華為的算力突圍 ：一手大國重器、一手化繁為簡

把簡單留給企業，把複雜留給自己。

9月18日，“華為全聯接大會2025”上，華為副董事長、輪值董事長徐直軍，一口氣官宣了未來三年多款晶片、超節點的演進路線。

在智算領域，以昇騰950建構的新型超節點，將打造出“全球最強超節點”——不止比輝達2027年推出的NVL576系統更強，甚至在未來很多年內或許都將是全球最強算力的超節點。

以昇騰960為基礎的超節點，則將在2027年四季度上市。

“昇騰芯”、“超節點”，有望成為AI基礎設施建設的新常態。

在通算領域，鯤鵬950、鯤鵬960系列處理器，也將在超節點上大顯身手。

華為常務董事、華為雲端運算CEO張平安介紹，依託華為剛剛發佈的最新AI伺服器規劃，CloudMatrix雲上超節點規格將從384卡升級到未來的8192卡，實現50~100萬卡的超大叢集，為智能時代提供更澎湃的AI算力。華為雲CloudMatrix384 AI Token服務也全面上線，可直接為使用者提供最終的AI計算結果。

“把簡單留給客戶，把複雜留給自己。”

這一輪“上新”，華為雲為什麼這麼猛？關鍵的變數在於“系統級創新”，關鍵的路徑在於，全面走向千行萬業，而這兩個“關鍵”的背後是華為雲的戰略性聚焦。

大爭之世，華為雲這一AI的戰略性聚焦，其實也是對行業趨勢的預判。

全球AI的競爭，正聚焦為算力的競爭。

據華為《智能世界2035》報告預測：到2035年，全社會算力總量將增長10萬倍。

而美國，正試圖從AI晶片的源頭，掐斷中國的算力。

但中國企業，選擇了主動破局。

“華為全聯接大會2025”上，華為雲發佈CloudMatrix超節點的新升級，成為國產AI算力最強有力的答案。

半年前，超越輝達NVL72的CloudMatrix384，可以支援384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU，組成超16萬卡的叢集，同時支援1300個千億參數大模型訓練或上萬個模型的推理。

如今，根據華為雲的最新規劃，CloudMatrix超節點規格將從384卡升級到未來的8192卡。依託MatrixLink高速對等網際網路絡結合多網合一技術，可組成50~100萬卡的超大叢集。

這堪比“算力大爆炸”。

CloudMatrix384絕非簡單的晶片堆疊，而是架構上的全面創新：將資源全面池化，形成算力池、記憶體池、視訊記憶體池等。這樣就可以把計算型任務、儲存型任務、AI專家系統解耦開來，將序列任務儘可能地變成分佈式平行任務，極大地提升了系統的推理性能。

目前華為雲已經為Pangu、DeepSeek、Qwen等業界主流大模型提供了極致的推理Token服務。在線上、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版GPU H20的3到4倍。

360集團旗下的奈米AI，也毫不猶豫地選擇了華為雲。

作為全球唯一的L4級智能體，奈米AI引入的“多智能體蜂群”，可實現多智能體非同步平行。

但這也導致其處理複雜任務可多達1000步，消耗Token高達500萬至3000萬。

但基於CloudMatrix384超級“AI伺服器”，華為雲為奈米AI提供了高品質穩定的Tokens服務；基於EMS彈性記憶體儲存，足以打破AI記憶體牆，應對“蜂群”毫無壓力。

周鴻禕說，華為雲充當了輝達+亞馬遜的角色，華為的Token性價比是非常好的，華為雲算力架構能完美的支撐多個基座大模型的共同工作。

如果說算力是“燃料”，那麼大模型就是“引擎”。

作為華為雲堅定不移的投入方向，“盤古大模型”的核心價值，就在於跳出了“模型空轉”的陷阱，使AI能力與行業Know-how融合，破解了企業“不會用、用不好”的難題，把 AI真正落到企業生產系統中去。

在這方面，雲南交投是另一個典型案例。作為雲南綜合交通建設、經營的主力軍，2024年，雲南交投管養的高速公路高達6300公里。用AI驅動這麼龐大的交通資產，本身就是一個超級難題。為此，華為雲不僅為其打造了“雲、邊、端”混合雲算力基礎設施架構、行業高品質資料集，還建構了一個融合自然語言、視覺、多模態於一體的交通行業大模型“集”。

