随着AI技术的发展，行业竞争逐渐从短期的“闪电战”转向长期的“持久战”。本文通过分析谷歌和百度在AI领域的全栈布局和近期的创新成果，探讨了为什么这两家科技巨头能够在AI竞争中保持强劲的势头。

二战时，德国名将古德里安发明了闪电战战术。闪电战拼速度，讲究快、准、狠，注重瞬间爆发力，通常是以迅猛攻势、凌厉节奏追求快速压制，实现速战速决。

纳粹德国当时就凭着闪电战攻城略地，直到遇上马奇诺防线。

跟以快破局的闪电战战术相对的，是以稳谋局的持久战战略。

抗战时，中国何以能扛住？部分答案就写在那篇《论持久战》里。

持久战比纵深，讲究稳、深、久，看重长线攻防能力，往往需要以沉淀为根、韧性为脉，稳固大后方、稳定补给线，以时间换空间，稳扎稳打稳中求胜。

中国彼时就靠持久战持续消耗敌方，最终换来局势扭转。

现在看，AI战事似乎就从“拼速度”来到了“比纵深”的阶段。

5月21日，在谷歌2025年度I/O开发者大会上，谷歌就一口气上新了十多款“新品”，包括谷歌史上最强通用模型Gemini 2.5 Pro、AI搜索神器AI Mode、AR眼镜Project Aura 和MR头显Project Moohan、实验性AI代理工具Project Marine和 Project Astra等。其饱和式发布带来了“惊喜连着惊喜”的效果，带动此次大会热度奇高、口碑爆表。

无独有偶，在前不久的Create2025百度AI开发者大会上，百度也俨如哆啦A梦附体，一下子从四次元口袋里掏出一堆神奇宝贝：连发文心4.5 Turbo和X1 Turbo两款模型，推出高说服力数字人、通用超级Agent心响、内容操作系统沧舟OS、三万卡算力集群……一时间，不少用户改用《甄嬛传》里的经典台词调侃：你还有多少惊喜是咱不知道的？

谷歌和百度都连放大招，让行业意识到：随着AI竞争进入“持久战”阶段，这两个AI老字号玩家都在自己的主场里找回了自己的节奏。

多年来，谷歌跟百度作为中美科技企业中“AI First”的先行者代表，在AI领域展开了全栈布局、进行了巨额投入。

这些布局和投入，在过去两年大模型厂商习惯“轻模式切入”之时，或许显得有些“重”，可当AI竞争切换到“拼落地”阶段后，反而支撑起了它们的“实”。

借用网上流行说法总结就是：深耕AI，没有白走的路，每一步都算数。

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算起来，今年已是AI大模型赛道开启狂飙模式以来的第三个年头。历经两年多的技术大跃进，可以看到，整个AI行业正渐次褪去起初的浮躁。

前两年，全球的群“模”共舞、国内的百“模”大战，成了AI大模型蓬勃发展的缩影。跟大模型伴生的最主流AI产品，非Chatbot（聊天机器人）莫属。

Chatbot确实让人们看到了智能涌现的模样，但它终究只是“唠嗑搭子”，很难深层次满足用户的多方位需求。在用户过了技术尝鲜期、行业迈入存量发展期后，ChatBot类产品普遍陷入了“用户留存难—流量池扩容难—商业转化难”的困境。

伴随产品用户粘性差、流量瓶颈低、商业闭环缺失而至的，是那些仅依赖模型创新的AI企业渐显疲态。商业模式难以打通，产品发布节奏放缓，成了其共性特征。

这并不令人意外：AI行业的发展，终归也跳不出Gartner新兴技术成熟度曲线底下的“地心引力”。早在去年8月，Gartner副总裁Arun其实就做过预警，生成式AI（GenAI）即将越过期望膨胀期。

耐人寻味的是，越是在这时候，在AI领域早早“高筑墙，广积粮”的谷歌和百度，越是显示出后劲十足的势头。

硬核的新品发布与技术更新，就是最直观的注解——

在这次I/O大会上，谷歌在“是谁的小眼睛，还没有看过来”的BGM中憋了个大的。

从一发布就霸榜的Gemini 2.5 Pro及其Deep Think超强版、Flash低门槛版模型，到视频生成模型Veo 3和图像生成模型Imagen 4；从3D视频通信平台Google Beam，到多模态AI助手Project Astra；从AI电影制作工具Flow，到编程辅助工具Jules、Stitch；从AR眼镜，到MR头显……谷歌主打一个既有也有且有还有。

