配资好评股票配资门户华为云：以AI榫卯，建智能广厦

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"榫卯"是古代中国建筑、家具及器械的主要结构方式。它使用榫头与卯眼阴阳咬合的方式实现木构件的联接，在不用任何钉子的情况下建成坚固的广厦。这种古老的营造智慧在今天依旧熠熠生辉。北京大兴机场的钢结构屋顶就采用榫卯方式进行模块化设计，上海世博会中国馆采用《营造法式》中的燕尾榫结构，获得了"全球最佳公共建筑奖"。

榫卯的智慧不仅可以用在建筑上，也可以契合于企业智能化的演进中。当 AI 技术发展到新的阶段，大模型以多种方式为企业带来多样化的价值。企业反而会有一种" AI 提供的能力太多，不知道如何联接与组合"的尴尬。AI 算力、大模型、智能体等要素都十分关键，但如何才能将他们组合在一起，组成属于企业自己的智能广厦？

或许，在 AI 的繁荣时代，企业需要的是能够落地行业，解决问题的 AI 全栈协同能力。需要以后端的 AI 算力为卯眼，以前端的智能体与大模型能力榫头，构成算力、数据、AI 算法与应用服务的无缝咬合，动态适配，最终才能在业务层形成"越用越稳固"的全栈协同结构，如同中国建筑在岁月中愈发坚固的榫卯结构。

而在目前的云服务市场上，能够达成 AI 榫卯般全栈协同能力的，只有华为云而已。在第十届华为全联接大会上，华为常务董事、华为云计算 CEO 张平安表示："华为云将通过软硬协同、架构创新，持续为客户打造更领先、更有价值的云服务。同时，华为云会将更多的资源投入到 AI 和算力产业上，让千行万业的应用更容易，更好地生长在华为云的黑土地上。"让我们从 AI 新纪元中企业需要面对的真实问题出发，一起去读懂华为云通过 AI 算力底座、产业智能体、盘古大模型等 AI 布局，构筑起全栈协同的 AI 榫卯。

我们已经抵达了真正的 AI 繁荣时代。企业搭建智能能力的基础设施变得非常复杂，能够选用的 AI 能力异常多样。但选择太多也会产生新的烦恼，面对繁复多样的 AI 基础设施与服务、应用方案，企业也会陷入新的困境。

今天的 AI，对于企业来说就像有层出不穷的优质木材摆在面前。虽然看起来各个都好，但企业却不知道如何将它们搭建成一座完整的房子，这也就是所谓的"木不成屋"。具体而言，企业往往会遇到这样一系列全新问题：

1. 算力不适配企业需求。在今天，我们已经基本解决 AI 算力的获取难题。但更进一步如何让企业获得适配自身业务需求与企业特性的 AI 算力依旧复杂。比如如何获得更具性价比的 AI 算力获取方式，如何获取超大规模的集群化 AI 算力，如何获取将 AI 算力、大模型与科技自主化战略有机结合等问题，依旧困扰着企业。从算力可用，到算力好用，依旧是 AI 时代企业发展最大的挑战之一。

2. 智能体难满足企业业务诉求。近两年，智能体成了大模型最具代表性的应用形式。而伴随着智能体消费者端的兴起，企业智能体成了智能化新的突破口。但企业的业务流程复杂，效率与精度要求极高，而且运行也需要高弹性、高安全、高可靠。智能体如何与企业业务结合还有着极大的挑战。

3. 模型不能深入行业。在大模型开源与商业化长足发展的今天，企业获取模型成本已经很低。但如何让大模型深入企业的业务场景与价值需求依旧复杂艰难，大模型的落地"最后一公里"还亟待打通。

4. 企业 AI 的体系化困境。从算力到开发工具，再到大模型、智能体，以及全套的 AI 软硬件体系。复杂多样的 AI 能力往往会带来巨大的适配成本与兼容不确定性，如何将大量 AI 基础设施与服务"拧成一股绳"，是企业面对 AI 时代所需做出的最终答案。

在多年经验中，云服务已经被广泛认同是获取 AI 算力与算法的最佳途径。那么在 AI 繁荣时代的一系列新难题面前，我们依旧要寻找云上突围的契机。能够兼具算力、智能体、大模型以及开发工具、开发框架的全栈协同 AI 云服务，或许就是企业实现智能化目前的最佳途径。

为什么说华为云是真正构筑了全栈协同能力的 AI 云服务体系，我们可以从其算力布局中直接清晰地发现答案。AI 算力是智能时代的底座，而云服务是弹性灵活获取集群化 AI 算力的最佳方式。面对这样的重任，华为云在多年间持续深耕 AI 算力，打造了基于 CloudMatrix384 超节点的昇腾 AI 云服务这项 AI 基础设施。在华为全联接大会 2025 期间，华为云将 AI 算力又一次升级，使得其产业差异化更加显著。

