華為云不打Token價(jià)格戰(zhàn)，周躍峰要給AI云換一個(gè)贏的方式

"我不太在乎Token總量是多少，也不太在乎收入總量是多少。"在6月5日舉辦的2026華為云INSPIRE創(chuàng)想者大會(huì)上，華為公司董事、華為云CEO周躍峰上任以來(lái)首次接受媒體采訪，清晰且明確地傳達(dá)出了華為云當(dāng)前的戰(zhàn)略重心。

這是當(dāng)下中國(guó)AI云市場(chǎng)里少見的表態(tài)。

過(guò)去半年，以阿里云和火山引擎為代表的云廠商，不斷強(qiáng)調(diào)AI云的敘事，用日均Token調(diào)用量、MaaS收入規(guī)模作為新的增長(zhǎng)錨點(diǎn)，即便是大模型廠商，月之暗面、DeepSeek、智譜等也把推理價(jià)格一壓再壓，整個(gè)行業(yè)的關(guān)鍵詞就是模型調(diào)用量和規(guī)模。

華為云選擇用另一種方式，進(jìn)入這個(gè)擁擠的戰(zhàn)場(chǎng)。華為云一口氣發(fā)布了自去年以來(lái)面向AI最密集的一批新品，AICS靈衢智算集群、AMS Agentic記憶存儲(chǔ)、CCE Volcano Next通智一體化調(diào)度引擎、AgentSphere安全自治運(yùn)行底座，以及ModelArts Next、企業(yè)級(jí)智能體平臺(tái)AgentArts（開源版openJiuwen），并打包提出了"Agentic Infra"新范式。

周躍峰給華為云定義的KPI不是Token數(shù)，而是"每一個(gè)Token背后是否真正提升了生產(chǎn)力"，在國(guó)產(chǎn)化算力供給受限、商業(yè)模式仍在重塑的窗口期，華為云把自己從"AI云第二名之爭(zhēng)"中抽身。

不比Token規(guī)模

周躍峰在見面會(huì)上罕見地正面回應(yīng)了與阿里云、火山引擎的差異。他說(shuō)，華為云和其它云廠商不一樣，原因有三點(diǎn)。

一是算力路線不一樣。華為云用的是全國(guó)產(chǎn)化算力軟硬件，昇騰、鯤鵬、CANN、歐拉等一整套自研體系。這條路更曲折，因?yàn)槿A為沒有辦法用別人的算力，它只能把國(guó)產(chǎn)化做成一個(gè)產(chǎn)業(yè)級(jí)答案。

由此，華為云必須打造第二個(gè)算力平面，在NVIDIA+主流公有云構(gòu)成的全球主導(dǎo)算力路徑之外，提供另一種生態(tài)選擇。華為云無(wú)法、也不打算用"萬(wàn)國(guó)牌"硬件去和友商在算力規(guī)模上對(duì)賬。周躍峰說(shuō)，"我不愿意跟別的云公司去比收入、規(guī)模第二到第幾名，沒有意義。"

二是商業(yè)重心不一樣。互聯(lián)網(wǎng)系云廠商天然依賴C端流量和開發(fā)者生態(tài)，而華為云把重兵壓在政企和國(guó)計(jì)民生行業(yè)。例如，華為混合云已連續(xù)多年在政府、金融、央國(guó)企市場(chǎng)份額第一，服務(wù)全球5500多家客戶。

周躍峰表示，模型和算力的迭代速度太快，很可能部署完就已經(jīng)落后。所以他建議，政企客戶不要自建萬(wàn)卡集群，而是本地?cái)?shù)據(jù)+遠(yuǎn)端公有云AI算力/模型服務(wù)，配合機(jī)密推理、機(jī)密訓(xùn)練、機(jī)密計(jì)算等技術(shù)，讓數(shù)據(jù)主權(quán)和算力共享之間形成平衡。本質(zhì)上，這是把公有云的迭代紅利輸送給那些不能完全上公有云的客戶。

三是生態(tài)打法不一樣。華為云把開源做得相當(dāng)徹底，昇騰CANN、歐拉操作系統(tǒng)、CCE Volcano調(diào)度、ModelArts工具鏈均開源；智能體平臺(tái)AgentArts的開源版openJiuwen，其內(nèi)核與商業(yè)版同源度超過(guò)90%。

會(huì)上還聯(lián)合智譜、DeepSeek、MiniMax、Kimi、階躍星辰、百度、美團(tuán)LongCat、訊飛星火等20余家頭部模型廠商發(fā)起"百模千態(tài)，云聚共贏"計(jì)劃。