百度在刚过去不久的AI开发者大会上，也是一通发布猛如虎，推出了多个新品。

两款具备多模态、强推理、低成本三大特点的新模型，国内首个全自研的三万卡算力集群，高说服力数字人+心响APP+沧舟OS，三款基于飞桨的创新应用，电商交易和搜索MCP server，国内首个支持MCP server的智能编码助手文心快码……百度用全栈服务体系展示了厚积厚发之力。

这番景象，在许多人看来非同寻常，从技术发展规律角度看又很正常。

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谷歌和百度势头正劲，与其说是后程发力基础上的逆袭，不如说是前期全栈布局托起的韧劲。

要知道，1年前，作为Transformer技术发明者的谷歌，还经常沦为群嘲对象——它的风头被背靠微软的OpenAI抢尽，在某些方面还被亚马逊押注的Anthropic压制。

Bard演示失误、图像生成争议等，让其备受质疑：谷歌还有夺回AI竞争中领头羊位置的机会吗？

但谷歌用行动表明：有。在1个多月前的谷歌云Next ’25 大会上，谷歌带着领先技术成果和清晰企业战略宣告了“王者归来”。

从全球顶尖的TPU算力基础设施，到基准测试领先的全新一代多模态模型Gemini 2.5，到具有超级增长潜力的企业级AI平台Vertex AI，再到AI驱动的全球网络服务Cloud WAN，谷歌完成了从“追赶”到“让对手追赶”的惊人逆转。

这次I/O大会，谷歌推出涵盖模型、AI助手、通用Agent到AI硬件的新品，又延续了犀利阵势。

跟谷歌有着同样强搜索心智的百度，在AI上也交出了亮眼成绩单：2025Q1财报就显示，百度的营收、利润、智能云增速全面超出市场预期，AI布局收获了可观回报。

这其中，“云+无人驾驶”形成的百度AI应用双引擎表现尤其醒目。

一季度，百度云业务增速达42%，AI贡献收入达到三位数增长，经营利润率超10%。

在大模型平台和应用市场招投标中，百度智能云中标项目数与金额均居通用大模型厂商No.1。

萝卜快跑全球出行服务次数超1100万，部署车辆达到1000辆——全面启动国际化的萝卜快跑，跑到了迪拜和阿布扎比，在土耳其和瑞士落地也在即。

4月初，萝卜快跑还斩获了全球科技创新领域权威奖项爱迪生奖“Driverless Vehicles”最佳新产品奖金奖，这是中国无人驾驶首次获此殊荣。

市场也对此做出了反应。今年以来，已有多家投行狂买百度：女版巴菲特“木头姐”就在一个半月内6次增持百度股票，持仓数翻倍；桥水、富达等著名基金都10倍增持百度股票。

这无疑是给AI将带动百度估值中枢上移投下的信任票，也是对“云+无人驾驶”支撑的百度AI新叙事按下的认可键。

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问题来了：为什么谷歌和百度能在行业格局重构的背景下走出逆势上扬曲线？

究其关键原因就在于，它们用全栈布局形成了自己的战略纵深。

用TMT话语说，就是筑成了深厚护城河。

时至今日，越来越多人都已清楚地意识到：AI竞争是马拉松长跑，而非百米冲刺。

既然AI竞争是长跑，那比的就不只是瞬时爆发力，而是扎实体能与持久耐力。长期的稳，要比短期的快更重要。

谷歌和百度的“来时路”，就印证了这点。

眼下很多AI企业都是寻求单点突破，但它们却是早早就在发力“基础研究-应用开发-场景落地-生态构建”全覆盖的系统能力打造。

约两年前，李彦宏曾说过：“人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性的变化。过去基本分为三层：芯片层，操作系统层和应用层。现在可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。”而谷歌和百度在这些方面都布局已久。

谷歌为何能在这次I/O大会上以超快速度“上新”？因为它铺设了“通畅路网”也造出了“高速交通工具”：TPU芯片算力支撑+Vertex AI平台的云服务整合+Gemini系列模型+Transformer框架+搜索产品AI化+AI浏览器和办公套件+工具链支持等，它都有。

所以摩根大通说，谷歌采取了全栈AI方法，拥有世界一流的研究、定制AI硬件、强大的全球基础设施、领先的基础模型以及开发者工具/平台，这使得谷歌的基础模型在效率与成本方面更具优势。

百度也不遑多让。李彦宏之前就说：“百度是全球为数不多、进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，各个层面都有领先业界的关键自研技术，可以实现端到端优化，大幅提升效率。”

