華為云加碼算力+AI：數智時代中國搶占產業底層主導權的關鍵落子互聯網+
2025-09-19 19:28
中國數智產業的一場跨時代「底層突圍戰」
文 | 智能相對論
作者 | 陳泊丞
回望科技產業百年演進，每一次技術革命的核心戰場，都是底層主導權的爭奪。互聯網時代，國際巨頭通過系統+平臺的底層架構，將產業話語權牢牢握在手中。中國企業近年來在應用層實現快速增長，但始終受制于上游技術壁壘。
因此，當全球產業正式邁入以AI、算力為核心生產力的數智時代，我們再以這一視角來看華為全聯接大會2025，不難發現以華為為代表的中國企業已經在有意識地搶占產業底層的核心主導權。
在大會上，華為常務董事、華為云計算CEO張平安強調華為云要“堅定不移做好商業版盤古大模型，繼續加大盤古大模型的投入，持續深耕行業，支持各行各業的客戶做好自己的大模型”，并特別表態“將更多的資源投入到AI和算力產業上，讓千行萬業的應用更容易，更好地生長在華為云的黑土地上”。
華為常務董事、華為云計算CEO張平安
張平安的觀點透露出哪些重磅信號？一方面，今天產業底層的主導權已經聚焦，簡單可概括為“算力決定生存權、AI定義競爭力”。另一方面，結合產業的發展邏輯來看，華為云堅定不移加大AI與算力產業投入的戰略選擇，絕非簡單的技術布局，而是對供給側革命與產業話語權爭奪雙重命題的深刻回應。
解碼華為云的雙重破局之道：AI+算力重新定義數智時代的產業競爭格局
基于華為云的布局來拆解張平安的觀點，華為云重磅加碼AI與算力產業，其核心聚焦兩大解決方案，即“商業版盤古大模型+全場景算力”雙輪驅動。回歸產業視角，這一雙輪驅動或將進一步改寫當前的產業競爭格局，對應解決兩大關鍵議題，即供給側革命和產業話語權的爭奪。
一、供給側革命：從通用標準化到行業精準化的技術供給重構。
過去的技術供給與當前的行業需求錯配，是產業發展過程中持續面臨的痛點。隨著技術演進與行業發展，通用大模型無法專精解決千行萬業的具體需求，單一的算力供給方案難以滿足不同企業的核心訴求，數智化服務商需要徹底打破“一刀切”的標準化供給邏輯，從技術架構到服務模式進行全維度創新。
如今，華為云正在搶跑新一輪的創新進程。其中，盤古大模型的行業深耕策略已經構建起技術供給的精準適配能力。區別于過去幾年通用大模型的參數競賽，華為云已經在基于盤古大模型支持各行各業的客戶做好自己的大模型，同時也支持大模型用好昇騰，讓更多的AI應用在昇騰AI云服務上繁榮起來，加速行業智能化。
截至目前，華為云已經在30多個行業、500多個場景中落地，在政務、金融、制造、醫療、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等領域發揮巨大價值，重塑千行萬業。在此基礎上，為了讓大模型增訓更好地匹配企業業務場景的實際需求，華為云進一步把這些行業Know-How沉淀到ModelArts一站式AI開發平臺上，并根據企業的實際場景，提供知識的最優數據配比、基礎模型增訓的最佳適配以及模型效果與精度評測系統。
考慮到數據質量決定模型能力的上限，華為云還通過DataArts數據治理生產線自動抽取多模態數據語義、構建融合知識圖譜，形成企業統一知識湖，為企業大模型預訓練提供完整、豐富且一致的業務語料；同時，借助一站式工具鏈可快速生成帶思維鏈的高質量調優數據集，用于模型后訓練。在這一系列舉措的背后，華為云通過做好商業版盤古大模型，完成行業精準化的技術供給重構。
二、產業話語權爭奪：從技術壟斷到生態共建的權力結構重塑。
產業話語權的本質是技術標準和行業規則的制定權，不可否認，過去以西方巨頭為主導的科技產業存在技術壟斷的霸權邏輯。如今，華為云通過根技術自主創新與開放理念雙重策略，在AI產業的核心領域已經構建起了中國企業不可替代的話語權。
