Huawei Cloud Rebuilds Infrastructure for the Agent Era

🔑 增強重點摘要

•華為雲的「Agentic 基礎設施」基於「高效Token工廠+持續學習+通智一體化調度+安全自治」的新範式，旨在解決AI Agent在算力、記憶、調度與安全方面的核心瓶頸。
•此戰略包含四大核心新產品：AICS靈衢智算叢集、AMS Agentic記憶儲存、CCE Volcano Next通智一體化調度引擎及AgentSphere安全自治運行環境，分別對應解決Agent運行中的「算得快」、「記得住」、「調得動」和「安全可靠」問題。
•華為雲將雲基礎設施重新定義為「Agentic電腦」，其服務對象從傳統的人轉向AI，並針對每天萬億級Token的處理進行整體優化，以適應Agent時代的計算範式變革。
•除了底層基礎設施，華為雲還推出「行業AI夢工廠」，設有智慧醫療、具身智能、智能製造和科學計算四大專區，旨在透過開放技術能力與行業實踐，加速AI在垂直領域的深度落地與應用。
•華為雲強調其昇騰（Ascend）系列晶片作為底層AI算力支撐，並宣稱其雲服務在算力效能上已達到輝達H20晶片的3倍，顯示其在自主技術路線上的競爭力。

🛠️ 技術深入

AICS靈衢智算叢集 (AICS AI Cluster Service):
- 旨在解決Agent連續推理、多步決策、即時響應對算力的高需求。
- 推理時延可壓至10毫秒以內。
- 叢集規模可達10萬卡，單叢集算力達到200 EFLOPS。
- 千卡每秒吞吐500萬Tokens，線上推理服務可用度達到99.95%。
- 基於超大頻寬靈衢網路 (UnifiedBus/UB network) 實現多資源一體化，將分散的CPU、NPU、SSD和記憶體互聯，使其像同一台電腦設備協同工作。
- 基於昇騰950，發布1024卡的靈衢智能計算集群，算力提升2.6倍。
- 基於靈衢總線和彈性統一記憶體池，突破大模型推理的記憶體牆瓶頸，更靈活支援萬億參數模型訓推。
AMS Agentic記憶儲存 (AMS Agentic Memory Storage):
- 為Agent設計分層記憶系統，解決長上下文場景下Agent「健忘」問題。
- 擁有PB級記憶空間，規模比業界大一倍。
- 全新盤級儲存架構加三合一晶片，達TB級讀取速度，整體性能領先業界50%。
- DRAM記憶體池化與分層聯動，記憶快取命中率達95%。
- 透過NPU直通CMS (Context Memory Storage) 硬體，支援KV Cache分層池化，降低推理成本並支援天級長程任務。
CCE Volcano Next通智一體化調度引擎 (CCE Volcano Next Unified General & AI Scheduling Engine):
- 解決訓練、推理、Agent執行、儲存呼叫同時運行時的資源搶佔問題。
- 協同調度通算、智算、儲存資源，確保互不干擾且能共享。
- 透過「訓推共池+碎片整合」實現通智混合算力負載調度革新，資源利用率提升30%以上。
AgentSphere安全自治運行環境 (AgentSphere Secure Autonomous Agent Runtime Environment):
- 為Agent提供安全可靠的運行環境，解決越權、洩密、行為無法追溯等安全風險。
- 依託核心級沙箱隔離，搭配雙向網路防護、會話級權限管控及惡意意圖防控。
- 羽量級沙箱實現100毫秒級啟動，每分鐘能建立銷毀十萬個沙箱。
ModelArts Next模型訓推平台:
- 重新定義MaaS，提供模型矩陣、模型路由、機密推理、RLaaS (強化學習服務) 四大核心能力。
- 模型路由支援成本優先、效果優先、均衡模式三種策略，自動擇優調度模型，精準率超95%，呼叫成本平均降低20%以上。
- 機密推理依託硬體級TEE，資料用完即銷毀，雲廠商維運無法觸及。
- RLaaS支援1分鐘建任務，超10天長穩訓練，提升Agent越用越聰明的能力。
智果園 (AgentArts):
- 作為Agentic雲入口，為「矽基用戶」提供入口，Agent可自行買雲、建雲、用雲、管雲。
昇騰 (Ascend) 系列晶片:
- 作為底層AI算力支撐，是華為自主研發的AI處理器，被視為突破美國科技封鎖的關鍵。
盤古大模型 (Pangu Large Model):
- 華為自研大模型，包含NLP、CV、多模態、預測、科學計算等五類基礎模型，並支援第三方主流AI模型。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

華為雲將在中國AI基礎設施市場佔據更主導地位。

其Agentic Infra解決方案基於國產昇騰算力，並已吸引小紅書等互聯網大廠將推理業務遷移至華為雲，顯示其在自主技術路線上的競爭力。

企業級AI Agent的部署與應用將加速普及。

華為雲推出的Agentic Infra解決了當前AI Agent在算力、記憶、調度與安全方面的核心瓶頸，並提供一站式開發平台，降低了企業導入AI Agent的門檻。

AI Agent將從輔助工具轉變為企業營運的核心基礎設施。

華為雲將雲基礎設施重新定義為「Agentic電腦」，服務對象從人轉向AI，並推出「智果園」等產品，使Agent能自主管理雲資源，預示著AI Agent將深度融入企業業務流程。

⏳ 時間線

2021-04

華為發布盤古大模型1.0。

2024-02-25

華為雲峰會展示面向AI的十大系統性創新及盤古大模型行業實踐，提出AI-Native雲基礎設施。

2025-05-20

華為雲大模型開發平台支持MCP服務，使能企業Agent極簡快速開發。

2025-05-26

華為於「Huawei Innovative Data Infrastructure Forum 2026」發表AI資料中心全棧式資料基礎設施方案。

2025-10-04

華為雲執行長張平安公開表示，華為雲服務在算力效能方面已達到輝達H20晶片的3倍。

2026-06-05

華為雲在上海舉辦INSPIRE創想者大會，正式提出Agentic Infra新範式，並密集發布一系列Agentic AI新品。

華為雲為 Agent 時代重構底層基礎設施

⚡ 30-Second TL;DR

關鍵要點

🧠 深度解析

🔑 增強重點摘要

🛠️ 技術深入

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

⏳ 時間線

📎 來源 (27)

👉相關動態

使用 Stardog 與 Bedrock 建構 Agentic AI 語意層

許錦波團隊正式發布 AI 生物研發作業系統 MoleculeOS