八问华为云CEO周跃峰:华为云MaaS怎么赢?

智东西 2026-06-05 21:23

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周跃峰八问八答:华为云的Token价值观
作者 |  李水青
编辑 |  心缘
智东西6月5日报道,在华为云INSPIRE创想者大会上,华为公司董事、华为云CEO周跃峰接受了智东西等媒体的采访。
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▲智东西等媒体对周跃峰进行了采访

就在当天,华为云一次性推出了灵衢智算集群、分层Agentic记忆存储、全新云入口“智果园”、全球首个全流程具身智能开发平台CloudRobo等,覆盖从AI基础设施、模型服务到智能体平台与行业生态的完整链路。
同日,华为云联合智谱、DeepSeek、MiniMax、Kimi、阶跃星辰、百度、美团LongCat、讯飞星火、爱诗科技、生数科技等20余家TOP模型厂商,发布“百模千态,云聚共赢”生态合作计划。
在采访中,当被问及与阿里云、火山引擎等厂商的路径差异以及MaaS布局时,周跃峰谈道:“我们不太在乎Token总量是多少,也不太在乎收入总量是多少。我在乎的是每一个Token背后带来的健康提升、一度度电的节约、生产力的提升,而不仅仅是情绪价值。
他认为,华为云的第一条差异化在于以“AI提升生产力”为根本目标;第二条是坚持公有云与混合云并重,匹配中国政企对数据安全及本地部署的真实需求;第三条则是坚持自主算力路线,打造“第二个算力平面”。
谈及Token经济,周跃峰称,不能简单用日活或万亿Token数量来衡量价值,华为云更看重每一个Token在To B场景中创造的实际效益。在国产化算力供应相对有限的情况下,他直言“没有必要去拿规模跟外国牌的算力做比较”,华为云致力于让AI有更多的技术路线和生态可选。
而在被寄予厚望的AI编程产品——码道(CodeArts)上,周跃峰将其定位为“碳基生命与硅基系统的翻译器”——不仅仅是AI编程工具,更是智能体调用硅基资源的核心能力
他表示,华为云将投入“范弗里特弹药量”来打造这一能力,这一典故意指不计成本、高强度持续投入资源,目标不止于用户数或Token产出,而是帮助开发者更好地使用工具、让智能体更精准地理解人类意图。
最后,周跃峰反复强调华为云的开放姿态:从鲲鹏、昇腾到欧拉操作系统,从ModelArts到智能体平台,到行业生态,华为云坚持开源开放。
“我希望华为云能够成为智能体时代一朵最开放的云。”周跃峰说。
智东西对本次周跃峰采访全文进行了不改变原意的编辑:
1、华为云要做“硅基黑土地”,别人最难模仿的技术优势是什么?
周跃峰:在华为云全栈技术中,我认为最难模仿的有三个方面:第一个方面是基于自主算力芯片的算力集群,这种全国产化的算力硬件系统是独一无二的。第二方面是华为多年来在ICT的积累,以及在此硬件基础上的数学、算法、软件工程积累。包括上午推出的一系列AI新品,与其他云也不太一样,华为云更致力于为企业和行业开发专属安全的智能体。第三方面是华为云更加开放,面向行业构建AI和智能体生态。
2、AI云赛道竞争激烈,阿里云、火山引擎等互联网公司有天然的互联网开发者优势,华为相比他们走的路一样吗?
周跃峰:首先,我们将“AI带来生产力提升”作为根本性目标。
我们不太在乎Token总量是多少,在当前国产化算力受限情况下,也不太在乎收入总量是多少。但我在乎的是生产出的Token背后带来的健康提升,一条条鲜活生命。我希望Token代表的是一度度电的节约、生产力的提升,而不仅仅是情绪价值。这是第一条路华为云与其他云厂商不同的地方。
同时,我们坚持公有云与混合云并重,以此践行第一条提到的目标。考虑中国现实,政府机构、央国企等涉及民生的企业,对数据安全和本地化部署有考虑,华为云会在各个行业来匹配他们的需求。
第三个不一样,我们坚持自主自强,打造“第二个算力平面”,让全球开发者有更多的技术选择。
3、公共云是需要多方共建的一个产业,您认为公共云下一步发展的关键是什么?华为云将在其中扮演怎么样的一个角色?
周跃峰:我觉得公共云随着AI的发展将会更加兴旺发达。四年前,我们认为做AI就要买一堆算力卡;三年前,我们很多企业认为做AI就意味着要发展自己的大模型;今天,我们看到做AI实际上我们要开发和用好智能体。至于背后的算力和模型技术,都转到舞台的背后去了。
同时,我们也可以看到模型和算力技术发展迭代非常快。假设我们仅仅自己买来部署、开发模型的话,很可能部署完已经是落后了,非常尴尬。因此我们说对于很多大行业,能不能构建一个专属的公共云?既保证数据的安全,又能保证这AI的算力资源和模型资源能够快速迭代和共享,避免各自部署造成极大的浪费。
所以我觉得公共云这一个技术是匹配AI技术发展,而且也可以更大程度利用好我们现有投资的资源,加快利用好快速迭代的AI技术。我个人以及我的团队非常支持公共云的发展,公共云在中国这一片土地上面大有可为。
4、对中小企业用不起、不敢用AI的困境,华为云有哪些针对性商业模式和案例?
