9月19日，在華為全聯(lián)接大會2025期間，華為常務董事、華為云計算CEO張平安圍繞“全面智能化，成就行業(yè)AI先鋒”分享了華為云在AI云服務、大模型、具身智能、AI Agent等領域的技術創(chuàng)新與落地實踐。華為高級副總裁、華為云全球Marketing與銷售服務總裁楊友桂分享了數智化時代下，華為云幫助企業(yè)實現全球業(yè)務成功的創(chuàng)新技術和經驗思考。
昇騰AI云服務持續(xù)創(chuàng)新，為智能時代提供澎湃算力
今年，華為云CloudMatrix384昇騰AI云服務已全面上線。未來華為CloudMatrix超節(jié)點規(guī)格將從384卡升級到8192卡，可實現50~ 100萬卡的超大集群，為智能時代提供更澎湃的AI算力。華為云首創(chuàng)EMS彈性內存存儲服務，用內存擴展顯存，顯著降低大模型多輪對話時延，大幅提升模型使用體驗。
隨著AI算力需求的暴增，傳統(tǒng)的數據中心已不適合構建高效的AI基礎設施，單機柜功率要從10千瓦/每柜，升級到70千瓦/每柜，甚至是200千瓦/每柜，要從風冷轉變到全液冷。華為云在貴州、內蒙古、安徽部署了全液冷AI數據中心，實現單機柜80千瓦散熱，PUE低至1.1，并能夠實現AI智能運維。企業(yè)無需改造或新建傳統(tǒng)數據中心，通過一對光纖，就能獲取華為云上高效的AI算力，也可以獲得全棧專屬AI云服務。
張平安指出，Token服務可以有效屏蔽復雜的底層技術，直接為用戶提供最終的AI計算結果，是最高效的推理算力使用方式。CloudMatrix384超節(jié)點將算力、內存、顯存等資源全面池化，把計算型任務、存儲型任務、AI專家系統(tǒng)解耦，將串行任務變成分布式并行任務，極大地提升了系統(tǒng)的推理性能。在在線、近線和離線等不同時延推理場景中，CloudMatrix384平均單卡的推理性能達到H20的3到4倍。
會上，張平安宣布，CloudMatrix384 AI Token推理服務全面上線，以優(yōu)的性能、好的服務、高的質量服務好客戶。
截至目前，使用華為云AI云服務的全球客戶數量從去年的321家增長到今年的1805家。如360納米AI依托CloudMatrix384的Token推理服務，成功處理每天上千萬的內容生成請求。Cloudmatrix384昇騰AI云服務支撐“磐石·科學基礎大模型”，將賦能中國科學院100多個院所的科研場景，不斷拓展人類認知的前沿。
張平安表示，華為云通過軟硬協(xié)同、架構創(chuàng)新，持續(xù)為客戶打造更領先、更有價值的云服務；同時將更多的資源投入到AI和算力產業(yè)上，讓千行萬業(yè)的應用更容易、更好地生長在華為云的“黑土地”上。在AI時代，華為云立志成為AI算力與技術的創(chuàng)新者，助力每一個客戶成為行業(yè)智能化先鋒。
圖為華為常務董事、華為云計算CEO張平安
解難題做難事，幫助企業(yè)打造自己的專業(yè)大模型
一直以來，盤古大模型都堅定地聚焦行業(yè)，在解難題、做難事的道路上不斷攻堅克難，重塑千行萬業(yè)。華為通過openPangu，為昇騰訓練和推理提供最佳實踐，降低開發(fā)者門檻，高效使用昇騰算力。同時，張平安強調，華為也在堅定不移地做好盤古閉源大模型，繼續(xù)加大盤古大模型的投入，持續(xù)深耕行業(yè)，支持各行各業(yè)的客戶做好自己的大模型，加速千行萬業(yè)智能化。
為了讓大模型增訓更好地匹配企業(yè)業(yè)務場景的實際需求，華為云將行業(yè)Know-how沉淀到ModelArts一站式AI開發(fā)平臺上，根據企業(yè)的實際場景，提供知識的最優(yōu)數據配比、基礎模型增訓的最佳配置以及模型效果與精度評測系統(tǒng)。
數據質量決定模型能力的上限，華為云通過DataArts數據治理生產線，自動抽取多模態(tài)數據語義、構建融合知識圖譜，形成企業(yè)統(tǒng)一知識湖，為企業(yè)大模型預訓練提供完整、豐富且一致的業(yè)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(yōu)數據集，用于模型后訓練。
南方航空采用盤古大模型跨模態(tài)預測技術，實現18個月的客流量與平均票價預測，準確率達到90%，顯著提升航司運營收益。中國農科院基于盤古大模型和科學計算模型，用AI驅動海量農業(yè)知識，百億級生物數據，構建了農業(yè)科學發(fā)現大模型，研發(fā)周期縮短超過50%。如今盤古大模型已在30多個行業(yè)、500多個場景中落地，在政務、金融、制造、醫(yī)療、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等領域發(fā)揮巨大價值。
釋放具身智能本體約束，讓智能在云端無限進化
今年華為云推出了CloudRobo具身智能平臺，將復雜算法與智能邏輯部署于云端，讓本體更輕量化；依托云端海量算力與先進 AI 模型，讓機器人執(zhí)行更智能；以云端智能打破機器人的能力邊界，讓場景更多樣。
在開發(fā)階段，通過CloudRobo的云端具身智能訓練數據生成平臺，能自動生成不同姿態(tài)、紋理、光照等場景的操作軌跡，極大豐富了數據多樣性，讓合成數據規(guī)模擴增上千倍。這不僅大幅降低了數據采集成本，還有效提升了模型的泛化能力。CloudRobo也提供云上環(huán)境感知、全局規(guī)劃、自主執(zhí)行等能力，任務執(zhí)行準確率超過90%。上海國地中心基于CloudRobo，結合真機實采與合成數據訓練，機器人在多個場景下的整體分揀任務成功率可達90%以上，行業(yè)領先。
