华为云INSPIRE创想者大会的讲台上，华为公司董事、华为云CEO周跃峰抛出了让台下观众陷入短暂沉思的观点：“我们不太在乎Token总量是多少。在当前国产化算力确实受限的情况下，我们也不太在乎收入的总量是多少。”

这个表态有些“反常态”，毕竟，在以规模论英雄、以营收定输赢的云计算赛道，没有哪个头部玩家敢公然宣称不在乎收入。

不过，华为云似乎是有另外一种考量。周跃峰强调：“国产化算力生产的Token能否带来健康度和生产力的实质性提升，而不仅仅是情绪价值。”也就是说，不是不拼Token的总量，而是要拼Token的价值。

从大会一口气发布的十余款Agentic AI全栈新品来看，华为云的野心并非小打小闹。Agentic Infra通智一体化基础设施、新一代模型训推平台、企业级智能体平台、行业AI梦工厂四大专区……这几乎覆盖了智能体的每一个底层关节。

Agentic Infra四件套：

华为云的底层答案

几个月前，人们讨论的还是大模型的参数规模、评测榜单和榜单排名。而今，产业话语体系已悄然切换到智能体这个维度。华为云在会上正式提出了Agentic Infra新范式，并发布了构成该范式的“四件套”基础设施产品。

从硅谷到中国，各类Agent应用层出不穷，AI从对话走向执行已成为共识。但一个尴尬的现实是，大多数企业还没准备好。

当Agent从单次对话任务升级为需要自主规划、持续学习、跨系统协作的复杂执行体时，传统的云计算基础设施已出现明显的缺陷，算力调不动、记忆存不住、安全兜不牢等等。

对此，华为云的回应是AICS灵衢智算集群，其核心指标颇为惊艳。基于自研灵衢网络，支持10万卡级集群规模，总算力高达200EFLOPS，Tokens生成时延压缩至10毫秒以内，千卡每秒吞吐达到500万Tokens，在线推理服务可用性高达99.95%。

值得注意的是，华为云不仅在算力规模上做文章，更在效率上下功夫。从底层昇腾芯片到CANN算子库，从灵衢网络到集群架构，华为为Agentic AI构筑的是一条从芯片到集群再到应用的完整通路。

很多智能体在经过多轮对话之后，常常记不住前面几轮的对话内容，或者是之前提过的关键信息。这在聊天场景中只是体验瑕疵，但在企业场景中却是致命的。一个智能体要完成跨天的复杂业务流程，比如客户服务的连续跟进、供应链计划的持续优化，这就要求它必须具备长期记忆和持续学习能力。

华为云推出的AMS Agentic记忆存储解决方案，正是针对这个痛点。它通过NPU直通CMS硬件，打造PB级超大记忆空间，并支持KV Cache分层池化，缓存命中率达到95%，同时大幅降低推理成本。换言之，华为云试图为智能体搭建一套分层记忆系统。短期记忆用于即时任务执行，长期记忆沉淀行业知识和用户偏好。

在许多企业真实的IT环境中，训练任务、推理任务、Agent执行和存储调用往往是“混跑”的。CPU、NPU、网络带宽这些有限的资源，在缺乏智能调度的情况下经常互相抢、互相耗，最终谁也没跑好。

CCE Volcano Next通智一体化调度引擎要解决的就是这个路面拥堵问题。它通过“训推共池 碎片整合”的方式，打通通用计算与智能计算之间的壁垒。凭借FlexNPU技术实现1%的NPU最小切分，推理实例启动缩短至毫秒级。

最后也是最重要的一环，安全。Agent与传统聊天机器人的最大区别在于，它真的会动手调用工具、修改系统、执行操作，如果缺乏有效的安全隔离和权限管控，权限滥用、恶意意图攻击、数据泄漏等风险将如影随形。

AgentSphere提供的正是这样一个安全自治的运行环境。依托内核级沙箱隔离，结合双向网络防护、会话级权限管控及恶意意图防控，它实现了100毫秒级的羽量级沙箱极速启动，每分钟可支持十万级沙箱批量创建。这一能力对于政企客户尤为关键。华为云方面特别强调，其云服务已连续1037天零重大安全事故。

总的来看，华为云此次推出的Agentic Infra四件套，并非简单的算力堆砌或产品迭代，而是在基础设施层面做了一次范式级的系统性重构。周跃峰对此的概括非常精准：“唯有将Token成本、一体化调度、强化学习效率与安全自治做到极致，才能主导Agentic AI时代基础设施的发展主动权。”

不拼Token的总量，

是要拼Token的价值

最近一段时间，中国AI产业上演了一场近乎疯狂的Token价格战。多数企业都在这张牌桌上拼命加注，唯独华为云没有上桌。

华为云选择了一条与互联网云厂商截然不同的道路，它的逻辑不是Token单价的胜负，而是Agent生产力爆发后的长线红利。

互联网云厂商的算力成本，本质上是一道采购到转卖的算术题。它们从英伟达购买GPU，再以一定的溢价卖给客户。GPU涨价，成本就涨；GPU断供，生意就停。这个模式下利润率被上游硬件厂商锁死，竞争只能靠价格战在微薄的毛利空间里肉搏。

而华为云没有这种顾虑。它用的是全国产化算力软硬件，昇腾、鲲鹏、CANN、欧拉，一整套自研体系。周跃峰承认这条路“更曲折，因为华为没有办法用别人的算力，它只能把国产化做成一个产业级答案”。