这得到了《时代》周刊的盖章认可。它将百度纳入“2024年全球100大最具影响力企业”榜单时，给出的评语就是“百度是全球少有的在AI上实现全栈布局的公司”。

百度智能云跟萝卜快跑能成为标杆性AI应用，也离不开从芯片层的昆仑芯、框架层的百度飞桨到模型层的文心大模型的底端支撑。李彦宏就表示，智能云业务表现强劲，是市场对百度提供的“高性价比全栈AI产品及解决方案”认可度与日俱增的体现。

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全栈布局，筑牢了谷歌跟百度在AI持久战中的大后方。

着眼AI发展规律看，全栈布局的核心竞争力就体现在，能打通AI基础设施、框架、云服务、大模型、应用生态等之间的相互反哺链路，用协同效应撬动正向增强循环的飞轮。

谷歌在I/O大会上推出的AI眼镜Project Astra，就是极佳注解：它不是简单的硬件创新，而是将Gemini模型、AR显示、Google服务生态深度融合的终端入口突破。

也正因全栈布局托起的“六边形战士”体质，在当下的自动驾驶赛道，萝卜快跑和Waymo跑在了全球最前列。

全栈布局可以带来技术闭环，提升迭代效率。

百度百舸AI异构计算平台4.0提供的“多、快、稳、省”的AI基础设施，飞桨平台集成的自动混合精度训练技术，就让模型训练效率大为提升、成本大幅下降；谷歌TPU芯片与JAX框架的深度适配，同样将Gemini 1.5 Pro训练效率提了上去、成本打了下来。

全栈布局还可以带来商业闭环，创造协同效应。

丰富应用场景可以为技术迭代提供数据反哺，技术能力提升可以为应用落地带来扎实支撑。谷歌将AI能力注入搜索、地图、Android系统等核心产品，百度将全栈AI方案嵌入智能云服务的数百个行业场景时，技术价值也能通过既有商业网络实现指数级放大，商业化空间也会随之扩大。

因而着眼未来看，全栈服务体系才是AI落地的最优解，也是AI企业PK的胜负手。

说白了，全栈能力意味着更好的技术协同与生态掌控，可以使得AI服务成本更低、响应更快、跟场景更适配，让AI应用落地更顺畅。

只有AI大面积落地了，AI价值才能得到倍数级释放。

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毋庸讳言，构建起从底层到顶层的完整技术链条，说易行难。不重投入不足以谈全栈布局。

这类重投入，在ROI模型尚未完全验证时，难免会显得“笨拙”。

可很多时候，你在若干年前辛苦浇灌的“科技树”，在后来会变得枝繁叶茂为你庇荫。

所谓“养其根而俟其实，加其膏而希其光。根之茂者其实遂，膏之沃者其光晔”，说的便是这道理。

时间也在证明，在AI上的全栈布局，也是做“难而正确”的事，虽然未必能让企业在短期内跑得更快，却能让其在长期内跑得更久。

谷歌跟百度的AI进阶之路，就印证了这点：在AI长跑中，深耕厚积需要久久为功，但积累的技术底蕴跟练就的创新耐力，终究会变成长远优势。

正因如此，跟OpenAI模型创新上保持敏捷但受制于算力供应链，微软在OpenAI与自研模型间面临利益冲突影响了整合效率，AWS模型技术偏弱对Anthropic高度依赖比，谷歌能凭着“芯片设计（TPU）-模型研发（DeepMind）-全球部署（谷歌云）-行业应用（工作区、搜索）”全流程自主可控，重新建立了领先优势。

在单纯走模型路线的企业增长乏力时，百度用“自研算力+飞桨框架+文心模型+应用矩阵”的垂直整合能力，在助益中国产业数智化中走出了自身的进化路径。当其构筑的从底层算力到行业Know-How的正向增强回路，沉入现实土壤中后变为众多工业制造、智慧城市等场景中的AI解决方案，百度此前的技术蓄力也正兑现为发展的原力。

到头来，谷歌和百度靠全栈布局筑起的长期性竞争壁垒，对AI行业也不无启示——

在AI竞争正从“单一模型比拼”升级为“全栈能力对决”的今天，AI企业当秉持长期主义、构建系统能力。“基建有厚度，技术有深度、场景有广度、生态有活力”，往往才能走得更稳更久更远。

毕竟，AI竞争不是闪电战，而是持久战——闪电战需要战术奇点爆发，持久战要的则是战略长线铺陈。