為構建機器人與云端統(tǒng)一、開放、安全的通信橋梁，華為云推出R2C（Robot to Cloud）協(xié)議，以實現智能體的協(xié)同思考與高效執(zhí)行，如今R2C協(xié)議的數據采集、數據生成、通訊接口三項國家標準已完成立項。會上，張平安宣布R2C協(xié)議首批20家合作伙伴正式確立，包括華龍訊達、非夕、億嘉和、道和通泰等。華為云攜手伙伴，圍繞制造、物流、巡檢、康養(yǎng)等領域，基于R2C共同開發(fā)云端一體化機器人解決方案。
鯤鵬云服務以軟硬協(xié)同、開放生態(tài)賦能產業(yè)創(chuàng)新
發(fā)展高性能、高安全、高可靠的鯤鵬ARM云服務，也是華為云的重要戰(zhàn)略之一。在過去的一年，華為云上的鯤鵬CPU核數從900萬核增長到1500萬核，增幅達到67%。同時，鯤鵬平臺持續(xù)完善主流應用軟件的兼容支持，已適配超過25000個應用，除了在轉碼、數據庫、Web及云手機等場景外，為鯤鵬云走向通用計算提供堅實支撐。
GaussDB基于超節(jié)點和全池化，打造高效可靠數據底座
華為云GaussDB數據庫基于通用計算超節(jié)點，將計算、內存、存儲分層池化，可以實現任意節(jié)點同時多寫多讀，打破傳統(tǒng)架構僅主節(jié)點可讀寫的限制。通過負載動態(tài)調度，大幅提升并發(fā)事務處理性能。基于計算超節(jié)點部署的GaussDB集群，每分鐘可處理540萬筆事務，相比非超節(jié)點性能提升2.9倍。
構筑全場景分布式云，讓算力無處不在
華為云構筑了全場景覆蓋的分布式云解決方案，從CloudOcean、CloudSea、CloudLake到CloudPond，將華為云的一致體驗部署到客戶的不同場景中。華為云與一汽大眾攜手，成功落地了國內首個分布式云汽車工廠解決方案，打破了地理環(huán)境的限制，實現了五地六工廠與總部間數據的全面協(xié)同與深度融合，讓數據無縫流動，讓智能制造真正落地。
構建易用、好用、開放的Agent開發(fā)和運行平臺
當前，AI Agent正成為AI時代全新的應用形態(tài)。華為云推出了企業(yè)級Agent平臺Versatile，希望構建易用、好用、開放的Agent開發(fā)和運行平臺，幫助行業(yè)客戶快速開發(fā)出各種AI Agent。
企業(yè)Agent開發(fā)流程節(jié)點多，業(yè)務復雜?；赩ersatile，用戶只需要輸入整理好的業(yè)務描述文檔和流程圖，經過簡單確認，兩步就可以生成Agent，極大地提升了效率。同時，Agent在運行中，會自主調用大量相關程序，這帶來了運行時流量劇烈抖動。Versatile通過高性能沙箱、全內存記憶緩存等系統(tǒng)性創(chuàng)新，將業(yè)務端到端響應時延降低了40%以上，讓Agent能夠穩(wěn)定、高效的運行。
持續(xù)創(chuàng)新，幫助客戶業(yè)務全球成功
在全球數智化轉型浪潮中，華為云始終以技術創(chuàng)新為核心驅動力，致力于為全球客戶提供穩(wěn)定、高效、安全的云服務。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強調，面對數智化轉型的復雜挑戰(zhàn)，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(fā)平臺，幫助企業(yè)構建AI原生應用，降低企業(yè)創(chuàng)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?！?/div>
圖為華為高級副總裁、華為云全球Marketing與銷售服務總裁楊友桂
土耳其TOP快時尚品牌零售商Defacto每次大促都面臨10倍以上的流量浪涌，傳統(tǒng)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從容對應了流量浪涌。
巴西最大的數據智能技術公司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(yè)在下班前就能拿到當天的數據，為決策搶占先機。
全球化工巨頭萬華化學基于華為云盤古預測大模型在工業(yè)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%。
華為聯(lián)合中國聯(lián)通等伙伴，為長安汽車打造了“一云一網一平臺”，以數據驅動了柔性制造。通過5G+IoT聯(lián)接1.2萬臺設備，長安實現數據全域互聯(lián)，并基于華為云完善的數據服務能力，構建了統(tǒng)一的數據平臺，打破數據孤島，讓生產實現高效運營，將訂單交付周期由21天縮短至15天。
除了提供從云底座、技術使能工具鏈到經驗沉淀的端到端服務能力，華為云還為企業(yè)數智化轉型量身打造了咨詢與專業(yè)服務，以及自動化工具與平臺。楊友桂表示，數智化轉型從來不是 "孤軍奮戰(zhàn)"，更需要 "全周期護航"。華為云希望以技術為基、以經驗為階、以服務為橋，陪伴全球企業(yè)走穩(wěn)轉型每一步。
來源：中國冶金報-中國鋼鐵新聞網
編輯：劉經緯
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