在Token敘事的新戰場中，華為云顯然是個異類。

文｜白 鴿

編｜王一粟

AI時代，云計算市場的競爭邏輯，已經發生了根本性的變化。

原本的云計算服務，本質是租賃算力的生意，于云廠商而言，看的是底層laaS規模。但現如今，MaaS服務，卻逐漸成為云廠商們的核心競爭力，賣Token則成為衡量MaaS服務的關鍵指標。

一時間，Token消耗量成為了云廠商AI業務的“面子指標”和“規模證明”，而萬億Token消耗量也成為了云廠商們丈量AI江湖地位的硬通貨。

但在這場Token敘事的新戰場中，華為云卻顯然是個異類。

“我們不太在乎Token總量是多少，也不在乎收入總量是多少。”在華為云INSPIRE創想者大會上，華為公司董事、華為云CEO周躍峰說道，“不能簡單用日活或萬億Token數量來衡量價值，華為云更看重每一個Token在To B場景中創造的實際效益。”

事實上，去年8月，華為云內部經歷了一場震動業界的組織架構大調整。

而在此次調整之后，華為云的戰略定位也發生了根本性的改變，據光錐智能觀察，華為云正在從以軟件服務為主的云廠商逐漸轉向跟底層算力硬件深度協同的AI基礎設施廠商。

目前來看，華為云業務實際也已經進入一個戰略轉向完成、價值重估開始的關鍵節點。

此次華為云INSPIRE創想者大會，華為云密集發布迭代數十款AI產品，并提出Agentic Infra新范式，還宣布上線“行業AI夢工廠”智慧醫療、具身智能、智能制造、科學計算四大專區。

可以看到，從底層Agentic Infra基礎設施重構，到ModelArts模型服務升級，再到智果AgentArts企業級智能體平臺、行業AI夢工廠四大專區落地，華為云已經構建起覆蓋“算力-模型-平臺-應用-安全”的完整生態。

透過這些產品看本質，華為云將其在AI時代的籌碼，押在了兩個更窄但更深的戰場，即“行業智能體工程化”和“政企AI落地”。

顯然，相比其他云廠商來說，華為云MaaS走的是一條“以行業深度換市場廣度”的差異化路線，即不做最大的MaaS平臺，但做最懂行業的智能體平臺。

但這條路能否走通，則取決于其2026年AgentArts的生態建設速度和行業智能體的商業化效率。

斷臂求生后的戰略轉向

華為云2025年8月的組織架構調整，本質上是一次身份切割。

撤銷Cloud BU的獨立性，將其并入ICT體系，意味著華為云不再追求“獨立的云敘事”，而是回歸華為集團的戰略定位，云是昇騰算力和盤古能力的“前臺窗口”，而非獨立盈利單元。

事實上，從獨立BG到獨立BU再到研發并入ICT，華為云的組織地位經歷了三級跳下的兩級退。

2021年的獨立，是為了讓云業務擺脫硬件思維、適應訂閱制商業模式。

而2025年的回歸，則是因為AI時代需要軟硬協同，華為的最強硬件能力（昇騰、鯤鵬、存儲、網絡）則全部集中在ICT體系內。

這于華為云來說，也意味著其戰略重心的轉移，即從做一朵獨立的云轉向做一塊肥沃的黑土地，讓千行萬業的應用生長在上面。

顯然，這與其他云廠商的定位截然不同。

阿里云、騰訊云、火山引擎都是集團的核心增長引擎，需要講云原生、平臺經濟的故事。而華為云的戰略價值則在于，讓昇騰芯片有地方賣，讓鴻蒙生態有地方跑，讓行業客戶有地方用。

