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Huawei Cloud 發表數十款全新 AI 產品
💡Huawei 大規模的 AI 產品發布，標誌著企業級 AI 基礎設施與代理部署的重大轉變。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
推出全面的 AI 基礎設施與模型服務
為什麼重要
此次大規模發布顯示 Huawei 正積極透過提供全端生態系統來搶佔企業 AI 市場。透過將 AI 直接整合至工業工作流程中，這對現有的雲端服務供應商構成了挑戰。
下一步行動
查閱 Huawei Cloud INSPIRE 的相關文件，評估其全新的企業級代理平台是否能優化您目前的雲端 AI 工作流程。
誰應關注：Enterprise & Security Teams
關鍵要點
- •推出全面的 AI 基礎設施與模型服務
- •引入用於業務自動化的全新企業級代理平台
- •擴展行業專用 AI 解決方案以加速數位轉型
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 19 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •華為雲在2026年INSPIRE創想者大會上提出了Agentic AI新範式，其基礎設施模型包含高效Token工廠、持續學習、通智一體化調度及安全自治等核心要素，旨在打造「矽基黑土地」以培育下一代AI應用。
- •大會發布了全球首個全流程具身智能開發平台CloudRobo，該平台將於2026年6月30日開啟公測，提供一站式具身智能數據合成、模型開發與仿真驗證功能，並已與30多家行業夥伴合作，面向20多個行業場景提供解決方案。
- •華為雲推出了靈衢智算集群，具備200 EFLOPS的總算力，支援10萬卡級集群規模，可將Token生成時延降低至10毫秒以內，並實現每千卡每秒500萬Tokens的吞吐量，線上服務可用性達99.95%。
- •新一代模型訓推平台ModelArts Next升級，新增了強化學習服務（RLaaS）、機密推理、模型路由與模型矩陣等四大核心能力，並全面接入Kimi、智譜GLM、DeepSeek等160餘個業界頂尖SOTA模型。
- •華為雲擴展了「行業AI夢工廠」戰略，新增具身智能、智能製造、科學計算三大專區，與既有的智慧醫療專區共同構成四大行業生態，旨在透過開放行業模型、數據集及工具加速AI規模化落地。
📊 競品分析▸ Show
| 特性/產品 | 華為雲 (Huawei Cloud) | 阿里云 (Alibaba Cloud) | 騰訊雲 (Tencent Cloud) | NVIDIA (輝達) |
|---|---|---|---|---|
| AI 晶片/算力基礎 | 自研昇騰 (Ascend) 系列晶片；CloudMatrix 384超節點集群，提供300 PFLOPs BF16算力，內存容量和帶寬優勢顯著。 | 磐久128超節點AI伺服器；靈駿智算集群，支援10萬卡穩定互聯。 | 主要依賴購買GPU (如NVIDIA)。 | AI晶片 (GPU) 設計與供應商，如H100、GH200等。 |
| 大模型策略 | 盤古大模型 (Pangu models) 聚焦行業深度定制，採用分層解耦架構，已在30多個行業落地。全面開放盤古大模型，推出全尺寸版本並開源。 | 通義千問 (Tongyi Qianwen) 大模型+開源開放生態路線，擁有全球最大的開源模型族群，Qwen3-Max參數超萬億。 | 將AI編程工具CodeBuddy深度植入遊戲、社交等自身優勢場景。 | 不提供自己的雲服務，但其GPU是許多雲廠商AI服務的基礎。 |
| AI 開發平台 | ModelArts Next (升級版一站式訓推平台，含RL服務、機密推理、模型路由)；CloudRobo (全球首個全流程具身智能開發平台)；智果園 (Agentic AI入口)。 | 拔俗AI一體化教學平台 (教育領域)。 | CodeBuddy (AI編程工具)。 | CUDA生態系統，提供AI開發工具和庫。 |
| AI 編程工具 | 碼道 (CodeArts) 代碼智能體，基於昇騰算力，支援OpenClaw等AI助手部署。 | 通義千問開源模型，衍生模型超10萬個。 | CodeBuddy，深度植入自身生態場景。 | 不直接提供AI編程工具，但其硬體是許多工具的底層。 |
