?

云廠商競相加碼全球AI市場，華為云如何構建獨有競爭優勢？

文｜趙艷秋

編｜牛慧

2025年華為全聯接大會期間，華為云以“躍升行業智能化”為題，發表主題演講，這也成為外界觀察其戰略升級的重要窗口。自今年HDC大會華為云提出“成就行業AI先鋒”愿景以來，業界十分關注，在云廠商競相加碼全球AI市場、爭奪智能主導權之際，華為云如何突破重圍，構建獨有競爭優勢？

面對AI競賽的新階段，華為常務董事、華為云CEO張平安在大會主題發言中強調，華為云將繼續加大盤古大模型的投入，持續深耕行業，支持各行各業的客戶做好自己的大模型，加速千行萬業智能化，將更多的資源投入到AI和算力產業上，讓千行萬業的應用更好地生長在華為云的黑土地上。

同時，華為云正通過“全球一張網”與“全棧智能底座”，將其沉淀的數智化實踐經驗，轉化為全球通用智能能力。這一思路正通過具體案例加速落地：從長安汽車構建“一云一網一平臺”，將訂單交付周期縮短了6天，到名創優品、Defacto等品牌實現AI驅動的全球化運營，華為云正將云上的數智化經驗，復制到更多市場和行業。

正如華為高級副總裁、華為云全球Marketing與銷售服務總裁楊友桂所言：“我們已做好準備，與全球企業共建堅實云底座，共赴智能時代的萬里征程。”

01

AI時代，云廠商為何都在拼“全球化”

云廠商布局全球市場早已不是新鮮事，但在大模型時代，這場競爭的投入強度，遠超以往任何時期。

比如，AWS今年啟動新西蘭、沙特等四個新區域，并宣布在澳大利亞、新加坡投入超百億美元擴建數據中心；微軟Azure也不甘示弱，在東南亞、非洲、歐洲新建并開放多個云區域，強化全球AI與云服務能力。

中國云廠商中，華為云從去年至今，已馬不停蹄在埃及、菲律賓等區域開通服務。“我們正在構建起‘全球一張網，數智雙引擎’的全方位支撐體系。”楊友桂在大會中說，過去一年華為云也成為全球增速最快的主流云廠商之一。

截至2025年9月19日，華為云已在全球34個地理區域開設101個可用區，成為中國出海云廠商中全球節點布局最多的企業。

為什么大模型時代，云廠商會全力拼“全球化”？

這背后既有技術驅動和商業訴求，也有合規方面的考量。大模型訓練和推理需要超大規模算力與超低延遲，而企業客戶和消費者分布在全球。為了確保模型推理和應用體驗，云廠商必須“就近部署”。同時，數據主權與合規壓力上升，歐盟有GDPR、美國有CLOUD Act，中國、東南亞、中東等也普遍要求“數據不出境”。廠商不得不“深扎當地”，適配合規生態，贏得信任。

而且，各國的互聯網、電商、制造企業在加速全球化，而他們通常依賴云平臺來構建全球運營能力。在人工智能時代，云平臺已成為企業出海的“智能底座”。

在今年華為云出海峰會上，名創優品分享了與華為云的合作里程。這家中國知名的生活潮流零售品牌，近幾年出海版圖日益龐大，全球門店已超8000家，供應鏈伙伴1400余家，國際合作IP超150個。為提升全球運營效率，名創優品選擇與華為云合作。借助AI算法，它的人貨匹配準確率提升40%，數據中臺推動報表查詢效率提升20%，大數據“存算分離”架構降低30%的成本。

這表明，品牌出海不只是門店擴張，更是供應鏈、數字系統、數據和運營的全鏈條協同升級。

海外企業亦是如此。Defacto是土耳其Top級快時尚品牌，目前已在47個國家擁有500余家門店，電商覆蓋超100個國家，年訪問量近4億次。每逢大促，流量激增10倍，傳統IDC架構難以承載。通過華為云容器服務，30秒可自動擴容4000個Pods，實現高彈性。依托“全球一張網”，華為云將其在土耳其本地接入時延降至25毫秒，埃及市場實現低于50毫秒，大幅提升用戶體驗和轉化率。

“華為云打造的全球一張網，就是要讓世界各地的企業能夠就近接入，在享受極致彈性與安全穩定服務的同時，加速實現全球業務增長。”楊友桂總結說。

02

AI云戰爭已不是純算力，而是搶“平臺”

這些案例只是冰山一角，背后是一場更深層的智能化變革。

在人工智能時代，業界感受到云平臺正從“成本中心”轉向“價值中心”——云上運行的AI應用與智能體正在直接為企業創造價值。云平臺競爭也從資源比拼，邁向融合了算力、模型、數據與應用的“平臺級”博弈。

在這一大潮下，誰能構建起覆蓋全球的全棧智能底座，誰就能掌握AI產業格局的主動權，這既是企業發展的必然選擇，也是國家數字戰略競爭的一部分。

為此，在過去兩年，各大云廠商都在快速補齊全棧能力。以華為云為例，今年針對萬億參數MoE、多模態、具身智能熱帶來的世界模型訓練挑戰，快速升級算力能力。CloudMatrix384超節點將從384卡升級到未來的8192卡，并推出EMS彈性內存存儲服務，優化多輪對話體驗。同時，華為云提供公有云、混合云及Tokens服務等靈活方案，匹配不同企業需求。