它的競爭對手不再是阿里云，而是英偉達的GPU生態和微軟的Azure OpenAI服務。

這個身份的轉變也帶來了痛苦的代價。

據IDC發布的《中國公有云服務市場（2025下半年）跟蹤》報告顯示，華為云在IaaS市場份額為9.5%，被移動云以10.1%超越，掉出市場前三排名。

而在MaaS的調用量上，華為云也并未在前三。

據公開數據顯示，至2025年全年，中國公有云MaaS（模型即服務）按Token調用量排名：火山引擎（49.5%）、阿里云（28%）、百度智能云（10%），三者合計占近90%份額。

然而，也正是這場“斷臂”，讓華為云得以在2026年輕裝上陣。

2026年，華為云打出了一套組合拳。從1月的新加坡伙伴政策發布會，到3月的MWC巴塞羅那峰會，再到6月的上海INSPIRE創想者大會，華為云密集釋放戰略信號。

其核心脈絡可概括為：以Agentic Infra（智能體基礎設施）為技術底座，以行業AI夢工廠為場景抓手，公有云進行規模擴張、混合云+Data+AI為政企路徑，構建全棧國產化的硅基黑土地。

業內皆知，相比于其他云廠商在互聯網賽道的優勢，華為云的重點客戶一直是以政企市場為主，AI時代，華為云顯然也將繼續發揮這一核心優勢。周躍峰表示，華為云的布局是充分結合中國的現實情況，重點面向政府機構、央國企及國計民生相關企業。

總的來看，今年華為云最大的變化，其實并不是發布了多少新產品，而是其戰略定位發生了根本性位移，即從云計算服務的提供商轉向智能體時代基礎設施的定義者。

華為云也不再滿足于賣云服務，而是要賣智能體時代的基礎設施標準。那么，華為云面向智能體時代，到底要怎么做？

華為云的MaaS 到底怎么做？

對于當前的云廠商來說，很現實的一個問題在于，AI業務到底做的好不好，取決于其MaaS服務層做的怎么樣。

今年已經是AI大模型爆發的第三年，在這條賽道中，相比于阿里云和火山引擎等云廠商的激進打法，華為云顯然已經慢了一步。

那么，在經歷組織架構的斷臂求生以后，華為云的MaaS到底要怎么做，才有可能再贏一次？

在光錐智能看來，MaaS的終局或許不是誰有最好的模型，而是誰能讓任何模型在自家底座上跑得最快、最便宜、最安全。華為云顯然賭的是后者。

其中，華為云MaaS最硬核的差異化能力，就是底層算力的全棧自主閉環。

從昇騰910系列芯片、CANN計算引擎、MindSpore框架到ModelArts平臺，華為云實現了全棧國產化，每一層都針對昇騰架構做深度算子優化，而非在英偉達GPU上做適配。

IDC數據顯示，2025年昇騰以81.2萬張AI加速卡占據國產份額49.2%，摩根士丹利預測2026年將升至62%。超大規模推理上，CloudMatrix 384超節點可級聯成16萬卡集群，xDeepServe運行DeepSeek-R1/V3時達到2400 tokens/s/chip峰值吞吐。

此基礎上，周躍峰提出Agentic Infra新范式，即高效Token工廠+持續學習+通智一體化調度+安全自治，并發布AICS靈衢、AMS記憶存儲、Volcano(Next)、AgentSphere四大底層重構產品。

這四款產品相輔相成，共同構成華為云Agentic Infra完整體系，從算力、存儲、調度、安全四大維度，構建起適配政企與行業智能體的底層底座，為智能體規模化落地掃清技術障礙。

這其實也使得華為云MaaS在信創市場具有不可替代性，尤其是在政務、金融、能源、國防等強合規行業，它是全國產軟硬件棧的唯一規模化選項。

在此之上，華為云的MaaS有兩層最核心的變化：

其一，是模型生態更加開放。

2025年8月，盤古大模型獨立研發團隊被撤銷整合，是華為云MaaS戰略最具標志性的事件。

外界一度解讀為“盤古裁撤”，但華為云官方回應稱，這是將資源轉向昇騰云、盤古大模型行業落地和數智融合的戰略聚焦。

無論如何解讀，一個事實已經清晰，即華為云主動退出了通用大模型參數規模競賽的戰場。

有時候“以退為進”也未必是壞事。現在，華為云的模型生態也真正開始走向開放。

在華為云INSPIRE創想者大會上，華為云宣布聯合智譜、DeepSeek、Minimax、Kimi、階躍星辰、百度、美團LongCat、訊飛星火、愛詩科技、生數科技等20余家TOP模型廠商，發布“百模千態，云聚共贏”生態合作計劃，共建系統化商業生態。

