昆仑芯冲刺港股IPO：百度自研AI芯片十五年历程与三万卡集群

在百度近期举办的内部技术颁奖活动中，创始人李彦宏为两支团队颁发了「百度最高奖」，各获100万美元奖金。获奖项目分别是指向万亿级MoE大语言模型的「天池超节点架构」，以及专注于打造企业AI员工的「dodo团队」。

这两项成果分别代表了百度当前在AI领域的核心技术方向：底层依托昆仑芯构建超大规模算力基础设施，上层则加速AI智能体（Agent）融入组织生产力。而在这一布局背后，昆仑芯长达十五年的自研演进，构成了整套技术拼图最关键的底座。

始于成本压力：自研芯片的破局之路

2010年前后，中国互联网全面转向移动化，资本和行业聚焦于流量入口与商业变现。当时，百度的搜索业务服务器集群伴随流量暴增快速扩张，海外进口算力芯片单价高达上万美元，激增的算力成本严重压缩了业务利润空间。

面对高昂的外部采购成本，百度开始探索自研硬件加速方案。对于软件起家的互联网公司，自研芯片充满高昂的流片风险与漫长的验证周期，采购现成产品往往是阻力最小的选择。但百度的独特优势在于拥有持续、真实且高负荷的计算场景——搜索、语音、图像处理等海量日活请求，成为了算力芯片最直接的试炼场。

彼时李彦宏判断，机器学习将深度渗透核心业务，算力不再只是单纯的标准外购资源，而是决定企业效率与技术壁垒的核心资产。2012年百度净利润首破百亿，李彦宏随即在内部强调减少对短期利润的追求，加大技术创新投入；2013年百度深度学习研究院（IDL）成立，由李彦宏亲自挂帅；2015年，早期探索芯片加速的仙童团队斩获百度最高奖。

芯片迭代演进：从单卡到三万卡集群

芯片从实验室走向工业级生产环境，面临着稳定性、模型适配与高负载耐久度的全方位考验。历经8年技术摸索，百度在2018年的Baidu Create大会上正式对外发布首代自研AI芯片「昆仑」。

2021年，第二代自研芯片昆仑2实现量产。同年，百度正式将芯片业务拆分为独立公司运作并引入外部资本，首轮融资后昆仑芯投后估值达到130亿元。2024年，第三代昆仑芯实现规模化量产，累计出货数万片，深入能源、交通、金融及互联网等核心产业。

2025年，百度点亮了国内首个全自研三万卡集群。当集群规模上升到数万张加速卡，单纯提升单芯片峰值算力已无法满足需求，卡间互联通信、分布式调度、容灾恢复以及软件生态栈的整体效率成为决胜点。

这一演进依托于百度构建的“芯片-框架-模型-应用”四层技术闭环：昆仑芯构筑底层算力底座，百度智能云负责资源调度与运维，文心大模型承载训练与推理，上层AI智能体等业务产生持续需求并反馈数据。当模型在训练或推理中暴露性能瓶颈，工程团队可直接穿透至云平台乃至微架构进行定向调优，形成了高度协同的工程反馈链路。