周跃峰:AI作为如此大的一个产业,今天有人说万亿,我看远远不止万亿。但是让这一个万亿的产业不至于泡沫化,那么AI的产业不能够仅仅只是汇聚在某几个大的企业当中,一定是要让更多中小型的企业也能够使用AI的技术来发展。
比如中国有300多家大大小小的具身智能创业公司,如果让他们自建IT系统、算力系统,打造一整条覆盖数据准备、模型训练、仿真、部署等流程的系统,压力就太大了。所以我们这一次就发布了全球第一个全流程的具身智能开发平台CloudRobo,部署在公有云上。很多中小企业可以接入到具身智能专区去使用这一个开发平台,付非常少的钱获得共享数据、模型、案例等。医疗、制造、科研领域华为云也推出了专区。
5、从医疗到具身智能,行业之间差距巨大。华为云如何建立对这些不同行业的深度认知,有哪些经验可以复制?
周跃峰:AI面向行业去深耕,其实需要更多的耐心、投入。这远比ToC或者简单通过App或者问答给个人带来情绪价值要难得多,但华为云更愿意面向行业去深耕。
对于不同的行业,首先它的算力平台是一样的,所以我们更多地去打造算力平台,就是我说的Agentic Infrastructure;华为ModelArts平台开放拥抱各个第三方的模型,不仅是华为自研模型;我们也打造智能体工作平台,在这个平台上聚合各种生态。通过这三大平台,在这几个行业,我们又通过行业AI梦工厂,也就是专区方式,跟更多细分行业的从业者一起通过联合创新打造好的解决方案,以此来繁荣行业生态。
6、华为提到“硅基黑土地”、“百模千态”概念,华为云具体是如何联合算力厂商、模型厂商以及各种行业伙伴来共同建设AI生态?
周跃峰:首先算力,从鲲鹏到昇腾是开放的;然后系统,从操作系统欧拉到智算系统也是开源和开放的。所以从根基上面说,我们是开源开放的。
那么在构建全栈云服务的这个过程当中,我们上层的容器等平台也是开源的,ModelArts所采纳的这个工具链也是开源开放。我们也是花更多的力气来对接所有愿意跟我们一起合作的模型,为了能够让这些模型服务调用得更好,我们今天还发布了全新的模型路由器,提高模型调用效率。
我们的智能体平台也是开源的,开源的版本叫openjiuwen,这一个内核代码几乎和商业版的智果AgentArts相同。包括更多MCP、几十万个面向各个行业场景的Skills等,都是面向生态开放的。
面向细分的行业场景,AI落地生态所需要的技术差异化还是蛮大的。所以我们为此还专门开辟了行业AI梦工厂行动,希望能够针对一个一个重要的细分场景,汇聚解决方案和原子级能力,跟大家共享这一些技术生态。
通过这一系列措施,我希望华为云能够成为智能体时代一朵最开放的云。
7、华为云将投入多少资源发展码道(CodeArts),在这方面的具体业务目标是什么?
周跃峰:码道(CodeArts)表面上来看是一个用AI编程工具,但它更多是我们碳基生命和硅基系统进行对话的一个翻译器。因为我们要指挥调用硅基资源的话,实际上要把人的通用语言转化成硅基世界所能够理解、听懂的指令和代码。所以码道的意义就不仅是一个AI编程工具了。对于智能体而言,它是一个非常重要的核心能力。只有把这个能力打造好了,智能体才可以更加容易理解人类意图,从而产生更加精准的措施和动作。
那么我们在码道,一定是投入“范弗里特弹药量(意指不计弹药损耗地投入)”来打造这一个能力。(业务目标上)也不仅仅是从多少人来用这一个工具,或者说用这个工具中产生多少Token来衡量我们的投入产出。
所以我想说的是,华为云对这一些重要核心的基础能力,愿意投入重兵和重资源在开发上面。还有包括投入资源来帮助我们的开发者,能够更好来使用这一些工具。
8、今年上半年有一个很明显的现象,就是阿里云和火山引擎都不怎么去看云基础三大件的收入了,都在冲MaaS的收入,华为云内部怎么看这一块收入,以及今年MaaS收入有没有一些具体的目标?
周跃峰:确实是。在通算时代,云厂商的收入更多的是Infra拉动的资源收入。到了智算阶段,大家很清楚,我们已经进入Tokens经济的时代。所谓Tokens经济时代,我倒觉得不能简单的用多少日活、投了多少万亿Tokens来衡量Tokens所产生的价值。我更愿意去看我们有多少Tokens是面向To B提升了生产力。
所以我一开始就说,华为云更看重每一个Tokens背后能够给生产力、生活水平真正带来多大的价值。我们联合各个企业打造了AI基础设施之后,也不能简单看产生了多少Tokens、模型被调用了多少次,这是没有意义的。我们更多的是从案例看,比如我防范了多少金融风险,提升了多少工作效率等。
另外,我们也看到Tokens背后实际是需要大量的基础设施来做支撑的,要看你对基础设施的投入大小,这也是有很重要的。对于华为云而言,我们采纳的是国产化算力。在能力和供应相对有限的情况下面,我就不去拿这个规模来跟外国牌的算力规模做比较,没有必要。
我们致力于发展第二个算力平面,让AI有更多的技术路线和生态可以选择,所以我从一开始就说我不太在乎这一些收入的指标,或者说Tokens总量。
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