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谁在重新定义 AI 云?

2025-09-21
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过去几年,ai几乎成了云计算行业的统一叙事。

无论是阿里提出的全面AI化,火山云强调的Token性价比,还是百度持续加码的大模型战略,厂商们都在努力用AI定义未来的云。但当这些口号越来越密集时,也变得越来越相似。

算力提升、模型迭代、Agent探索,几乎成了每一家厂商的必备动作,差异化正在快速消解。宣传中,各种“全球领先”“业内首创”的表述层出不穷,但落到用户体验与产业落地,差别并不显著。对大多数企业来说,除了价格、服务条款和生态黏性,真正能感知到的差异其实并不多。

另一方面,AI本身也正从“炫技”走向“应用”。2025年到2025年间,行业一度沉浸在大模型突破带来的震撼中,但进入2025年,客户的关注点已不再是模型参数的数量或推理速度的极限,而是如何把AI嵌入产业流程,真正带来效率和价值。换句话说,现在的问题已经不在于AI能否更强,而在于它能否更有用。

在这样的背景下,华为云在华为全联接大会2025上提出了一套新的组合:超节点Token服务、液冷、企业级Agent,并将具身智能、盘古大模型纳入其中,颇有一种想要突破行业现状的感觉。表面上是新技术的推出,实质上是对行业现实的回应——当成本、基建和应用都成为瓶颈时,差异化的叙事已成为厂商的必答题。

AI云的困境

今天的AI云,几乎都在讲同样的故事:大算力、大模型、大生态。

算力规模、训练速度、推理延迟被摆在最显眼的位置,厂商之间不断刷新极限,以此证明自己的领先地位。大家的焦点都落在技术性能的极限上,却鲜少能回答一个更现实的问题:这些技术突破如何真正改变企业的生产力和产业效率?

于是,“性能大战”逐渐成了行业的默认赛道。故事讲得越来越大,但和它对应的商业回报、客户价值,却没能同步跟上。更麻烦的是,AI云还背着“三座大山”:

第一座是成本。动辄数十万卡的GPU/NPU集群,硬件采购和能耗支出不断飙升。算力价格越炒越高,厂商如果想维持领先,就要不停砸钱。可现实是,回报周期模糊,巨额前期投入很难快速收回。

第二座是基建。数据中心建设动辄数年,PUE要不要压到1.1以下,单机柜能不能撑起更高功率,这些不只是环保指标,更决定能不能撑起百万级算力。但一旦方向押错,沉没成本会非常沉重。

第三座是应用。大模型在推理、生成上不断刷纪录,可能真正复制、规模化落地的案例仍不多。很多企业的项目还停在演示或POC阶段,真正嵌进业务流程的并不多。

这使得AI云行业陷入一种悖论:厂商们的竞争愈演愈烈,叙事越来越庞大,但客户端感受到的价值却不成正比。性能不断突破,成本却居高不下,应用迟迟难以落地,这或许就是当前AI云叙事与产业价值之间最大的张力所在。

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谁在重新定义 AI 云?

如果说叙事趋同和成本压力是行业的共性问题,那么客户需求的高度分化则揭示了更深层的挑战:不同类型的客户,对AI云的诉求完全不同,几乎不存在可以“一招通吃”的方案。

互联网公司最在意的是灵活扩容和价格可控:流量高峰要能瞬时撑起数千万并发,低谷又要迅速收缩,否则成本就会失控。如果云厂商不给出弹性计费和友好价格,粘性很难建立。

央国企则把合规与安全放在首位。数据主权、监管要求、隐私保护是红线,它们更关注模型能否“可控在域”,算力能否本地备份,能否有完整的审计与容灾机制。

新兴产业(智能制造、教育、内容创作等)强调快速试错。它们希望低门槛接入AI,用最小的成本换机会,不追求模型参数多大,而需要开箱即用的工具、轻量化API,甚至直接可用的场景模型。

智能驾驶则对实时性和稳定性要求极高,任何延迟都可能是安全风险,因此必须依赖低时延的边缘计算和云端协同。除此之外,具身智能还面临本体受限:功耗、电池、体积都有限,没法把大算力塞进机器人。如果把推理和训练迁到云端,就能让机器更轻、省电,同时获得更强的感知和决策能力。这也是它对AI云最强的依赖。

正因为需求如此分化,AI云已经很难靠单一叙事去覆盖所有客户。算力再大、模型再强,也无法同时满足不同的行业。这迫使厂商必须真正深入行业场景,基于不同客户的特征提供差异化的解决方案,AI云的价值正在从“统一的口号”,逐步转变为“多样的答案”。

于是产生了一个自然的问题:面对分化的需求,厂商们能提出怎样的答案?华为的尝试,就提供了一个值得观察的样本。

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华为的尝试

在华为全联接大会2025上,华为云给出了一套不同于惯常“大算力、大模型”的路径,而是通过软硬协同、架构创新,做厚算力黑土地来回应行业的困境。

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华为常务董事、华为云计算CEO张平安

算力层面,华为云基于CloudMatrix384的 AIToken 推理服务全面上线。Token 推理服务意味着可以高效地直接获得“AI 的最终结果“, 而不必关心AI硬件的更新迭代,也不必关心推理框架、模型部署等复杂的软件技术栈。华为云认为,算力的竞争本质上是以优的性能、好的服务、高的质量,来高效地满足各行各业所需。