首先，基于华为最新发布的 AI 服务器，华为云的 CloudMatrix 超节点规格将从 384 卡升级到 8192 卡，依托 MatrixLink 高速对等互联网络结合多网合一技术，可实现百万卡的超大集群，实现真正意义上的 AI 算力之海。由此一来，华为云的超节点将可以满足 AI 大模型指数化、跨世代发展的训练算力需求，从而实现" AI 进化，算力先导"的社会经济战略结构。

另一方面，大模型对话的轮次越多，模型的响应延迟会急剧增加。其原因在于，随着对话轮次递增，实时运算所需处理的数据量会数十倍增长，高速显存的容量成为瓶颈。华为云首创的弹性内存存储服务 EMS，可以将超节点内部所有的内存通过 MatrixLink 网络形成共享的内存服务，同时打破 AI 算力与显存绑定的限制，让内存可以替代昂贵的显存，以存补算，提升大模型多轮对话的性能。

在这些 AI 算力能力的突破之外，华为云还充分考虑到了企业获取 AI 算力的多样性需求。

传统数据中心每柜的能量密度只有 10 千瓦，为了应对 AI 算力需求的暴增，必须升级到 70 千瓦 / 每柜，甚至是 200 千瓦 / 每柜，要从风冷转变到全液冷，但改造涉及巨额的成本以及漫长的时间。

华为云在贵州、内蒙古、安徽部署了全液冷 AI 数据中心，实现单柜 80 千瓦散热，PUE 低至 1.1，并能够实现 AI 智能运维。企业无需花费时间改造或新建传统数据中心，只需要一对光纤，就能获取华为云的高效算力。而且华为云还提供全栈专属 AI 云服务，企业可以掌握专属密钥。不仅是中国客户，全球对 AI 算力有需求的用户都可以使用华为云搭建的领先级 AI 算力基础设施。

面对有更进一步性价比与效率比需求的企业用户，华为云推出了基于 CloudMatrix384 超节点的 Tokens 服务。会上，张平安宣布，CloudMatrix384 AI Token 推理服务全面上线，以优的性能、好的服务、高的质量服务好客户。通过 Tokens 服务获取 AI 算力，企业用户可以避免繁琐工作，精准控制成本，像接入水电一样以最简单的方式使用超节点，从而以最高效率直接获取" AI 的最终结果"。

不久之前，360 集团发布了最新的 AI 产品纳米 AI。这是一款高级别的智能体应用，其在复杂的推理场景中可能需要完成多达 1000 步的任务、消耗的高达 500 万至 3000 万的 Token。由此带来的高并发吞吐请求对算力资源的稳定性与弹性提出了更高要求。为了解决这一难题，360 纳米 AI 依托 CloudMatrix384 的 Token 推理服务，成功处理每天上千万的内容生成请求。

此外，CloudMatrix384 昇腾 AI 云服务还支撑了高等教育出版社"龙凤"人工智能开放应用平台、美的中立云平台、深圳市龙岗区政府政务及具身智能模型、"磐石 · 科学基础大模型"等应用的创新，截至目前，使用华为云 AI 云服务的全球客户数量从去年的 321 家增长到今年的 1805 家。

基于 CloudMatrix384 超节点与昇腾云服务的稳固 AI 算力架构，华为云不断扩大和夯实 AI 算力体系。实现了更大的算力规模，更有针对性的算力技术突破，同时带来了更加多样且符合不同企业需求的算力接入模式。如果说，卯眼是古建筑的基座，那么广泛且可靠的 AI 算力，就是华为云提供给千行万业的智能化基座。

由算力向上，全栈协同的 AI 架构层层展开。

对于企业来说，在当前周期最为关注的 AI 能力毫无疑问就是智能体。智能体自主决策，跨越应用与数据边界的能力，在企业侧能够带来无穷的想象力。可以说，智能体正在成为 AI 时代的超级应用。

伴随着智能体在消费者市场上的崛起，企业对其能力可谓垂涎欲滴。

但是，企业智能体却与消费者智能体有着极大的不同。后者只需要考虑手机、电脑的单一终端场景，往往只需要跨越几个步骤完成工作，并且拥有一定的容错空间，整体偏于简单和粗放。与其相比，企业智能体需要满足一系列更加苛刻的条件与限制，比如说：

1. 企业智能体需要极高的精准度，容错率极低，对大模型幻觉等问题零容忍。

2. 智能体必须与企业自身的数据底座紧密结合，才能通过穿透企业业务场景来获得价值。

3. 企业智能体需要穿越复杂、多步骤的工作流，才能最终释放价值。

为了满足这些需求，帮助企业智能体完成从设想到现实的关键一跃，华为云升级了 Versatile 企业级智能体平台，旨在构建易用、好用、开放的企业智能体开发和运行平台，让企业海量的 Agent 应用都平稳、高效、安全地跑在华为云上。