大模型“集”的能力，就在於面對各類場景，無往不利。

雲南交投使用DataArts，把自己的6.3萬個文件、620億條業務資料和上百萬的現場圖片打造成了一套高品質的AI資料集。

經過盤古大模型的4輪訓練迭代，打造出雲南交投自己的綠美通道·交通大模型。

讓問答精準率較開源大模型提升 20%以上，車流預測精度提升約 10%。

目前，盤古已在政務、金融、製造等30多個行業落地，覆蓋500多個場景。

張平安強調，華為也將繼續加大盤古大模型的投入，持續深耕行業，支援各行各業的客戶做好自己的大模型，加速千行萬業智能化。

除了大模型，在“算力黑土地”之上，華為雲還在將智能體（Agent）嵌入企業業務流程，實現從“單點能力輸出”向“場景自主服務”的跨越。

不同於個人輕量化Agent，企業級Agent要直面業務流程複雜、幻覺容忍度低、運行要求高的挑戰。

為此，華為雲打造Versatile企業級智能體平台，覆蓋Agent開發、營運、維運全生命周期，希望建構易用、好用、開放的Agent開發和運行平台，幫助行業客戶快速開發出各種AI Agent。

以華為雲慧通差旅為例。如果僅以常規手段來建構差旅應用的AI Agent，不得不直面資料工程建構難、模型協同管理難、持續最佳化閉環難等一系列難題。僅建構資料，就面臨“兩難”：內部經驗難挖掘，外部資料風險高。這導致理解使用者意圖、生成出行規劃的“第一步”，就舉步維艱。

而資料的邊界與質量，決定著Al的能力上限。

為此，慧通差旅基於Versatile，打造出智能體“通寶”，涵蓋出差提醒、路徑規劃、智能問答等。利用“通寶”，企業的資料層通過內部積累、迭代，與行業資料集整合，實現了高品質、高智能。

通過對酒店推薦Agent、行程規劃Agent、知識問答Agent等Agent多模混編，加上專業的“差旅垂域大模型”，則進一步消減了Al推薦的不確定性。

這使得路徑規劃上，目前“通寶”的採用率已超50%，差旅人員2分鐘即可完成預訂。

而在Versatile平台上，Agent開發效率提升3倍，資料與演算法迭代由“周”縮短至“天”。

這不僅重塑了企業差旅出行的體驗和效率，也加速企業差旅管理由“成本中心”向“價值中心”飛躍。

從CloudMatrix384超節點算力底座，到盤古大模型沉澱的行業智慧，再到Versatile智能體打通業務鏈路……

所有這一切，都是為了“把簡單留給客戶”，以便讓企業專注於核心業務創新；“把複雜留給自己”，讓企業海量的資料、模型、Agent應用，都平穩、高效、安全地跑在華為雲上。

這一連串的“黑土地”上的新碩果，驅動著全行業不斷走向價值高地。

華為全聯接大會2025上，國際化的面孔和比例非常高，並且有大量來自海外的案例。

華為高級副總裁、華為雲全球Marketing與銷售服務總裁楊友桂，公開了一些資料：

在全球，華為雲覆蓋34個地理區域、101個可用區，建構起一張國內時延30ms、海外時延50ms的“全球一張網”。

這張“全球存算網”不僅能提供極致彈性的雲基礎設施，還能通過 “資料使能”服務釋放資料價值，並提供了一站式AI開發平台，讓企業能夠建構AI原生應用，實現智能升級。

覆蓋47國500余家門店、電商觸達100多國的土耳其TOP快時尚品牌Defacto，曾被兩大難題困擾：

一是大促的10倍流量扛不住，二是線上線下兩套CRM系統導致資料割裂，影響收益。

華為雲介入後，直接擊中痛點：

一是用容器服務，30秒自動擴容4000個Pods，流量潮湧被瞬間化解；依託“全球一張網”，土耳其業務接入時延低於25ms，埃及市場響應時延低於50ms，購物頁面載入時間從1.5秒縮至260毫秒。自 2023 年上線至今，Defacto已實現連續659天穩定0事故運行。