其中，昇騰AI云服務與盤古大模型的技術協同形成了話語權的硬實力支撐。大會期間，張平安宣布CloudMatrix384 AI Token推理服務全面上線，可以讓客戶高效地直接獲得“AI的最終結果”，而不必關心芯片的工藝、服務器的代次等復雜的硬件技術棧，也不必關心推理框架、模型部署等復雜的軟件技術棧。
更關鍵的是，不再受制于國際巨頭的桎梏，基于華為發布的最新AI算力規劃，未來，華為云的CloudMatrix的云上超節點規格將從384卡升級到8192卡，借助MatrixLink高速對等互聯網絡結合多網合一技術，實現50萬~100萬卡的超大集群，為智能時代持續提供澎湃AI算力。
同時，CloudMatrix384超節點將資源全面池化，將計算型任務、存儲型任務、AI專家系統解耦，將串行任務變成分布式并行任務，極大地提升了系統的推理性能。在在線、近線和離線等不同時延要求的推理場景中，CloudMatrix384平均單卡的推理性能是中國特供H20的3到4倍。
此外，華為云還推出了業界首創的EMS彈性內存存儲服務，通過內存池化技術，不僅系統吞吐量能提升，還能使首Token時延降低，全面提升客戶的存算體驗。
基于這一系列的全場景算力方案升級，面對不同客戶需求，華為云可以提供靈活、強大的算力供給模式，包括Tokens服務、全棧專屬AI云服務等不同方案，為企業精準提供AI算力。
這種從技術架構到服務模式的全維度創新，在服務好不同行業客戶的同時，也能從根本上掌握產業話語權，更是“讓千行萬業都能用上適合的AI”的根本保證。
在此基礎上，華為云遵循開放理念，走上了一條技術生態共建的創新路徑。譬如，鯤鵬云服務全面兼容主流應用軟件，從而為客戶提供更安全、更可信的云上通用算力。華為云開放盤古大模型的微調工具鏈，支持DeepSeek、Kimi等第三方模型在昇騰AI云服務上高效運行。或是通過昇騰CANN開源社區，允許伙伴自定義算子優化性能等，持續將技術優勢轉化為產業影響力。
在AI重塑全球產業格局的當下，華為云用實踐重新定義了新的產業秩序——供給側的技術供給能力決定話語權的邊界，而技術生態的開放程度決定話語權的可持續性。而話語權不再源于技術壟斷，而在于能否讓生態伙伴“更容易、更好地生長”。
緊握AI+算力，華為云讓每一個客戶成為行業智能化先鋒
在華為全聯接大會2025上，華為高級副總裁、華為云全球Marketing與銷售服務總裁楊友桂在主題演講中特別強調，面對數智化轉型的復雜挑戰，華為云堅守核心定位，為全球客戶構建起“全球一張網，數智雙引擎”的全方位支撐體系：“首先，華為云通過全球存算網，為客戶提供極致彈性的云基礎設施；其次，通過數據使能服務進行高效供數，釋放數據價值；第三，依托一站式AI開發平臺，幫助企業構建AI原生應用，降低企業創新門檻；最后，將全球數智化轉型最佳實踐沉淀到華為云上，以云服務形式成就更多客戶。”這些舉措暗合前面所提及的華為云雙輪驅動的最終目標指向，即“讓千行萬業應用更容易、更好生長在華為云的黑土地上”。
華為高級副總裁、華為云全球Marketing與銷售服務總裁楊友桂
事實上，“商業版盤古大模型+全場景算力”雙輪驅動只是華為云實現這一核心目標的基礎范式。深入來看，楊友桂提出的四大核心能力，構成了華為云賦能客戶的全鏈路支撐體系——從底層基礎設施到數據價值釋放，從AI應用開發到行業經驗復用，每一項能力都精準對接企業智能化痛點，幫助不同行業、不同規模的客戶突破轉型瓶頸，最終成長為各自領域的智能化先鋒。
一、基礎設施“托底”：全球存算網構建強大云底座，讓客戶專注于業務創新。
全球存算網是華為云為企業打造的智能化基礎設施基石，通過全球節點布局、彈性算力調度 以及安全穩定運行為支撐，解決企業全球化業務中算力不足、時延過高、運維復雜等核心痛點，讓企業無需自建復雜基建，即可專注于業務創新，成為全球化領域的智能化先鋒。
