过去两年，AI 大模型的技术浪潮不断颠覆我们的想象，也催生了新一轮的 AI 创业热潮和一批 AI 新势力。这些 AI 新势力从工具应用到行业场景几乎一路开花：有的在消费端做硬件、内容与陪伴，有的深入到工业、教育、医疗的业务流程。
但越往里走，几乎所有团队都会遇到一些难以突破的「硬墙」。比如算力和资金的拉扯，训练与推理的成本和需求此消彼长，创业公司很难精确预算，尤其是 GPU 开支的攀升，直接压缩了产品试错与迭代空间。
同样麻烦的还有从 Demo 到规模化的系统性鸿沟。想把一段惊艳的 Demo，快速变成用户日常可用的产品和服务，需要稳定的工程体系、可持续的运维与数据闭环。事实上，很多创业团队迟迟没能把创意变成面向用户的产品，就是缺乏成体系的工程化能力。
当然还有经营上的时间压力。宏观上 AI 行业支出仍在加速上行，竞争只会更加充分；微观到创业公司，谁能更快验证、上线、迭代，谁就有机会站住脚。相反，再好的创意也可能被后来者超越。
所以也不奇怪，越来越多 AI 创业团队把「AI 云」视为起步与扩张的核心基础设施。今天的云平台不仅能弹性调用 GPU/FPGA 等异构算力，按需付费显著降低初期成本，还能提供从数据处理、模型训练到部署运维的一站式工具，叠加行业模型库、API 服务和跨场景的多模态能力。
李未可新品发布，图片来源：雷科技
换言之，这意味着初创团队可以将有限的人力与资金集中在场景创新与用户体验打磨上，而不必陷在底层基建的泥沼中。
云端托管成本的下降、更全面的服务模式，正在让 AI 新势力的起跑线变得更短，试错周期更密集。对于正处在技术红利窗口期的他们来说，这可能是一轮新的增长周期的起点——也是一次必须抓住的机会。
AI 新势力群像：不同领域的同一条赛道作为一家智能眼镜新势力厂商，李未可成立于 2021 年，目前推出的 City 系列、View 系列以及 S3 系列 AI 眼镜，都充分展现了其「AI 在前，硬件在后」的产品思路。在李未可看来，AI 眼镜的重量、佩戴舒适度、交互门槛这些硬件体验都在快速改进，但差异化的根本，还是更强的 AI 能力和更自然的用户体验。
为此，李未可还自研了 Wake-AI 模型，针对可穿戴场景做了意图识别、长短期记忆、智能路由和 Agent Store 这样的中间层能力：能把用户的请求精确分发到最合适的大模型，还能在多轮交互中保留上下文和个性化偏好，最终让 AI 像私人助理一样出现在日常生活中。
然而，理念清晰并不意味着道路平坦。李未可在创业过程中也绕不开一些关键挑战，其一就是 AI 眼镜在大众心智中的成熟度还不够——用户可能被外观吸引，但要形成持续使用习惯，必须有足够打动人的 AI 体验。
李未可科技合伙人兼生态业务负责人张建华，图片来源：百度
所以李未可的选择是与百度智能云进行合作，不仅租用百度智能云的算力服务，还会调用百度智能云千帆平台上的大模型能力，比如李未可 AI 眼镜中搜索、地图、翻译，包括对 128 种语言的实时互译。这种选择也减少了李未可在功能拼装和底层打磨上的投入，让团队能把更多精力放在用户体验和市场教育上。
实际上不只是李未可，在 8 月 12 日举办的百度 AI DAY 第 10 期上，另一家走在行业前列的「AI 新势力」灵生科技，同样值得关注。
灵生科技创始人杨洪兵，图片来源：百度
作为一家专注于具身智能创新型公司，灵生科技的云-边-端一体化大脑系统 Ling Brain，试图让机器人拥有类似人类的多模态感知、决策与执行能力，并且通过本体使能层、动作执行层、技能规划层的架构，让不同型态的机器人都能在真实环境中自主行动。
而依托百度智能云的技术支撑，灵生科技不仅在技术研发效率以及成本控制上实现了突破，其研发的人形机器人 L1 也具备了在工业、商业领域量产和批量交付的能力，这些都让灵生科技能在产业化进程上更快一步。
但行业仍处于「爆发前夜」，世界模型、模仿学习、强化学习等核心技术有待突破，这意味着大量的仿真与真机测试、海量算力和长期试错。所以灵生科技选择开源 RealDualVLA 框架，吸引更多开发者参与，但在商业落地节奏、研发成本控制上，仍需百度智能云提供稳定的基础设施。
类似的 AI 新势力，在现场还有不少：全球AI 3D 大模型领军企业 VAST，通过百度智能云的算力和工具链，将 3D资产生成门槛降到分钟级；面向电商的述信科技，用大模型选品、图生视频等能力重构服装品牌的全链路经营；方直教育在在线教育硬件与课程中融入大模型和多模态交互，推动产品智能化升级。
