尹世明有着深厚的销售背景，曾任SAP全球销售总裁助理及SAP大中华高级副总裁、苹果公司大中华区渠道企业部总经理和生态系统部负责人等。

“百度云初期的大客户基本都是 Watson（尹世明）和志琦(张志琦）带进来的。”一位百度云早期员工曾向媒体透露。

可以说，销售出身的尹世明为百度搭建了一套完整的B端云业务架构，但对一向重视技术的百度来说却远远不够。

2018年12月，百度进行架构调整，智能云事业部(ACU)升级为智能云事业群组(ACG)，同时承载AI to B和云业务的发展。

2019年9月，百度全员内部信除了进一步提升百度云业务的战略地位外，还宣布将智能云事业群组与CTO体系融合，尹世明团队直接向集团CTO王海峰汇报。

而从尹世明到王海峰之间的过渡阶段中，有一个关键问题，即据百度云内部人士对媒体透露，“Robin（李彦宏）认为百度云2019年的表现不及格的。”

该人士表示，尹世明主张优先扩张份额，“即使亏损也要做”，但百度云2020年的OKR中增添了利润指标，而不是不计成本地扩张。

也就是说，尹世明“以利润换规模”的大销售做法，并不被百度所看好。

“Robin（李彦宏）的OKR对百度云的要求就一点：扭亏为盈。”一位百度云内部人士表示，“我们收到的要求是毛利至少20%”。

这也就意味着，相比于其他互联网企业在前期用资金换规模的做法，百度并未给云计算提供更多的资金支持，毕竟阿里云号称2000亿投向服务器与云OS。

2020年3月，百度再度围绕云业务进行架构调整，王海峰发内部邮件称，百度智能云的云计算、智能金融、智能客服、渠道生态等业务负责人直接向王海峰汇报，尹世明、张志琦将另作安排。

在此轮组织架构调整之后，同年4月，尹世明正式从百度离职。随同尹世明离开百度的，还有此前担任百度云副总经理的张志琦。

至此，百度云业务正式进入王海峰执掌阶段，在此期间，王海峰明确了百度云业务核心竞争优势，即“云智一体”。

2020年初，王海峰将原AIG（AI技术平台体系）、TG（基础技术体系）和ACG（百度智能云事业群组）整体整合为人工智能体系（AI Group，AIG）。

同年，王海峰发布了全新战略：“以云为基础，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道”，而后云 AI紧密融合，“云智一体”成为百度智能云的独特标签。

2021年，王海峰宣布百度智能云战略升级，发布“云智一体”架构2.0、云智新产品和重要升级，“适合跑AI的云”和“懂场景的AI”共同构成智能时代基础设施。

正是经过了王海峰时期技术与业务体系的深度融合，才能够在大模型技术趋势到来之时，让百度智能云抓到了这一波技术红利。

2021年在香港二次上市的招股书中，百度明确提出，智能云是第二增长曲线。

这是百度首次将百度智能云的地位，提升到智能驾驶之前，作为仅次于搜索业务的核心业务。

但彼时在行业中，百度智能云仍处于追赶者的地位，急需一位“大将”来突破。

比如阿里云的一号位，也曾是王坚院士和以技术见长的张建峰，但阿里云也亲身示范了“技术大牛懂技术”，可对整个企业服务、行业痛点和商业落地的全盘战略，却有些捉襟见肘。

沈抖其实也是根正苗红的人工智能正牌军，博士时期师从全球知名AI科学家杨强院士。

在2012年加入百度后，先后负责过百度联盟研发部、网页搜索部、金融服务事业群（FSG）、百度移动生态事业群（MEG）等业务板块。

其中，在MEG任内，沈抖全面负责销售团队，积累了不少商业化和销售体系管理经验。可以说，沈抖既有技术背景，又有商业化项目管理经验，接手百度智能云顺理成章。

“沈抖上任后并未对业务进行很大的调整，各板块在领导层可能会有细微调整，销售团队还是按照行业划分。”刘杰如此说道，“在行业中客户的比重还是互联网偏多，其次是金融和政企。”

不过，上任后沈抖调整了百度智能云发展战略，要求从行业核心场景切入，向上优化已有应用、孵化新应用，向下改造数字底座，使基础云更适合AI应用，形成螺旋上升、不断进化的效果。