以土耳其TOP快時尚品牌零售商Defacto為例，其每次大促都面臨10倍以上的流量浪涌，傳統IDC架構難以應對。華為云容器服務30秒可自動擴容4000個Pods，具有極致彈性，幫助Defacto從容應對了流量浪涌。同時，依托全球存算網的災備能力，還實現了連續659天0事故運行，全面護航Defacto躍升為全球快時尚智能化先鋒。
二、數據價值“驅動”：數據使能服務釋放數據價值，讓客戶實現精準決策。
眾所周知，數據是企業智能化的核心生產要素。華為云數據使能服務通過數據集成、高效分析、實時供數等能力，成功幫助企業打破了數據孤島、分析滯后等困境，將數據從“沉睡資產”轉化為“決策引擎”，讓企業憑借一次次精準決策成為行業先鋒。
在巴西，當地最大的數據智能技術公司Neogrid曾因數據分散在多家云廠商，需T+1才能獲取數據，決策始終慢半拍。Neogrid基于華為云數據倉庫服務DWS，完成了多平臺分散數據的搬遷與集成，讓數據集成效率提升40%、數據分析效率提升50%，讓企業在下班前就能拿到當天的數據，為決策搶占先機。
三、AI開發“降檻”：一站式AI開發平臺降低技術門檻，讓客戶高效構建專屬智能應用。
大模型時代，企業AI轉型的核心痛點已從“有沒有AI”變為“能不能用得起、用得對”。華為云一站式AI開發平臺以ModelArts為核心，其背后的戰略價值正是通過盤古大模型的行業適配能力結合全流程開發工具鏈的低門檻設計，對應破解AI開發技術復雜、模型與業務脫節、落地成本高等行業難題，讓企業無需具備頂尖AI技術團隊，也能開發出貼合自身業務的專屬智能應用。
全球化工巨頭萬華化學的轉型極具代表性，基于華為云盤古預測大模型在工業時序數據上的強大泛化能力，在2000余臺關鍵設備上實現了精準數據捕捉，實現了從“事后維修”到“預測性維護”的轉變，模型預測準確率從70%提升到90%，異常識別效率提升10%。
四、轉型效率“加速”：全球數智化實踐沉淀可復用經驗，讓客戶快速落地智能化方案。
事實上，企業智能化轉型的最大隱性成本，是“重復試錯與經驗斷層”所造成巨大浪費。對此，華為云將30多年行業數字化經驗系統化、架構化，形成可復制、可落地的行業智能化參考架構，通過全球數智化實踐沉淀幫助企業跳過“從0到1”的試錯期，直接復用標桿經驗，實現低成本、高效率的智能化躍升。
長安汽車的案例完美詮釋了這一能力的價值。華為云通過兩大關鍵動作賦能：一是輸出CodeArts工具鏈，實現研發模式從“瀑布流”到“統一平臺”的轉型，研發效率提升了30%。二是聯合中國聯通等伙伴為長安打造“一云一網一平臺”，以數據驅動柔性制造，通過5G+IoT連接1.2萬臺設備，構建統一數據平臺，促使訂單交付周期縮短至15天。
總的來說，華為云四大核心能力的深層價值，在于形成了一個體系化的協同閉環：全球存算網解決基礎保障問題，數據使能釋放核心生產要素價值，一站式AI平臺降低了技術創新門檻，實踐沉淀縮短了轉型周期。
這種體系化賦能，讓不同行業的企業都能精準突破自身智能化瓶頸。這也正是華為云“讓每個客戶成為行業智能化先鋒”的核心邏輯與根本底氣——不僅提供單點技術，更提供從戰略到落地的全鏈路解決方案，讓智能化從少數巨頭的特權變為所有企業的機遇。
結語
站在數智時代重構全球科技格局的關鍵節點，華為云重磅加碼AI+算力產業，并以此為核心引擎，其背后的意義或許早已超越單一企業的技術布局，而是中國數智產業打破傳統巨頭底層技術壟斷、爭奪全球產業主導權的破局樣本。當越來越多的企業，基于華為云的探索與支持成長為一個個行業智能化先鋒企業，這將是全球產業新秩序的序章。
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