据雷峰网报道，9月16日百度沈抖在人民日报社举行的智能经济论坛上，用电力时代类比定位AI产业当前阶段；六天后的阿里云栖大会，吴泳铭同样以电作比，称Token是新电、云是电网。一周内两场年度演讲把主题从“模型有多聪明”转向“智能怎么变成生产力”。
报道称，两场演讲的共识是模型不再是主要瓶颈，AI产业化下一程拼的是谁先把电送进千行百业。两大AI云站在同一条起跑线上，但方向不同。
百度押注全栈。雷峰网梳理，百度从2015年芯片团队“仙童”、2018年芯片到深度学习框架、平台、生态的布局，走到2020年“云智一体”、2023年“芯片—框架—模型—应用”四层和超级工厂，2024年升级为“人工智能+”全栈企业级服务体系。2026年，李彦宏提出“芯云模体”全栈AI，百度智能云以“新全栈AI云”接住智能体爆发。阿里则把芯片、云、模型三块基石同等重要地一起推，等新物种长出来。
沈抖判断，芯片、云、模型、智能体四层相互放大，构成AI基础设施的增长飞轮。阿里的芯片、云、模型三大基石互相咬合，也是同一台机器。同一个飞轮启动点不同：百度把起点放在真实业务价值上，产业智能体进入企业一线解决实际问题，产生数据推动模型迭代，再带动云与芯片投入，规模扩大后成本下降；阿里靠供给启动，算力上去，模型Qwen RSI变强，能力变强等代表性产品出现，产品出现等需求爆发。报道提到，2032年前建成20GW数据中心，是阿里为这一判断押下的赌注。百度怕智能体落地不及预期，阿里怕代表性产品迟迟不来，两者也互相影响：百度智能体跑得越快，对算力胃口越大，客观上给供给端抬需求。
路线的分岔落到标价方式。阿里是Token经济学，供给先行，按思考量计费。吴泳铭在云栖大会上称，未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上。百度是生产力经济学，需求拉动，把收入绑在业务价值上。沈抖给出全球刻度：过去三年模型能力一直在涨，GDP却没有明显变化；AI资本开支占GDP比重只有0.4%，电力体系接近5%。他预计，到2030年将有30亿个产业智能体持续运行，带来超过100吉瓦级推理需求。
雷峰网用客户账本区分两种路线。阿尔特与百度合作做汽车风阻设计优化，使用百度智能云上的自我演化超级智能体伐谋，自主演化120多轮，把单次CFD仿真从几小时压到秒级。泰康今年4月部署智能体开发平台后，上线3500多个智能体，日均token消耗200亿，用于医疗健康、风控合规、销售运营等核心场景。选阿里的客户，买的是可能性：若1000倍机器思考总量把使用成本降到电价水平，经济效益难以估量，但何时到来尚不可知。
报道称，两种标价同时存在，说明市场还没到定格局的时候，能同时坐在牌桌两端的眼下只有两家。先落地的智能体在真实业务循环里兑现价值，先铺开的算力在等待代表性产品，两条路线都在把中国AI产业化的地基往深里打。真正的胜负手不在今天，而在下一次产业浪潮袭来时，谁的飞轮先转出规模。