习框架和百度文心大模型，打通百度的样本中心、模型中心、AI开发平台、AI服务运行平台，实现从数据存储到模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化生产。

“AI大底座极大降低了AI产业应用的门槛，企业只需要把精力聚焦在场景业务上。”沈抖表示。

他认为，云计算厂商需要标准化地输出智能化的底层能力，把芯片、大模型、深度学习框架等高门槛的技术，变成像水电一样供客户按需取用。

2022年9月，百度智能云曾提出“云智一体，深入产业”的战略及“云智一体3.0”架构。

新架构主要分为四层：第一层是深耕行业、聚焦场景，选择切入几个重点行业里的核心场景；第二层是AI通用产品，把不同行业的通用需求做到通用的AI产品中，打造成标准化产品，例如智能客服、数字人等；第三层由AI IaaS和AI PaaS组成的“AI大底座”，面向企业AI开发和应用提供完整解决方案；第四层是通用云，满足海量的计算需求。

“自己的狗粮自己先吃。”沈抖在发布会上表示，百度这些技术和方案已经在内部进行了充分的验证。比如，在百度智能云的支持下，Apollo自动驾驶实现了日行百万公里的驾驶仿真；智能云支持的弹性智能计算，支撑了百度每天数十亿次的用户搜索请求。