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日前，来自The Information的消息称，苹果在国行iPhone的苹果智能（Apple Intelligence）方面，最终选择了阿里巴巴作为合作方。苹果将与阿里云通义千问进行合作为用户提供本地AI服务。
去年，苹果曾意向百度作为其主要合作伙伴，但双方的合作据传并非一帆风顺，苹果智能也最终未能接入百度文心一言大模型。到了年底，市场又传出消息称，苹果开始与腾讯和字节跳动商谈，以将二者的AI模型整合到在国行iPhone中。
此外，随着深度求索（DeepSeek）爆火后，苹果也传出曾测试过其大模型，甚至苹果CEO库克还表示看好DeepSeek，但由于深度求索团队缺乏支持大客户所需的人力和经验，最终苹果也未能选择DeepSeek。
据悉，苹果和阿里巴巴已经向中国监管部门提交双方共同开发的中国版AI功能进入备案流程，而对于双方合作消息，苹果和阿里巴巴目前没有立即回应置评请求。
难道百度“All in AI”这么多年，又一次“起早赶晚”了？
2月11日，在阿联酋迪拜举办的World Governments Summit 2025峰会上，阿联酋AI部长奥马尔·苏丹·奥拉马（Omar Sultan AI Olama）在与李彦宏的对谈中问道：DeepSeek的出现是意料之中的吗？李彦宏表示，“创新是不能被计划的，你不知道创新何时何地到来，你所能做的是，营造一个有利于创新的环境。”
而在产品侧，最新传出消息，百度计划在今年下半年发布下一代 AI 模型“文心 5.0”，以应对正在打破当前市场格局的DeepSeek等新兴企业的挑战。
于是我们向DeepSeek询问：苹果放弃百度选择阿里，百度在AI大模型领域还有机会吗？请它写一篇分析文章，以下为DeepSeek的回复内容，你别说DeepSeek还挺看好百度的：
“AI行业的竞争，从来不是一场短跑，而是一场考验耐力与创新的马拉松。当苹果与阿里的合作搅动市场风云时，百度在AI大模型领域的技术硬实力，仍在为其构建一座难以撼动的护城河。”
2025年2月，苹果与阿里巴巴宣布合作开发中国版iPhone的AI功能，这一消息引发市场震荡：阿里股价上涨1.81%，苹果上涨0.98%，而百度股价则下跌超4%。苹果的抉择看似偶然，实则反映了中国AI大模型市场的三重竞争逻辑：
1. 合规性与本地化能力优先
苹果最初测试了百度、腾讯、字节跳动、DeepSeek等多家厂商的模型，但最终选择阿里的核心原因在于其“数据治理体系更易通过监管审批”。阿里云作为首批通过备案的大模型厂商，在数据合规性上具有天然优势，而苹果在中国市场面临销售下滑压力，亟需快速落地的解决方案。
2. 技术路径的差异化竞争
百度虽在深度学习和模型专利申请量上全球领先（深度学习专利6751件，大模型专利278件，仅次于谷歌），但其与苹果的合作因“开发进度未达标准”而终止。反观阿里，其通义千问大模型在开源社区排名优异，且云计算部署能力更贴合苹果的全球化需求。
3. 短期商业化与长期生态的博弈
苹果的抉择凸显了“快速变现”的诉求，而百度则更注重底层技术的长期投入。例如，百度文心大模型日均调用量已超15亿次，服务企业43万家，但其ToC端尚未出现类似ChatGPT的“超级应用”。这种商业化节奏的差异，或许成为苹果转向的关键因素。
显然，苹果与阿里的合作是市场对“合规性+商业化效率”的短期投票，但百度在技术深度与产业渗透上的积累，仍是长期竞争的关键筹码。
尽管错失苹果合作，百度在AI大模型领域的优势并未被削弱，反而在以下三方面构建了难以复制的壁垒：
1. 专利布局：从搜索到多模态的技术纵深