相较于消费者智能体平台以及面向办公等简单场景的工作智能体平台，Versatile 实现了与企业数据底座的紧密结合，让企业知识全面赋能智能体，从而使企业智能体真正深入到企业生产流程当中。

企业对智能体的核心诉求，是其能够跨越复杂的工作流程。比如在金融行业中，一个常用的个人理财业务流程就有超过 20 个步骤，仅仅这一个工作就需要超过 30 个人天的工作量来完成人工构建智能体工作流。面对复杂的企业业务流程，Versatile Studio 开发工具链提供基于自然语言直接生成智能体，这一方案包含了多项华为独特的技术创新。经过简单确认两步就可以生成智能体，并且构建一个智能体只需要 3 人天，效率提升 10 倍。同时，Versatile 最大支持自动生成 100 步以上的 Agent 工作流，可以真正满足企业对智能体的"跑步上岗"需求。

同时，智能体在运行中会自主调用大量相关程序，进而带来了运行时流量的剧烈抖动。为了应对这一问题，Versatile 通过高性能沙箱将资源启动速度从 150 毫秒降低到 3 毫秒；通过全内存缓存，将记忆数据检索速度提升 2 倍。最终实现业务端到端响应时延降低 40% 以上，让智能体能够在企业业务中稳健、高效地运行。

面对企业智能体这个全新需求与机会，华为云又一次先行业一步，给出了能够打破企业业务迷宫，真正融入企业数据，面向企业工作流的智能体开发与应用平台。

如果说 AI 算力是不断夯实的智能基座，那么企业智能体就是面向未来的急先锋。华为云用新的突破，构筑了最具锐意与进取的全栈 AI 布局。

在今天，大模型依旧是企业智能化的核心。各个行业都需要打造能够形成企业竞争力，融入行业需求的专业大模型。同时，在科技自立自强的大趋势下，融入昇腾生态已经成为企业智能化的核心需求。昇腾亲和的大模型体系，其战略价值正不断上升。

为此，华为打造了基于昇腾云全栈软硬件训练，具有昇腾亲和特性的盘古大模型，对部分 NLP 模型 openPangu 进行开源，降低开发者门槛，帮助高效使用昇腾算力。

同时，华为云也在坚定不移地做好盘古闭源大模型，继续加大盘古大模型的投入，持续深耕行业，支持各行各业做好自己的大模型，加速行业智能化。

在航空客运领域，长周期精准预测是一个世界级难题，同时也是影响航司竞争力的关键。南方航空采用盘古大模型跨模态预测技术，深度挖掘时序、表格、文本及图数据之间的关联关系，实现了 18 个月的客流量与平均票价预测，准确率达到 90%，显著提升了航司的运营收益。

在政务、金融、制造、医疗、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、气象等 30 多个行业、500 多个场景，我们都可以看到华为云两脚沾泥、深入核心业务、帮助企业客户解决行业难题的决心与成果。

AI 算力、企业智能体开发平台，以及盘古大模型体系，仅仅是华为云全栈协同 AI 布局的一部分，但已经可以看出其覆盖了企业最为关注、效益最为直接的 AI 需求，并且无论是成为另一种选择的昇腾 AI 云服务，跨越算力边界的 CloudMatrix384 超节点，还是先行业一步的企业级智能体开发平台，这些能力在当前都是华为云独有。

一个独一无二已经很难，大量独特性的累加则近乎奇迹。华为云的全栈 AI 协同，就是这样一个带着传奇色彩的战略布局。

巴赫在《赋格的艺术》中说，同一个音乐主题必须依靠不同声部、不同音高、不同节奏的配合，才能最终组成和谐交织的复杂乐章。

企业智能化是一个漫长而复杂的工程，它指向着下一个时代的生产力迸发，指向着第四次工业革命的可能性。在这个过程中，企业所需的基础设施与能力支持是复杂多样的，必须要有复杂的榫卯结构，才能将算力、算法、模型、智能体等要素构建成庞大的企业智能化殿宇。

在这个过程中，企业需要方法、实践、技术与平台的综合帮助。布局了超节点、昇腾 AI 云服务、盘古大模型、Versatile 企业级智能体平台、AI 开发生产线 ModelArts 的华为云，最有底气为企业提供既包含复杂性，也包含整体性的全栈 AI 支持。

早在宋代，中国人就将建筑的智慧总结成了《营造法式》，跨越千年传递了榫卯结构的魅力与奥秘。而在今天，华为云也通过日积月累的 AI 突破，布局成了全栈协同的，属于 AI 时代的《营造法式》，帮助企业在 AI 沃土上建房屋，起栋梁，成广厦，兴家园。

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