這其實也意味著，華為云不再執著于“只用盤古”。在通用模型能力上，華為云坦然接受與頭部廠商的差距，轉而通過xDeepServe等技術建立基礎設施層的效率壁壘。

其二，則是扎根行業智能體賽道。

周躍峰給華為云定下的KPI，不是收入規模，不是Token調用量，而是“每一個Token背后生產力的提高”。

這個判斷的底層邏輯很直接：中國MaaS市場的真正利潤不在“吟詩作畫”的通用API調用，而在“下礦井、上鐵路”的行業落地。畢竟，B端行業落地，往往會比C端流量創造更高的客單價。

但問題在于，行業深度能否支撐起一個云廠商的規模化盈利？定制化交付的效率瓶頸、行業know-how的復制難度、以及實體經濟的付費意愿，都是懸而未決的變量。

華為云在推動行業智能體落地上，主要打造了三層能力：

最底層的是華為云智果（AgentArts）企業級智能體平臺，其基于Harness工程，構建了生產級長程任務、企業級安全、行業知識深度與全鏈路可觀測四大核心能力。據悉，華為云智果開源版openJiuwen也已經上線，其內核與AgentArts企業版同源度超過90%。

而在其之上，華為云則打造了全新Agentic華為云入口“智果園”，其是面向智能體時代重構的云服務形態，用周躍峰在大會上的原話來說：“智果園作為一個新形態的云，為Agent而生。它的用戶對象不再是人，而會更多地服務于智能體本身。它的用戶體驗將會全面地Skill化和CLI化。”

這意味著智果園不是傳統意義上“人登錄、人操作”的云控制臺，而是智能體自主調用云資源、執行任務的運行環境。

而在智果園背后，行業AI夢工廠則為其提供“內容層”——智果園提供智能體運行的基礎設施和通用能力，行業AI夢工廠在此基礎上沉淀各行業的專屬資產。

一句話總結行業AI夢工廠跟智果園的關系，就是智果園是“mall（商場）”，行業AI夢工廠是“mall里的品牌專區”，前者提供場地、水電、收銀系統（基礎設施和運行環境），后者提供各行業的商品和內容（場景化模型、數據、案例）。

沒有智果園，行業AI夢工廠無處運行；沒有行業AI夢工廠，智果園只是空殼。

在此次大會上，華為云也正式上線了行業AI夢工廠四大專區：智慧醫療、具身智能、科學計算、智能制造。而華為云的行業AI夢工廠，最核心就在于它解決了一個行業痛點，即企業做AI智能體，不是缺模型，而是缺行業Know-how和數據資產。

但行業智能體最終能否真正跑通，需要一個“殺手級應用”來驗證。華為云則把這個抓手押在了CodeArts（碼道）上。

“碼道表面上來看是一個用AI編程工具，但它更多是我們碳基生命和硅基系統進行對話的一個翻譯器。因為我們要指揮調用硅基資源的話，實際上要把人的通用語言轉化成硅基世界所能夠理解、聽懂的指令和代碼。”周躍峰說道。

在其看來，碼道的意義不僅是AI編程工具，于智能體而言，它是一個非常重要的核心能力，只有把這個能力打造好了，智能體才可以更加容易理解人類意圖，從而產生更加精準的措施和動作。

在投入上，周躍峰明確表示華為云愿意投入“范弗里特彈藥量”來打造這一能力，“也不僅僅是從多少人來用這一個工具，或者說用這個工具中產生多少Token來衡量我們的投入產出”。