| 市場份額 (中國雲基礎設施服務, 2025 Q3) | 16% (第二名)。 | 36% (第一名)。 | 9% (第三名)。 | 不適用 (作為硬體供應商) |
🛠️ 技術深入
- Agentic Infra新範式: 華為雲提出的新範式，包含高效Token工廠、持續學習、通智一體化調度、安全自治四大核心要素，旨在為Agentic AI時代提供基礎設施。
- 靈衢智算集群 (Lingqu intelligent computing cluster): 基於超大帶寬靈衢網絡，支援10萬卡級集群規模，總算力高達200 EFLOPS。Token生成時延低於10毫秒，每千卡每秒吞吐量達500萬Tokens，線上服務可用性達99.95%。
- ModelArts Next: 新一代模型訓推平台，提供四大核心能力：
- RLaaS (強化學習服務): 支援一分鐘建立任務、全程可視化觀測與訓推一致性保障。
- 機密推理: 依託硬體級可信執行環境，確保模型處理高敏感數據時「只進不出」。
- 模型路由: 提供成本優先、效果優先與均衡模式三種策略，依據請求特徵動態選擇最佳模型。
- 模型矩陣: 支援160餘個業界頂尖SOTA模型，實現頂尖模型「發布即上線」。
- CloudRobo (具身智能開發平台): 全球首個全流程具身智能開發平台，提供一站式具身智能數據合成、模型開發、仿真驗證。具備安全可信的PB級數據底座及開發管線、業界首個雲原生具身模型生產引擎及首個全國產Real-Sim數據生產及模型評測體系。
- 盤古大模型 (Pangu models): 以「AI for industries」為核心理念，包含NLP、CV、多模態、預測、科學計算五類大模型。盤古5.5採用718B深度思考模型，由256個專家組成的MoE架構，並具備分層解耦架構（基礎層、行業層、任務層）。
- 昇騰AI晶片 (Ascend AI chips): 華為自研AI晶片，是其AI基礎設施的核心。例如，CloudMatrix 384超節點集群基於384顆昇騰NPU構建，提供高達300 PFLOPs的BF16算力，並在內存容量和帶寬方面優於NVIDIA方案。
- CCE VolcanoNext: 通智一體化調度引擎，通過「訓推共池+碎片整合」實現負載調度革新，可將資源利用率提升30%以上。
- AgentSphere: 安全自治的Agent運行環境，提供極速彈性、意圖主動防護的安全自治運行底座，憑藉羽量級沙箱技術實現100毫秒級極速啟動與每分鐘十萬級批創能力。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
華為雲對Agentic AI和具身智能平台的投入將加速智能代理和機器人在工業及服務領域的發展與部署。
CloudRobo的發布以及「行業AI夢工廠」中具身智能和智能製造專區的擴展，直接支持了這一趨勢，預示著更多實際應用場景的落地。
華為雲全面開放盤古大模型並整合多樣SOTA模型的策略，將促進中國AI生態系統的活力與競爭力。
華為雲CEO強調開源盤古大模型，並通過ModelArts Next平台支持超過160個頂尖SOTA模型，表明其旨在構建一個更開放、協作的AI生態。
持續強化自研昇騰晶片和全棧AI基礎設施，將鞏固華為雲在國內市場的領導地位，尤其是在數據主權和安全需求高的領域。
華為雲的「矽基黑土地」戰略和昇騰晶片在AI基礎設施中的應用，包括機密推理能力，符合國家對技術自主可控和數據安全的戰略需求。
⏳ 時間線
2011-12
華為成立AI能力研究中心「諾亞方舟實驗室」，啟動機器學習和數據挖掘研究。
2017
華為推出基於達文西架構的昇騰AI晶片系列，華為雲成立企業智能板塊(EI)並發布EI服務。
2018-10
華為在HUAWEI CONNECT大會上首次發布其AI戰略與全套解決方案，實現全端全場景AI部署。
2020-09
華為雲團隊正式推動盤古大模型立項，標誌著在大模型領域的戰略性投入。
2023-07
華為盤古氣象大模型榮登《Nature》正刊，同時發布盤古大模型3.0，深耕行業大模型。
2026-06-05
華為雲在INSPIRE創想者大會上發布Agentic AI系列新品，包括CloudRobo、靈衢智算集群、ModelArts Next升級，並擴展「行業AI夢工廠」四大專區。
📎 來源 (19)
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