二是引入中國夥伴Techsun，打通線上與線下資料。從此，線上、線下拉新促活、行為分析、客戶分群等，都有了巨量資料支撐，實現精準行銷。

對此，Defacto CIO Abdurrahman Kılınç直言：

“在全球業務擴張過程中，華為雲的強力支援對我們至關重要，其價值無法估量。”

如果說“全球一張網”能讓企業“跑更快”，那麼華為雲的資料使能服務，則能讓企業“跑得更智能”。

巴西Top資料智能技術公司Neogrid，每天要處理200萬活躍商品資訊、50萬POS機即時交易資料。以前，由於資料分散在多家雲廠商，企業第二天才能拿到資料，決策始終“慢半拍”。

華為雲資料倉儲服務DWS介入後，改變了這一狀況：通過多平台分散資料的搬遷與整合，Neogrid資料整合效率提升40%、資料分析效率提升50%，下班前就能拿到當天資料，為決策搶佔先機。

而華為雲一站式AI開發平台，更是將算力、模型與工具鏈全端創新融為一體。

在萬華化學，基於華為雲盤古預測大模型，2000多台關鍵裝置實現從“事後維修”到“預測性維護”的跨越，模型預測準確率從70%提至90%，異常識別效率提升10%。

華為雲還將預測與推理大模型結合，幫助萬華建構了故障診斷系統，並打通萬華故障知識庫，生成包含根因分析和處置建議的精準報告，極大加速了維運閉環過程，人工巡檢時間下降20%。

而借助Versatile Agent開發平台，萬華打造出標準作業程序文件SOP稽核Agent，文件智能稽核效率提升50%以上。

在長安汽車，華為雲CodeArts軟體開發工具鏈賦能研發模式從“瀑布流”轉向“統一平台”，研發效率提升30%。

同時，華為雲聯合中國聯通打造的“一雲一網一平台”，以5G+IoT聯接1.2萬台裝置，打破資料孤島，實現資料驅動的柔性製造，將訂單交付周期從21天縮至15天。

這一連串的實踐證明，企業AI應用的核心，不在於演算法、工具是否炫酷，而在於能否紮根行業場景，成為解決實際問題的利器。

技術的創新與場景的落地，讓華為雲收穫了市場與行業的雙重認可：

在容器、資料庫等領域突破入圍9個Gartner魔力象限，在17個產品和解決方案維度位居領導者象限，斬獲30＋細分領域第一。

行業領域，華為雲在政務、工業、金融、汽車四大行業市場份額均居第一，躋身醫療、藥物、氣象、汽車四個領導者象限。

規模上，華為雲AI算力規模較去年暴增268%，昇騰AI雲客戶從321家增至1805家，且覆蓋央國企、智駕、大模型、網際網路等多個行業。

楊友桂表示，“把簡單留給使用者，把複雜留給自己一直是華為的關鍵價值之一。無論是算力基礎設施的突破性建構、盤古大模型對千行萬業的持續賦能，還是資料治理領域的創新實踐——我們通過技術攻堅將複雜性內化於解決方案，最終為客戶呈現極簡體驗。”

楊友桂在訪談中坦言：“人工智慧是面向未來 30 年的一個產業，應該說現在剛剛開始。面向未來30年，我們需要全產業鏈所有的客戶，所有的夥伴，所有的雲廠家共同努力，這樣才能打造一個面向未來，造福全人類的人工智慧和跟數位化轉型的時代。華為有這樣的信心，也有這樣的能力，更有這樣的意願跟全球的客戶夥伴和其他的廠家一起合作，然後為人工智慧時代的到來做出我們應有的貢獻。”

這種“簡單”與“複雜”的深刻轉換，恰恰構成了華為雲“爭”與“不爭”的關鍵抉擇。

“不爭” 的，是對短期利益的追逐和對單一市場的執念；“大爭” 的，則是對未來技術的深度佈局，以及對全球AI產業的責任擔當。

而這份佈局未來的“大爭”，不僅為中國的AI產業積蓄力量，更將為全球的數智化貢獻中國智慧和中國方案。 (華商韜略)