这些看似风格迥异的 AI 创企，在产品形态和业务模式上各有差别：有的卖硬件，有的做软件服务，有的输出 SaaS 平台。但它们都在一条更深层的 AI 赛道上，在百度智能云的底座上，利用算力、模型、工具链和生态渠道，把资源集中到自己最擅长的场景创新上，避免陷入单打独斗、从零搭建基础设施的资源消耗战。
AI DAY 现场，图片来源：百度
正是这种共性的基础能力，让它们在各自领域更快走到了行业前列，也让「AI 云」从一个技术选择，变成了 AI 创企加速器和增长曲线的一部分。
全链路打造 AI 体验，平台与创企的「双向奔赴」对于 AI 创业公司而言，最稀缺的从来不是点子，而是如何用尽量低的成本、在尽量短的时间里，把一个创意打磨成可用且可扩展的产品。
这背后考验的，是 AI 创企能否在技术深度、迭代速度、成本控制这三个拉扯方向上同时取得平衡，正如百度集团副总裁袁佛玉在百度 AI DAY 上所言，AI 创企的成长始终面临「不可能三角」。
百度集团副总裁袁佛玉，图片来源：百度
作为国内最早提出「AI 云」战略的云厂商，百度智能云拥有行业最完备的 AI 能力体系，几乎覆盖创企从想法到落地的全链路：底层有自研的昆仑芯片和百舸算力平台支撑大规模训练与推理，中层千帆大模型平台作为开发和部署的主力引擎，配合行业模型库和工具平台提升迭代速度，顶层则整合了 C 端的搜索、地图、文库等流量入口。
这种「芯片—模型—工具—场景—流量」的一体化能力，让创业公司不必分散精力在底层基建上「造轮子」，可以直接站在平台提供的高起点上去竞争场景创新和用户体验。
如果说全链路体系是「起跑线」的抬升，那么现场重磅发布的「AI 创投加速计划」，则是帮助创企冲刺的加速器。根据介绍，「AI 创投加速计划」将联合投资机构、政府部门，为入选企业提供亿级算力补贴、专属融资通道及政策申报支持。过去一年，就有 20 家企业通过该计划完成亿元级融资。
全链路体系与创投加速计划，构成了百度智能云面向 AI 创企的闭环生态：技术上，从芯片到大模型，再到多模态能力和行业模型库，提供纵向深度；业务上，从流量入口到 B 端渠道，再到融资与政策资源，形成横向扩展。
图片来源：百度
对于创企来说，这种纵深结合的价值不仅在于降低单点成本，更在于能在同一平台上完成技术试验、商业验证、规模扩张的完整路径。而在云计算与 AI 服务的竞争中，百度的差异化竞争力恰恰体现在这一纵横交织的能力版图——它既有模型与算力的底座，也有流量与场景的触达。
这也解释了，我们为何会看到来自电商、游戏、可穿戴、具身智能、AI 玩具、生命科学等多个赛道领先的 AI 创企，都选择在领跑「AI 云」的百度智能云上，共同奔赴未来。
从共性到趋势，平台推动的三阶跃迁从李未可到灵生科技，再从 VAST 到述信科技，事实上我们看到这些跑在行业和市场前列的 AI 新势力，尽管领跑的原因不尽相同，但大都沿着相似的路径加速、超越、继续加速。在服务数百家创企后，百度智能云更是系统性地梳理出这种路径，并总结成「三阶跃迁」成长模型。
简单来说，成功的 AI 创企的第一步「产品验证期」往往先用最小可行产品（MVP）快速验证想法；第二步「场景验证期」是在产品方向初步验证后，深入 1-2 个垂直场景打造出能形成口碑的标杆案例；第三步「生态扩张期」则连接更多的合作伙伴进行扩展，成长为行业领导者。
在这个成长过程中，百度智能云提供的不仅是算力补贴和模型工具包，帮助 AI 创企用最小的成本实现冷启动，丰富的行业模型库与生态资源也能加速产品的落地。更重要的是，到了「生态扩张期」，百度智能云开放平台的价值还在于把 AI 创企与更多的合作伙伴、渠道和数据连接起来，形成「技术+数据+渠道」的飞轮。
从这个角度也不难看出，在 AI 创企快速成长的过程中，百度智能云在芯片、算力、大模型、行业工具、流量入口等环节上的全链路能力：既能降低创业的技术和资金门槛，又能在关键节点上提供场景、用户与合作伙伴的连接。
而在今天的 AI 创业浪潮中，创意与技术的爆发已经不再稀缺，稀缺的是让它们持续生长的土壤。对于那些想在 AI 浪潮中脱颖而出的 AI 创企来说，百度智能云所展现的，或许正是加速它们跃迁的一条理想路径。
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