CloudMatrix384 超节点将资源全面池化,将计算型任务、存储型任务、AI专家系统解耦,将串行任务变成分布式并行任务,极大地提升了系统的推理性能。在在线、近线和离线等推理场景中,CloudMatrix384 平均单卡的推理性能达到 H20 的 3 到 4 倍。

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大会期间,华为云还表示,未来,CloudMatrix 超节点还将从384 卡升级至 8192 卡,依托MatrixLink 高速对等互联网络结合多网合一技术,实现百万卡的超大集群,提供更澎湃的AI算力。

同时发布的EMS 弹性内存存储服务被称为“以存强算”,通过内存扩展显存,解决显存不足导致的推理时延大幅提升的问题。官方数据称,多轮对话和长链推理的首Token 时延可降低 90%,这等于直接触及行业最敏感的用户体验指标。

基础设施上,华为在贵州、内蒙古、安徽等地同步落地的全液冷AI数据中心,目标是通过冷板式液冷、AI调优与IoT运维实现极致能效。PUE压低至1.1,单机柜功率提升至80kW,不只是能耗改善的数据,而且意味着客户可以“租用”到接近最优形态的数据中心资源,而不必再背上巨额的自建负担。

华为甚至在发布会上强调,企业只需“一对光纤”,就能随取随用接入超大规模算力池,其背后折射出厂商对降低进入门槛的努力。PHP中文网(公众号:PHP中文网)

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平台层,华为把重心放在企业级Agent平台。不同于个人用户的轻量化Agent,企业级Agent必须满足稳定性、低幻觉率和可解释性。

华为云的Versatile平台由五大模块组成:AgentSpace、AgentStudio、AgentRun、AgentOps、AgentGallery,涵盖从自然语言生成Agent的工具链,到高性能沙箱的运行环境,再到安全隔离与运维体系。除此之外,提出的NL2Agent技术号称“像写文档一样开发Agent”,目标是缩短企业从需求到可运行Agent的路径。

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华为高级副总裁、华为云全球Marketing与销售服务总裁杨友桂

落地案例也进入深水区:在差旅管理中,慧通差旅基于Versatile打造了智能体“通宝”,涵盖出差提醒、路径规划、智能问答等等。在路径规划方面,“通宝”目前的采用率已超50%,2分钟即可完成预订。工业领域的万华化工,则将复杂的SOP审核流程交给Versatile平台开发的工作流Agent来完成,让数以万计的SOP文档实现自动化质量审核,显著减轻了工程师的重复劳动。

这些数据表明,企业级Agent已不再是纸面概念,而是正在成为重塑企业生产方式的现实工具。

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在机器人和具身智能领域,华为选择了一条不同于业内多数玩家的路径:把算力迁到云端。

CloudRobo平台通过云端算力和智能,缓解机器本体在体积、功耗和成本上的限制,使其更轻量化,并大幅提升执行的精度与效率。R2C(Robot to Cloud)协议则意在统一多厂商、多系统的数据、通讯和指令接口,试图打破长期存在的生态割裂。目前已有20多家伙伴加入生态,覆盖制造、物流、康养等场景。

在国家地方共建人形机器人创新中心的案例中,结合真机与合成数据训练,机器人在多个场景下的整体分拣任务成功率可达90%以上,行业领先,初步证明了“云上具身智能”的可行性。

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而在大模型层面,华为更是提出了“开源+商用”的双轨并行策略:一方面,openPangu 开源部分NLP模型,降低客户和开发者在昇腾上的使用门槛,增强外部开发者生态的活力,另一方面,商业版盘古已在 30 多个行业孵化出 200 多个专业模型,覆盖 500 多个产业场景,强调“行业专用模型”在可解释性和安全性上的优势。

这种组合既是技术层面的策略选择,也是华为对过去“盘古风波”的正面回应 —— 通过开源表态开放,通过商用展示落地,重建市场信任。

谁在重新定义 AI 云?

未定的答案

AI云的竞争,已经不是谁喊得更AI,而是谁能真正把AI嵌进产业。华为给出了一条新的路径:在超节点和液冷上突破性能极限,在企业级Agent和具身智能上寻找差异化。

这套思路的价值在于,它直面了成本、基建和落地场景的痛点,也体现了华为云试图以全栈布局构建长期壁垒的雄心。PHP中文网

但这条路径并非没有挑战。国际市场上,AWS和Azure依然把控着最成熟的全球生态和开发者心智,形成难以逾越的壁垒。在国内,昇腾生态仍处于培育期,要像CUDA那样建立强粘性,需要时间和大规模开发者的验证,而企业级Agent和具身智能的落地,更注定是一个复杂而漫长的过程,不仅要解决技术问题,还要穿透行业流程,赢得客户的长期信任。

而对整个行业而言,真正的考验在于能否把炫技的叙事转化为可持续的生产力。只有当AI云不再只是舞台上的口号,而是成为产业链中的基础设施时,这场竞争才算真正走向了下半场。

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