當(dāng)國(guó)產(chǎn)化算力在能力和供給上仍然受限時(shí)，把生態(tài)攤得越大、把模型選擇越多，第二個(gè)算力平面才能站穩(wěn)。

Agentic Infra：把戰(zhàn)場(chǎng)從賣Token挪到賣生產(chǎn)力

如果說(shuō)算力路線決定了華為云"不打什么"，Agentic Infra則決定了它"想打什么"。

周躍峰拋出了一個(gè)關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)演進(jìn)的判斷，四年前做AI是買算力卡，三年前是練大模型，今年是用智能體。算力和模型正在退到舞臺(tái)背后，智能體走到前臺(tái)。

AI云的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)從Token吞吐量，轉(zhuǎn)向智能體能不能在企業(yè)里真正跑起來(lái)。

華為云的產(chǎn)品矩陣也是按這個(gè)判斷重排的，Agentic Infra的"四件套"，高效Token工廠、持續(xù)學(xué)習(xí)、通智一體化調(diào)度、安全自治，每一項(xiàng)對(duì)應(yīng)了企業(yè)部署智能體時(shí)繞不開的工程難題。

AICS靈衢把10萬(wàn)卡集群的Token時(shí)延壓到10毫秒以內(nèi)；AMS用NPU直通CMS的方式做PB級(jí)記憶空間，解決Agent的長(zhǎng)程任務(wù)記憶瓶頸；CCE Volcano Next通過(guò)訓(xùn)推共池把資源利用率提升30%以上；AgentSphere用羽量級(jí)沙箱實(shí)現(xiàn)100毫秒級(jí)啟動(dòng)、每分鐘十萬(wàn)級(jí)批創(chuàng)。

ModelArts Next則把MaaS的玩法做了重構(gòu)，其模型路由支持成本優(yōu)先、效果優(yōu)先、均衡三種策略，已接入15余款SOTA模型，調(diào)度精準(zhǔn)率超過(guò)95%，調(diào)用成本平均降低20%。

但華為云真正的差異化下注，是行業(yè)專區(qū)。本次大會(huì)，華為云一次性上線智慧醫(yī)療、具身智能、智能制造、科學(xué)計(jì)算四大"行業(yè)AI夢(mèng)工廠"專區(qū)。

其中智慧醫(yī)療專區(qū)聯(lián)合上海瑞金醫(yī)院共建的RuiPath大模型，邯鄲、瑞安、黔西南、武安等20余家三甲、地市、縣域醫(yī)院集中入駐，這意味著病理診斷這類高度依賴專家經(jīng)驗(yàn)的能力，第一次以"云服務(wù)"形態(tài)向縣域醫(yī)院規(guī)模化輸出。

具身智能專區(qū)則推出全球首個(gè)全流程具身智能開發(fā)平臺(tái)CloudRobo，目標(biāo)是承載中國(guó)300多家具身智能創(chuàng)業(yè)公司的全鏈路工具需求。

周躍峰表示，醫(yī)療和金融是中國(guó)數(shù)字化最成熟、數(shù)據(jù)最豐富的行業(yè)，"如果連這些行業(yè)的AI都做不起來(lái)，別的行業(yè)更難"，而在這些領(lǐng)域衡量AI價(jià)值的尺度，不該是日活和Token數(shù)，應(yīng)該是金融風(fēng)險(xiǎn)防范的比例、信貸效率的提升、偏遠(yuǎn)患者得到準(zhǔn)確診斷的概率。

把這些線索連起來(lái)，華為云的戰(zhàn)略輪廓就清楚了，用全國(guó)產(chǎn)算力+開源生態(tài)做底座，用混合云+機(jī)密計(jì)算覆蓋政企，用Agentic Infra+行業(yè)專區(qū)把競(jìng)爭(zhēng)從"賣Token"挪到"賣生產(chǎn)力"。

這條路比追逐MaaS收入慢得多，也更難講出漂亮的同比數(shù)據(jù)，但它繞開了當(dāng)前AI云最激烈的價(jià)格紅海，押注的是一個(gè)尚未被定價(jià)的市場(chǎng)，智能體真正進(jìn)入產(chǎn)業(yè)之后，誰(shuí)能拿到底層基礎(chǔ)設(shè)施的位置。

AI云這條賽道，華為云只能用另一種解法。周躍峰總結(jié)道，"我沒有辦法構(gòu)建萬(wàn)國(guó)牌的硅基黑土地。"當(dāng)其他云廠商在比誰(shuí)的Token性價(jià)比更高時(shí)，華為云在拼的是，這套國(guó)產(chǎn)算力體系，能不能滿足中國(guó)產(chǎn)業(yè)AI在未來(lái)真正的需求。（本文作者 | 張帥，編輯 | 楊林）