据IDC统计，2025年中国AI加速卡总出货量约400万张，国产厂商交付165万张，占比41%。其中华为出货81.2万张，占据国产AI加速卡49%的市场份额，仅次于英伟达。

华为把整条产业链的成本控制权握在了自己手里，这不是买别人的卡再卖出去，而是自研芯片再收费。如此一来，华为云的商业模式就能跳出Token单价的囚徒困境。

以CCE Volcano Next通智一体化调度引擎为例，它通过“训推共池 碎片整合”将资源利用率提升了30%以上。AMS记忆存储方案通过KV Cache分层池化，缓存命中率达95%，大幅降低推理成本。ModelArts Next的MaaS模型路由支持成本优先、效果优先、均衡模式三种策略，截至目前，已提供15款SOTA模型服务，模型调度精准率超过95%，调用成本平均降低20%。

另一方面，华为混合云在政府、金融、央国企等国计民生关键行业连续多年市场份额第一，服务全球超过5500家客户。

这类用户的决策逻辑跟互联网创业者完全不同。他们不盯着每百万Token多少钱看，他们看的是数据安全能不能保障合规要求能不能满足、关键业务能不能7×24小时不出事。

在数据主权日益敏感的当下，华为的全栈国产化构成了其他云厂商无法复制的议价权。周跃峰也明确表示，华为云坚持公有云与混合云并重的战略，既保证数据安全，又能实现资源和模型的快速迭代。

而华为云同样也在赌一个判断，赌企业为智能体买单的决策点，终将从每百万Token单价转向完成一个有效商业任务的总成本。

当一个行业的竞争从谁更便宜变成谁更能解决问题时，华为云的“重资产”护城河才刚刚开始显现价值。

不做应用，只做“黑土地”

华为云在本次大会上还正式上线了“行业AI梦工厂”四大专区智慧医疗、具身智能、智能制造、科学计算，本质上也是在打一场数据的圈地运动。

以智慧医疗专区为例。据行业统计，全国3.8万家医院中只有5000家设有病理科，病理医生不足2万人。华为云与上海瑞金医院共同开发的RuiPath病理大模型，已共享给20多家医院，让患者无需到上海即可完成三甲医院专家级别的病理诊断。

具身智能专区的逻辑类似。华为云发布了全球首个全流程具身智能开发平台CloudRobo，提供PB级数据底座及开发管线、云原生具身模型生产引擎，帮助机器人小时级上云，模型分钟级部署。当越来越多的机器人厂商在CloudRobo上开发、训练、部署，机器人的运动轨迹数据、环境   交互数据就会积累在华为云上。

这些行业数据的网络效应，或许比算力的规模效应更有意义。算力可以买，但数据资产买不来。当某个行业的头部玩家都在华为云上跑智能体时，行业内的新玩家为了调用行业知识，也只能选择华为云。

事实上，Agentic Infra四件套、ModelArts Next、智果AgentArts等等这一整套产品矩阵，并不只仅仅是华为云的几款AI产品，这背后更是华为云的野心。它要做的，不是那个被用户每天打开的桌面操作系统，而是那个让所有AI应用、所有模型、所有开发者都离不开的底层基础设施。

华为公司副总裁、华为中国云业务部部长陈林概括：“华为云的战略定位是打造硅基黑土地。”

黑土地这个比喻非常有意思，提到黑土地大家多数会想到东北平原的肥沃土地。它不争奇斗艳，但在黑土地里万物皆可扎根且高产丰收。华为云借此在表达其底层底座定位，不直接替客户做行业 AI 应用、不抢占终端业务，只做承载所有 AI 创新的基础设施，如同农民在沃土上种庄稼。

之前百模大战最激烈的时候，几乎所有云厂商都在押注自己的模型，阿里的通义、腾讯的混元、百度的文心。唯独华为云，始终没有把自己的模型作为战略核心。

这次INSPIRE大会上，华为云反而联合智谱、DeepSeek、MiniMax、Kimi、阶跃星辰、百度、讯飞星火等20余家TOP模型厂商，发布了“百模千态，云聚共赢”生态合作计划。

更值得关注的是开源策略，华为云将昇腾CANN、欧拉操作系统、CCE Volcano调度、ModelArts工具链全部开源。企业级智能体平台智果AgentArts公测的同时，开源版openJiuwen同步上线，内核与企业版同源度超90%。

周跃峰在采访中多次强调，华为云要“成为一朵最开放的云”。这和“硅基黑土地”一样，都是说明华为不做应用层的收割者，而是做底层的赋能者。

算力调度、记忆存储、安全执行、模型路由、智能体编排等等这些能力，任何一家企业都不会自己从头建，它们需要一个操作系统级的基础设施供应商。

华为云赌的，就是这个位置。

自研芯片的研发投入、全国产化算力生态的培育、行业数据的积累，这些都是慢工出细活的事。周跃峰在采访中也坦言，“AI 面向行业落地需要更多耐心和投入，这远比做 To C 业务，或者简单通过 APP 问答为个人提供情绪价值要难得多。”

但正因为难，才排挤掉了短期套利者。当全行业都在教智能体如何开得更快时，华为在低头修一条能让车队跑三十年的路。

这条路修在今天，但终点在下一个时代