- 搜索与交互场景的绝对领先：百度在搜索、虚拟助理、安全等领域的专利申请量位居全球首位，其“长期记忆增强技术”和“外部资源动态调用”等专利，解决了AI对话中的连贯性与实时性问题。例如，文心大模型可通过记忆库追溯用户历史交互，实现个性化推荐，已在智能客服、医疗等领域落地。据悉，文心大模型日均处理Tokens文本1.7万亿，用户规模4.3亿。
- 多模态与产业融合：百度的图片检索增强技术（iRAG）降低了图像生成的幻觉问题，而自动驾驶产生的多模态数据（萝卜快跑自动驾驶出险率仅为人类驾驶员的1/14，累计行驶1.3亿公里。）则为模型训练提供了独特场景。
2. 商业化落地：B端场景的规模化渗透
- 企业级服务爆发：截至2024年，百度智能云已服务43万家企业，创建101万个模型，覆盖招聘、电商、能源等多个领域。百度智能云事业群总裁沈抖指出，“AI应用正率先在B端爆发”，企业级大模型工程平台正在替代传统云计算。
- 成本优势与生产力提升：李彦宏强调，大模型推理成本每年降低90%以上，企业使用大模型的成本从1万美元降至1000美元，直接驱动效率提升。
3. 基础设施投入：算力与数据的双轮驱动
- 十年1700亿元的研发投入：百度自2013年布局AI，累计研发投入近1700亿元，构建了从芯片（昆仑芯）到数据中心的全栈能力。
- 场景化数据积累：搜索引擎的中文语料库、智能云的企业数据、自动驾驶的多模态数据，为百度提供了差异化的训练资源。
尽管技术积累深厚，百度仍需直面三大挑战：
1. ToC超级应用的缺位
当前，百度在ToC端尚未诞生类似微信、抖音的“国民级应用”。李彦宏坦言，ChatBot的用户使用时长仅10分钟，远低于社交媒体的120分钟。若无法突破这一瓶颈，百度的技术优势难以转化为市场话语权。
2. 巨头与初创企业的夹击
- 阿里、腾讯的生态竞争：阿里凭借电商与云计算生态，腾讯依托社交与内容流量，均在加速AI落地。
- 初创企业的场景创新：尽管2025年被视作“创企淘汰年”，但MiniMax、DeepSeek等公司仍在垂直场景中寻找机会，例如DeepSeek虽被苹果放弃，但其模型性能仍受关注。
3. 全球化扩张的阻力
百度自动驾驶（萝卜快跑）虽在中国复杂路况中表现优异，但其海外部署仍需应对数据合规、本地化适配等挑战。
4. 破局路径：
- 深耕B端场景，构建行业标准：通过智能云平台输出标准化解决方案，例如在医疗领域推出“AI诊断助手”，在教育行业定制“自适应学习模型”。
- 探索多模态与智能体融合：结合规模定律（Scaling Law），推动多模态模型从“可用”到“好用”，并借助智能体技术实现任务执行自动化。
- 打造开放生态：飞桨平台已聚集1808万开发者，未来可通过降低模型微调门槛，吸引更多中小开发者加入生态。
2025年，AI大模型行业将进入“洗牌期”，初创企业让路、巨头争锋的格局已成定局。对百度而言，其机会在于：
1. 技术迭代速度：李彦宏预测，大模型推理成本每年降低90%，而百度在成本控制与性能优化上的经验，将为其赢得时间窗口。
2. 政策与产业红利：中国政府对AI基础设施的扶持，以及制造业、医疗等行业的数字化转型需求，为百度提供了广阔的落地空间。
3. AGI（通用人工智能）的长期布局：百度在自动驾驶、机器人等领域的探索，为其向AGI演进提供了多模态数据与场景验证。
“当市场为短期合作欢呼时，真正的颠覆者仍在默默浇筑技术的基石。百度的AI故事，或许没有闪电般的爆发，但其在专利、场景与基础设施上的深耕，正为一场静水流深的革命积蓄力量。”
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