百度智能云的發展歷程可以追溯至2015年，起初由銷售出身的尹世明掌舵，逐步在百度內部提升了戰略地位。2019年，百度云品牌正式升級為“百度智能云”，強調了智能化的結合，與百度ALL IN AI的戰略更加統一。此后，在百度CTO王海峰的主導下，百度智能云進入了“云智一體”的階段，王海峰將AI技術與云進行了深度融合，提升了百度云的技術競爭力。
然而，王海峰的商業化經驗相對欠缺，這使得百度智能云在增長和盈利方面面臨挑戰。沈抖的到任，無疑為百度智能云帶來了新的發展機遇。沈抖在接手之初，就面臨著百度創始人兼CEO李彥宏對規模和健康度的明確要求，既要實現增長，也要保證利潤。
沈抖的幸運在于，他接手新業務不到一年內就遇到了大模型的爆發，這為百度智能云帶來了重大的轉機。大模型的出現，讓AI真正成為云計算的牽引力，帶動了AI工具層的興起和算力使用的爆發。百度智能云憑借在大模型上的先發優勢，迅速在商業化上取得了領先優勢。
根據公開數據統計，2024年1-8月份，國內大模型相關中標項目數量達到475個，實現了爆發式增長。百度智能云在眾多央企和行業中實現了中標項目數、中標項目金額等多個“第一”，展現了其在大模型應用上的強大實力。然而，對于沈抖來說，挑戰和壓力并未結束，盈利仍然是百度智能云的重要目標。
在百度智能云的收入構成中，底層算力的收入占據了主要地位，而大模型服務的盈利仍面臨挑戰。沈抖表示，大模型的價值雖然存在，但從價格上還沒有體現出來，市場仍處于混戰階段。因此，百度智能云更加關注于提供算力基礎設施，以降低算力成本，推動大模型成本的降低。
百度在GPU算力上具有一定的經驗優勢，這使得其在提供算力基礎設施方面具有競爭力。沈抖與客戶保持密切聯系，了解客戶需求，并提供穩定的算力支持。大模型和算力對云廠商來說，就像抽水泵和蓄水池的關系，雖然現階段還是算力賺錢，但長期來看，大模型仍然是重要的牽引力。
未來，百度智能云將面臨更加激烈的競爭。在AI大模型領域，阿里云、智譜AI、科大訊飛等實力廠商都在積極布局，希望形成AI開發者的生態。同時，在基礎設施方面，百度與阿里云、華為云等廠商的競爭也在加劇。百度智能云需要在這場馬拉松式的長期戰爭中，不斷攻堅各個領域，以實現真正的規模和盈利。