从这一步，也可以看出沈抖目标更加明确，要扎根行业，推动云业务的商业化落地，而其中的关键抓手就是AI应用。

但相比于其他云厂商，百度智能云早期在市场中的声量并不高，在产品、技术差异化优势也并不明显，跟阿里云、华为云、腾讯云等厂商展开竞争，胜率并不高。

且沈抖接手百度智能云之时，因特殊宏观原因，整个国内云计算行业都处在一个低迷时期，几乎所有头部云厂商的增速在大幅放缓，体量略小的百度智能云也没能幸免。

相关数据显示，2022年第三季度，百度智能云的增速还有24%，但是2022年第四季度，增速断崖式下降到4%，营收增速的低迷状态持续到了2023年第三季度，并且出现了百度智能云历史上首次的季度负增长。

“如果没有大模型的话，百度的云会打得非常吃力。”沈抖坦言。

在业务增长陷入低谷时期时，大模型技术的爆发，让百度智能云迅速来到了发展的转折点。

2022年底，ChatGPT引爆生成式人工智能热潮之后，在AI市场储备多年的百度迎来机遇期。

2023年3月16日下午，百度发布国内第一个类似ChatGPT产品——文心一言。发布之后，李彦宏曾透露，百度接到了许多合作伙伴主动测试的需求。

百度在大模型上的先发优势，带动百度智能云在大模型的商业化上有了领先优势。

2023年第四季度，百度智能云开始重拾增速，该季度营收同比增速为12%，并保持反弹态势至2024年第二季度。

据公开数据统计，2024年1-8月份，国内大模型相关中标项目数量达到475个，约是2023年全年大模型中标项目数量的5倍，堪称爆发式增长。

其中，有超半数央企正在使用百度智能云进行AI创新，实现中标项目数、中标项目金额、行业覆盖数、央国企中标项目数的“四个第一”。

在千帆大模型平台上，文心大模型日均调用量超7亿次，累计帮助用户精调了3万个大模型，开发出70多万个企业级应用，覆盖工业、能源、政务、交通、金融、医疗、汽车等几十个行业。

今年1月，李彦宏2024年OKR曝光，“利润”两个字出现在移动生态与智能云两个核心业务的目标。这也就意味着，在百度智能云业务板块上，“营收”和“利润”仍是压在沈抖身上的两座大山。

财报显示，今年第二季度，百度非在线营销的收入为75亿元，同比增长10%，占总体收入的比例接近四成，主要由智能云业务带动。

在财报发布后的业绩说明会上，百度方面透露第二季度智能云营收达到51亿元，同比增长14%。其中，AI收入占比提升至9%，上个季度为6.9%。

沈抖称，“我们过去一直在喊「深入行业、聚焦场景、云智一体、AI 普惠」，百度智能云想做的就是把 AI 放到整个 To B 的服务里，让它成为一个增长点。”

谈到今年的业绩，一名百度智能云的销售员工也向光锥智能表示：“今年百度的业绩还挺好的，会有大模型的大客户项目落地，很多项目都死磕一年多了。”

大模型无疑让百度智能云抢跑了一个身位，但落到实际中，云厂商到底应该怎么靠大模型赚钱呢？

“百舸”争流“千帆”竞，一句诗中隐藏了两个百度智能云在大模型时代最重要的两个产品。

千帆是百度智能云的MaaS服务平台，为用户提供大模型API调用和训练大模型能力。

百舸是面向大规模深度学习的高性能云原生AI计算平台，提供更全面的算力集群运维支持和大模型训练生命周期管理，属于AI基础设施平台。

“百度智能云去年的重点是千帆，但今年更关注百舸。”一位百度智能云内部人士李艳（化名）说道，“毕竟算力成本的降低，才能够推动大模型成本的降低。”

事实上，从大模型服务平台转向算力基础设施平台，反映出云厂商在大模型时代的一个残酷现实：大模型服务远不如干云计算的老本行——提供算力赚钱。

当然，这不是百度一家的个例，而是所有云厂商共同面临的情况。君不见，字节跳动旗下的火山引擎这两年就靠卖卡收获颇丰。

一个是最底层IaaS层，跟算力相关，整体收入增速很快，利润情况也很好。

一个是中间MaaS层，比如大模型调用，难度确实大一点，在市场培育过程中需逐步地去引导，现在整个市场很卷，这部分收入增速也很快，但却不是讲利润的时候。

一个则是最上层基础大模型做应用，能够体现大模型的价值，也有客户愿意为价值付费。

很明显，当前在百度智能云的收入中，底层算力的收入占据了主要地位。

在沈抖看来，文心大模型的调用量增速很快，现在每天的调用量已经超过了七个亿，“但大模型本身还处于混战阶段，无论是客户选择大模型还是模型供应方，都还没有把市场理清楚。”