過去4個月，全國超10萬開發者參與公測，累計提出2萬多條優化建議，推動產品能力快速升級。該工具已于5月30日在中國區正式商用，并宣布將于7月30日開啟海外公測。

整體來看，華為云MaaS的整套做法，可以概括為一句話：“以昇騰算力為根，以ModelArts為干，以百模千態為枝，以行業智能體為果”。

它的核心客戶不是個人開發者，而是央國企、政務機構、金融機構、大型制造企業；它的核心賣點不是模型多、價格低，而是全棧自主、安全合規、行業深度、超大規模推理。

這種做法的上限是：在信創和政企市場建立壟斷性地位，在智能體基礎設施層定義行業標準。而下限則是，如果開發者生態長期薄弱，可能淪為“政企專用通道”，無法參與AI應用創新的主戰場，最終變成“叫好不叫座”的孤島。

綜合來看，華為云MaaS能不能成，事實上并不取決于它發布了多少新產品，而取決于它能否在企業級深度和開發者廣度之間找到平衡點。畢竟，MaaS的終極競爭力，是開發者用腳投票。

AI下半場云市場的規則正在重寫

當前中國云市場正在從“資源租賃”向“平臺服務”升級。而AI，正是推動這一升級的核心引擎。AI訓練與推理需求的爆發，正在推動公有云市場進入新一輪增長周期。

而華為云的選擇，本質上是對AI下半場游戲規則的重新理解。

上半場，云廠商的競爭邏輯是模型即服務，誰的通用大模型參數多、誰的API價格低、誰的開發者社區活躍，誰就能贏。

在這個邏輯下，阿里云憑借開源生態建立了開發者壁壘，火山引擎依托抖音生態的億級流量池和極致低價橫掃MaaS調用量。

顯然，華為云在這兩個戰場上都不占優勢，也無意硬拼。

從競爭邏輯看，華為云正在打一場“錯位戰爭”：

阿里云贏的是開發者心智和開源生態（Qwen的18萬+衍生模型），火山引擎贏的是C端流量和規模效應（日均50萬億Token），而華為云贏的是政企合規和基礎設施深度（Agentic Infra + 混合云）。

每個路徑都沒有高下之分，但華為云的路是最“重”的，需要芯片、框架、平臺、行業Know-how全棧投入，需要承受最長期的投入和最大的不確定性。

而這也導致華為云在MaaS服務范式中，與其他廠存在著本質區別，即其他廠商的MaaS是“開發者優先”，華為云是“企業優先”。

這不是能力問題，而是文化問題——華為的壓強式投入文化在硬件領域是優勢，在軟件生態領域可能成為強勢封閉的劣勢。

而華為云的最大挑戰，也從來不是阿里云或火山引擎，而是如何在“華為基因”與“云原生文化”之間找到平衡。

畢竟，華為擅長的是重投入、長周期、大項目的B2B交付，這與云計算要求的輕啟動、快迭代、社區化運營存在根本張力。

2025年的組織調整是“華為化”的加強，即回歸ICT體系、強調執行力，而2026年的AgentArts開源是“云化”的嘗試，即擁抱社區、兼容生態。

這兩種力量之間的拉扯，將決定華為云MaaS的最終走向。

如果AgentArts的開源社區能夠起量，“龍蝦”系列能夠實現產品化復制，CodeArts能夠完成從“工具”到“平臺”的躍遷，那么華為云將證明一條“非典型云廠商”的成功路徑。

反之，如果開源社區沉寂、行業智能體仍困于定制化交付、開發者生態持續流失，那么華為云MaaS可能最終淪為昇騰芯片的“銷售渠道”，而非獨立的戰略平臺。

不過，在周躍峰看來，從鯤鵬、昇騰到歐拉操作系統，從ModelArts到智能體平臺，到行業生態，華為云始終堅持開源開放，“我希望華為云能夠成為智能體時代一朵最開放的云。”