拆解 AI 创企痛点：技术、算力与生态的协同破局之道

文 / 四海 

来源 / 节点财经 

自2023年以来，大模型技术的发展如火如荼，与此同时AI 产业化的引擎也在加速，但新技术从实验室到真正落地远不止于技术突破那么简单。

人们都说2025年是AI商业化的元年，但从现实角度来看，大模型技术门槛高、算力成本控制难、迭代难等现实问题，成为制约企业快速部署 AI 技术的关键因素。而针对痛点的解决能力，AI基础设施和商业生态协同能力，也在深刻改变着云计算领域的竞争格局。

初创企业在探索AI转型的路上有哪些痛点？又是如何探索解决方案？《节点财经》调研多家企业试图寻找答案。

01 拆解AI初创企业痛点

自ChatGPT横空出世以来，人们惊叹于大模型能按照指令生成文字或图片、视频，AIGC的热浪已经兴起近三年，可走在应用前线企业的真实诉求却不是谁都能满足。

Filmaction是一个专注于人工智能电影制作的团队，主要卖点在于利用AI自动生成电影级别水平的视频内容。创作者只需简单一句话即可完成故事大纲、角色设定、脚本生成、分镜制作、旁白配音和配乐等环节，还提供多种艺术风格选择。

作为行业内最先吃螃蟹的企业，Filmaction的痛点不少。CEO吴杰茜告诉我们，视频制作行业对制作门槛、制作成本、制作周期要求很高，还有观众喜好变化大也对其内容生成质量提出挑战。因为秉持对“电影级别”艺术水准内容的追求，Filmaction对大模型的数量、种类、响应速度极为挑剔。

如果说AIGC赛道的卷，驱动Filmaction格外看中大模型的量与质，那么AI coding企业蔻町智能则颇为重视平台的工具迭代能力。

众所周知，市面上主流大模型均为通用大模型，无法胜任不同垂直场景的任务，为此企业若想应用大模型能力就需要在训练环节整体调优。

就比如，蔻町智能提供2C场景的AI Coding服务，而为了适配编程场景，蔻町智能对通用大模型从预训练环节开始做微调、对齐。因为在训练环节使用的工具种类多，对云厂商的迭代能力要求高。联合创始人陈秋武表示，我们在两年时间内经历了七到八轮的反复试验，试图落地通用AI Coding产品。

类似蔻町智能格外看重开发工具的还有灵生科技。灵生科技成立于2023年，致力于为时下最热门的具身智能企业提供大模型服务。

灵生科技创始人杨洪兵告诉我们，具身智能目前主要应用在工业、物流、服务、医疗康养四大场景，因为商业化仍在起步阶段，数据存在稀缺。对于这类研发周期长、测试成本高的硬核科技公司而言，最大的挑战之一就是如何在有限的资源下加速软硬件的协同。与此同时，因为落地到硬件场景，灵生科技的核心诉求还包括降低算力成本的同时，保持算力服务的稳定性。

总之，不同类型的企业业务场景不同，突出的诉求也不同，但总体而言落到大模型技术深度、工具迭代能力与算力成本上。站在AI行业领域看，三者之间并不是相互孤立的，AI领域的基本规律就是模型能力越强，算力成本越高昂，三者构成了一个不可能三角，但同时算力成本又制约了企业对于模型与工具的应用深度。单一公司的努力，难以解决这些痛点，自然只能寄希望于有资源、有技术、有服务的平台方。

02 如何破解不可能三角

功夫不负有心人，大模型技术在不断进化，云计算厂商的AI Infra能力也在不断迭代，随着算力成本的降低，初创企业们终于迎来加速度。

Filmaction最近推出了一个一键生成电影的新功能，能让用户在短短几分钟之内迅速用AI全托管生成带有故事情节的影片，在该产品推广期过程中，还采用线下娱乐的方式为景区推广AI电影机。

能有这个突破，离不开百度智能云在模型能力与算力稳定性上的加持。据了解，百度智能云为FilmAction提供强大的云基础设施，保障用户在电影制作各阶段的生成效果，大幅减少了由于系统中断或不稳定性带来的业务风险，并且提升了实时推理的时效性。

百度集团副总裁袁佛玉

百度集团副总裁袁佛玉介绍，千帆平台集成了数百个产业级模型，支持企业以“乐高式”组合快速搭建解决方案。这意味着企业开发一个新模型的时间，可以直接缩短70%。

专注AI coding的蔻町智能也在百度智能云开发能力的加持下达到了行业领先水准。据了解，蔻町智能旗下通用大模型能在两分钟的时间内为用户生成一个包括前端、后端的完整应用，“从产品的技术复杂度来看，目前在全球范围内，大概只有我们能够做到”。陈秋武表示。原来的软件其实是需求定完后，后面开发是完全固定不变的，但这个领域很多用户需求是变化的，比如，有人要建一个访谈，有人要建一个搜索系统，不一样的情况下，后面要有能适应各种场景的软件架构，这种按需定制的产品目前只有蔻町智能做出来了。