隨著“人工智能+”加速落地，行業大模型加快涌現。今年，行業大模型出現了更具性價比的路徑。比如，選用高性能的基模型，結合行業數據訓練小模型，再融合多個小模型解決復雜應用場景問題，并持續迭代，實際落地效果較好。

在這樣的背景下，廠商都在積極探索更適合行業落地的路徑。華為云在持續加大盤古大模型投入的同時，也支持行業客戶做好自己的大模型。楊友桂介紹，華為云的AI能力，已在30多個行業、500多個場景落地。行業模型增訓是個復雜系統工程，華為云將其標準化，集成進ModelArts開發平臺，為企業提供基模選型、黃金行業數據配比、增訓參數自動尋優等功能，提升企業的行業模型落地能力。

以云南交投集團為例，該企業是云南綜合交通體系主力軍，攜手華為云打造了公路行業垂域大模型，深度融入到“建管養運服安”全流程，落地30多個AI應用。通過無人機+AI識別等，橋梁巡查效率提升65%；旅游高峰期，采用的流量及態勢預測模型，小時級流量預測準確率超90%，將平均擁堵里程降低了23%。不僅如此，當前行業模型構建中，基座模型可替換，企業在此過程中沉淀下的是標注數據、應用know-how和Agent開發經驗。

在模型構建中，高質量數據決定了模型能力上限，但許多企業尚未形成“數據飛輪”，因為知識分散在文檔、多模態內容、業務流程和員工大腦中，AI難以理解和利用。要讓數據從“服務人”轉向“服務AI”，華為云通過知識工程，自動提取多模態語義、構建知識圖譜、統一知識湖與“思維鏈”，構建適配AI的供數底座。

楊友桂以巴西Top數據智能技術公司Neogrid為例，該公司每天需處理200萬活躍商品信息、50萬條POS交易數據，過去因數據分散在多個云平臺，常常要等到第二天才能完成數據匯總，決策滯后。借助華為云數據倉庫服務DWS，Neogrid實現多平臺數據搬遷和集成，當天數據當天決策。該能力傳導至下游企業，比如，某大型農業公司就借助實時數據制定產銷策略，顯著降低暢銷品缺貨率，年增收數百萬美元。

在應用生態上，智能體（Agent）正成為企業關注焦點。全球化工巨頭萬華化學通過華為云Versatile Agent平臺，打造了標準作業程序文檔SOP審核Agent，審核效率提升超50%。

其煙臺園區，依托盤古預測大模型在工業時序數據上的能力，在2000余臺關鍵設備上實現了精準數據捕捉，實現了從“事后維修”到“預測性維護”的轉變,模型預測準確率從70%提升到90%,結合大模型構建的故障診斷系統，人工巡檢時間下降20%。

在AI時代，穩定性與安全性成為云服務生命線。華為云通過彈性算力調度與多層安全防護，這些年在面對區域性停電、大促流量沖擊的情況，全球業務依舊穩定運行。

03

“中國方案”的大航海時代來了

在這場深層智能化變革中，人工智能全球化競爭加速，中美成為核心競逐者。中國憑借完備的工業體系與豐富場景，正探索差異化路徑，推動產業升級與新質生產力形成。

作為全球唯一擁有聯合國產業分類全部工業門類的國家，中國制造業增加值占全球近三成，連續15年居世界首位，“燈塔工廠”數量占全球45%，為AI與產業深度融合提供了堅實基礎。

政策端也在加速發力，國務院、發改委、國家能源局接連發布相關“人工智能+”行動文件，明確提出建設目標和應用場景具體方向，有行業資深人士認為，這延續了“政策先行、產業牽引”的發展路徑，類似當年培育新能源產業的邏輯。

楊友桂介紹，在這個過程中，華為將離散的成功實踐系統化，打造可復制的“行業智能化參考架構”，并以云服務的方式提供給客戶。

以長安汽車為例，華為對其共享了軟件開發流程和規范，通過華為云CodeArts工具鏈，推動長安汽車研發模式從“瀑布流”向“統一平臺”轉型，研發效率提升30%；聯合伙伴打造“一云一網一平臺”，通過5G+IoT聯接1.2萬臺設備，長安實現數據全域互聯，并基于華為云完善的數據服務能力，構建了統一的數據平臺，打破數據孤島，將訂單交付周期從21天縮短至15天，成為制造業深度數智化轉型的可復制、可推廣范式。

“長安汽車的實踐，是中國制造業深度數字化轉型的一個代表，也是一種可復制、可推廣的智造新模式。”楊友桂說。這樣的行業成功實踐，正由華為云向更多行業拓展。

而隨著全球數智化轉型實踐在華為云持續沉淀，華為也將“云上中國經驗”輸出到全球，助力更多企業實現數智化轉型。

要將這些經驗真正復制并服務全球企業，背后必須有堅實的“智能底座”作支撐。在這一智能化浪潮中，華為云正在打造“黑土地”。這一“黑土地”不僅提供強大的AI算力與基礎設施，也支持“百模千態”的生態繁榮，為AI創新持續培育沃土，助力全球企業共赴智能時代新征程。