从“千模大战”的喧嚣，到大厂竞逐的白热化，再到如今百度与阿里双雄并立、领跑AI智能体赛道，整个AI产业的竞争格局正加速定型。而眼下这场围绕Agent（智能体）的激烈角逐，已然不再是概念炒作，而是真正迈向生产力落地的关键拐点。
全球科技巨头对AI Agent的重视程度，已毫无保留地展现在战略部署上。12月18日，OpenAI正式上线ChatGPT版应用商店，按“精选”“生活方式”“工作效率”等维度分类，整合了Photoshop、Apple Music、Canva等主流应用，标志着其正全力推进以ChatGPT为核心的统一智能体生态。此前，OpenAI已将ChatGPT、Deep Research与Operator三大能力融合，明确将Agent作为未来发展的核心引擎。
这并非孤立动作。微软同步发力，推出GitHub Copilot代理、Azure SRE代理等工具，构建覆盖开发、运维全链路的企业级AI智能体生命周期管理体系；谷歌则依托AI Studio平台，打通B端与C端场景，搭建起涵盖业务活动层、数据控制层、基础设施层在内的完整技术栈；亚马逊与Anthropic则借力AWS，聚焦中小企业市场，通过Claude模型提供高实用性的部署方案和算力服务。
在国内，百度智能云在今年全面升级Agent Infra架构，正式发布千帆4.0版本，围绕模型服务、工具服务、Agent开发服务、数据服务及运行环境五大模块，系统性赋能企业智能体的构建与演进。这一系列动作清晰表明：Agent已从实验室走向产业前线，成为各大厂商基础设施竞争的新战场。
据CBINSIGHTS预测，到2032年，AI Agent市场规模有望突破1036亿美元，年复合增长率高达44.9%。Gartner与IDC亦指出，2035年后，“智能体即应用”将成为主流范式，AI将深度融入人类工作流，形成认知共生关系。这一趋势正倒逼云服务商彻底重构底层逻辑——过去那种“租卡即服务”的粗放模式已难以为继。
一方面，大模型训练与推理对算力的需求呈指数级攀升，GPU价格高企，单纯依赖硬件租赁难以支撑成本与供给稳定性；另一方面，英伟达在高端芯片领域的垄断、台积电先进封装产能紧张，以及全球供应链波动，使得“有钱也未必能买到卡”成为现实风险。更重要的是，企业客户的需求已从单一算力转向可量化、可交付的AI能力闭环。他们不再为功能买单，而是为实际KPI提升或直接收益付费，AI资源正被当作人力资源一样精细化部署。
在此背景下，“AI Infra”“Agent Infra”等关键词迅速取代传统IaaS/PaaS/SaaS，成为行业新焦点。云服务商的角色也从技术支持者，转变为生态主导者与规则制定者。国内大厂纷纷加速布局：阿里云饱和式投入Agent研发，腾讯则新设AI Infra部门，推动架构级变革。
市场格局初现端倪。Forrester最新AI云报告将百度智能云与阿里云双双列入“领导者象限”，其中百度在产品能力维度高居第一，在18项评估中拿下14项满分，成为满分项最多的厂商。结合多方第三方评测可见，在Agent落地元年，百度与阿里已稳居第一梯队。
为何是它们？答案在于全栈自研与生态闭环。百度围绕AI Infra与Agent Infra，构建了从昆仑芯AI芯片、百舸计算平台，到千帆大模型平台、企业级Agent开发工具的完整链条。今年发布的M100与M300两款昆仑芯，更彰显其长期投入的决心。类似地，谷歌凭借TPU v7芯片及全栈自研体系，虽市场份额暂逊，却展现出强大的技术协同势能。
全球Agent之争，本质是生态主导权的争夺。算力层面，OpenAI牵手微软、甲骨文实现多元供给，AWS自研Graviton、Trainium、Inferentia芯片矩阵，百度则建成三万卡规模的国产算力集群；模型与框架层面，千帆平台支持150+ SOTA模型，具备思维链动态调控能力；应用端，ChatGPT应用商店的上线预示着智能体将重塑软件形态。
而大厂多年积累的业务场景——如百度的搜索、地图、网盘、小度终端等——正转化为企业服务的独特优势，为高频、复杂需求提供坚实支撑。正如李彦宏所言：“当AI能力内化为原生能力，智能就不再是成本，而是生产力。”三年间，AI从模型竞赛迈入Agent落地时代，真正的生产力革命，已然启幕。