谈及百度智能云一站式开发平台千帆ModelBuilder，袁佛玉表示，我们都清楚AI大模型开发门槛高，所以我们平台持续迭代工具能力，从数据处理到模型训练，再到上线部署，你需要什么能力，直接拿过来组合就行。

根据百度官方消息，一家医疗AI创企，借助千帆平台，只耗时3个星期，就实现了从算法验证到临床部署的过程，成本还降了40%。

对于百度智能云的成本控制与工具迭代，灵生科技就是收益方之一。依托百度智能云的技术支撑，灵生科技在感知融合与实时决策方面展现出显著优势，研发的机器人产品已在服务、工业等场景完成初步落地。

特别的是，灵生科技还于近期开源RealDualVLA，是业内首个真异步双系统视觉语言动作框架，“机器人可以炒一盘菜，或者给小孩换纸尿裤，这是我们的具身路线。”杨洪兵表示，百度智能云的技术稳定性比较高，我们用百度以来，基本上没有出现过宕机和服务器断网。百度智能云提供的具身智能的工具链，从数据采集到仿真再到训练，协同性比较好。

据了解，百度智能云为其提供的不仅仅是算力，还包括云端仿真平台，灵生科技借此可以大量测试其算法，从而降低测试成本，加速技术从实验室走向规模化应用的进程。

事实上，成本控制正是百度智能云破解“不可能三角”的关键一环，其通过三大策略帮助企业实现“精益创新”。

首先，基于百度智能云分布式云架构，创企可按需调用GPU、FPGA等异构算力，让成本比自建数据中心降低60%以上。据了解，一家做AI视频处理的企业，通过弹性算力，在业务高峰期节省算力成本超300万元/年；

其次，引入业界领先的MLOps体系，通过模型版本管理、自动化测试、性能监控等工具，把模型维护成本降低50%，故障响应时间优化至分钟级；

最后，根据创企需求，整合百度内外部资源打造AI创企生态支持计划，支持创企根据场景需要，快速触达目标用户和目标客户，快速验证场景，加速从技术到商业的闭环。

由此可见，对于“不可能三角”，百度智能云是破局者。在8月12日举办的AI DAY上，百度智能云发布了“AI创投加速计划”，将联合投资机构、政府机构为入选创企提供亿级算力补贴、专属融资通道及政策申报支持。据披露，过去一年，该计划已助力20家企业完成亿元级融资，为AI创企铺就商业发展快车道。

03 AI时代，云厂商之间比拼的是生态

这些企业不约而同选择了百度智能云，背后的原因不难理解。AI创业公司对于云服务的需求，早已不是简单的提供模型、算力，而是看重技术、服务、生态的全方位支持，而百度智能云刚好是均衡三方面的优等生。

首先，百度智能云的优势不止体现在模型能力上，还具备全方位的技术领先。百度智能云提供包括芯片、算力、模型、应用在内的最全的AI全栈能力体系；此外，百度智能云也是国内最早加码AI云的企业，在市场占有率上，连续5年AI云公有云市场第一。加上联合生态伙伴提供的资源扶持，能给AI创企提供最全面的服务。

技术优秀之外，定价上也颇为亲民。

百度智能云副总裁、百度智能云泛科技业务负责人张玮

百度智能云副总裁、百度智能云泛科技业务负责人张玮告诉《节点财经》，百度智能云在定价策略上通过分层设计来按需匹配客户：针对发展中的中小客户，会着力于加速业务发展相关的解决方案，突出上手快速和高扩缩容能力；面向AI创企，在工程化方面给予专项支持；为大客户则是找到技术优势带来的业务价值。另外，我们也会不断通过技术优化来提升自身的产品模块化水平，降低成本。

随着服务的企业增多，百度智能云也沉淀出了方法论，帮助各行各业的企业实现从0到1再到10的跨越。

具体来看，第一阶段，低成本度过冷启动。企业可以先用最小的产品（MVP）快速验证想法是否可行。这个阶段，百度智能云提供算力补贴与模型工具包，帮助企业“0基础启动”；

第二阶段，企业要做垂做精做标杆。基于行业模型库与生态资源，深入1-2个垂直场景，打造标杆案例，形成可复制的解决方案；

第三阶段，打通上下游做生态。有了标杆之后，企业可以通过百度智能云开放平台，连接更多的合作伙伴，形成“技术+数据+渠道”的飞轮，成长为行业领导者。

大模型时代的竞争，技术实力只是一方面，更重要的是生态能力的比拼。百度智能云以全栈技术为基础，既解决了AI创企从0到1的生存难题，更铺就了从1到10的成长快车道。通过逐步攻破“不可能三角”，让算力、模型与迭代能力形成正向循环。

百度智能云正在构建一个让技术价值加速兑现的生态共同体。在2025年AI商业化的关键节点上，这样的生态赋能，不仅是创企破局的底气，更将成为整个行业从技术热到产业热的核心驱动力。而百度智能云，正是这场变革中最坚定的同行者。

*题图由AI生成