因此，沈抖认为：“现在有些客户其实已经从大模型的使用上获利了，而且获益应该还不少。但是因为这个市场太混乱了，还在‘卷’，他们是真正的受益方，而模型厂商为之买单。所以大模型的价值是在的，但从价格上没有体现出来。而且这种例子还不在少数。”

但是，大模型的技术迭代，却促使底层算力发生了根本性的变革。在传统的云计算时代，底层算力更多是以CPU为主，而进入大模型时代，GPU逐渐成为主流。

“现在用GPU算力的，不纯是大语言模型的客户，GPU可以支撑深度学习尤其是基于Transformer这种的深度学习，应用场景是宽泛的。”沈抖解释道。

百度虽然做云计算比较晚，但的确在AI布局上是国内最早的公司，因此用GPU来训练加速也比较早。

早在2009年，百度就已经开始用GPU做加速；2012年，百度基于自研FPGA研发AI加速器，同时开始大规模采购和建立GPU运算集群，开发了世界上第一个支持GPU&CPU的并行深度学习平台Paddle，后来演化成深度学习框架——飞桨；2018年，百度发布中国第一款云端全功能AI芯片——“昆仑芯”，目前已规模化部署超过数万片。

李艳表示：“CPU时代百度优势并不明显，但在GPU上有却有一定的经验优势，包括百度也有自己的昆仑芯片，在硬件软件的管理上则具有优势。”

一位百度内部人士向光锥智能透露，在调入百度智能云后，沈抖和客户走的非常密切。

“一些客户选择百度，不是因为百度的价格低，而是他觉得百度云真的把文心一言这样的大模型训练出来过，百舸能让训练效益提升上来。我用你的机器不浪费，我愿意最后选你，是因为稳定性、可持续性都强。”沈抖三句话不离客户，显然已经成了一个熟练的B端业务负责人。

“百舸平台一般大客户比较多，因为需要大量的GPU资源，以及相关配套资源。”刘杰表示，不只是大模型客户，也有高校、央国企等大型机构。

现阶段，虽然还是算力赚钱，但长期来看，大模型依然是重要的牵引力。因此，“沈抖这次最主要提的，就是工具链和生态”，在9月份刚结束的2024百度云智大会上，一位百度内部人士向光锥智能透露。

一年半的时间，云厂商们从底层基础设施，到中间工具链，再到上层应用，整体能力上基本都已打平。

接下来的两年，才是沈抖和百度智能云决战大模型的关键时期。

一方面，百度在AI大模型领域面临的竞争也越来越大，以至于过去多年积累的先发优势，也在被逐渐缩小。至少在大模型的战场上，阿里云、智谱AI、科大讯飞、火山引擎等实力都不弱，大家都想围绕大模型形成一个AI开发者的生态。

另一方面，在基础设施方面，百度本身所积累的资源，相比阿里云、华为云等厂商，并未拉开实质性的差距，很难能够长时间保持领先优势。

与此同时，各家云厂商更是在卷价格，以希望能够用低价换取规模。比如此前阿里云大降价、字节跳动豆包大模型降价等等。

刘杰也坦言，“今年经济形势也没有那么好，客户除了看中平台能力，增值服务外，还有一个重点就是看价格。”

从百度云历史发展情况来看，并不愿意为了规模而损失利润。更何况李彦宏2024年OKR的一个重要指标，就是利润。

大模型让百度智能云从去年开始在市场中真正的获得了一定的声量和规模，但在这场资本和技术密集型的大模型战役里，百度智能云要打的不是一场闪电战，而是一场马拉松式的长期战争。

泛互联网、政企、金融......每一个领域中的攻坚战，将累积决定最后的结局。

李彦宏的战略定力和沈抖的韧性，或许是百度智能云能否真正成为百度第二曲线、甚至第一曲线的关键。

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