一、案例背景
1.1 企业简介
百度集团创立于2000年，是中国最具代表性的互联网科技企业之一，以搜索引擎起家，逐步构建起涵盖搜索、智能云、自动驾驶、大模型等多元业务的技术生态。2026年，百度已走过二十六年发展历程，正处于从互联网公司向AI公司全面转型的关键阶段。
昆仑芯是百度旗下AI芯片公司，其前身可追溯至2010年前后百度内部启动的AI加速器自研探索。2021年，百度将芯片业务拆分，成立昆仑芯独立公司并引入外部资本，首轮融资后估值达130亿元。2026年初，昆仑芯以保密形式向港交所提交上市申请，标志着这条历经十五年的造芯之路即将接受资本市场的正式检验。
1.2 行业概况
AI芯片行业是全球科技竞争的战略制高点。长期以来，英伟达等海外厂商主导着全球AI加速芯片市场，单片高端芯片成本高达上万美元。在中美科技博弈与供应链安全的大背景下，国产AI芯片的自主研发成为关乎产业安全和企业竞争力的核心议题。与此同时，大模型时代的到来使得算力需求呈指数级增长——万亿级MoE大模型的训练与推理，需要数万张加速卡组成的超大规模集群协同运行，这对芯片性能、卡间通信、任务调度和软件适配提出了系统性挑战。
1.3 事件来龙去脉
（1）成本倒逼的起点（2010-2012年）
2010年前后，百度搜索业务随流量高速扩张，服务器集群规模持续膨胀。海外进口芯片单片成本高达上万美元，持续攀升的算力开支不断挤压业务利润空间。这份成本压力，倒逼百度启动了AI加速器的自研探索。彼时，中国互联网行业的主旋律是移动互联网的流量争夺，很少有人讨论大模型，更不会有人预判未来的AI训练将需要由数万张加速卡组成的集群。在这样的背景下，一家互联网公司决定自己研究芯片，并非一个显而易见的选择。
百度最初从FPGA等加速方案入手，这是工程团队围绕具体任务不断试错摸索出的一条路。2012年，百度净利润首次突破百亿元。就在业务仍然快速增长时，李彦宏在内部信中提出，公司不应急于追求更高的短期利润，而应该把更多资金投入新业务和创新。2013年，百度成立深度学习研究院IDL，李彦宏亲自出任院长。
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