华为董事: 国产算力基本能解决美国卡脖子问题
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（文/观察者网吕栋编辑/张广凯）
“像以华为为龙头的硬件公司，在算力上应该已经能基本解决美国对中国的卡脖子问题，中国还有一批像DeepSeek这样的优秀大模型公司，我们的大模型竞争力已经不输于美国。”8月27日，华为董事、质量流程IT总裁陶景文在第四届828B2B企业节开幕式上说道。
人工智能如何才能转化成生产力？他认为，人工智能既是工具的革命，也是革命的工具，就像工业革命时代的蒸汽机，带来的机遇并非蒸汽机本身，而是蒸汽机在交通、工业等各个行业的应用带来的改变，所以人工智能要成为企业的新生产力工具，不能离开场景驱动。
“现在我们看到，业界在人工智能的发展上逐步回到理性思考：人工智能到底给社会、企业带来的价值是什么？如果我们搞人工智能是为了裁员，那谁还去搞人工智能？所以我们要想的是，如何通过人工智能让10多万人研发人员有更好的产出。”陶景文坦言。
“828B2B企业节”是由华为云联合生态伙伴发起的中国首个数字赋能B2B领域活动，该活动以搭建企业数字化供需对接平台为目标，首届于2022年启动，今年已经是第四届。
陶景文在发言中表示，搞人工智能，投入比较昂贵，尤其是大量中小企业和地方政府。华为希望把华为云打造成企业数字化和智能化的“黑土地”，“我们把数据工程、模型工程和工具链都做好，给大家创造一个可以专心把人工智能应用做得快、做得好的平台。”
就在这次活动前，华为云曾卷入舆论风波。市场曝出消息，近期华为云内部宣布组织架构大幅度调整，多个部门被裁撤整合，可能会波及上千人。调整后，华为云将聚焦3+2+1业务：3包括通算、智算、存储；2包括AIPaaS、数据库；1则主要为安全业务。
华为集团层面未公开回应此事，但接近华为云的知情人士对观察者网证实了此事，并表示华为云本次研发组织调整的目的是，通过软硬协同、架构创新，持续为客户打造更领先、更有价值的云服务。同时，将更多的资源投入到AI产业和算力产业上。
2024年，华为云收入385.23亿元，同比增长8.5%，包含跨分部交易的收入688.01亿元，同比增长24.4%，仍处于亏损状态。而Canalys的数据显示，今年一季度，华为云在中国大陆云服务市场中排名第二，占据18%的份额，与阿里云33%的份额仍有明显差距。
当下，市场的主流需求正从“上云”转向“上AI”，客户对AI的旺盛需求正在重塑云计算的应用方式。根据前述机构数据，阿里云AI相关工作负载已连续七个季度实现三位数增长，成为其云业务的核心引擎。
市场有分析指出，在AI重塑行业、传统云业务增长乏力的“冰火两重天”格局下，华为云不得不从“广撒网”的探索模式，转向“All-in”式的聚焦突破，将以牺牲业务布局的广度为代价，换取在昇腾计算业务、AI平台等单一核心赛道上压倒性的资源优势。
就在今年4月，华为常务董事、华为云计算CEO张平安曾表示，面向AI时代，华为云将坚定打造“自主创新、安全可信”的AI算力底座，依托昇腾AI云服务推动各行各业AI快速开发落地；坚定深耕行业，以盘古大模型为引擎，打造行业toB解决方案，重塑千行万业；坚定推进生态建设，和伙伴、客户共拓AI的星辰大海。
当时，华为云公布了AI基础设施架构突破性新进展——基于昇腾芯片、新型高速总线架构打造的CloudMatrix384超节点集群，算力规模、性能均超越了英伟达NVL72。
华为云CloudMatrix384超节点集群
行业分析人士称，华为云最新这次组织结构调整，正是为了让华为云的战略蓝图更好地与华为集团核心的计算业务，尤其是昇腾AI算力，形成“协同效应”。这些收缩动作，指向一个最终目标——开源节流。面对日益严峻的盈利压力，华为云必须尽快为亏损画上句号。
这次在828B2B企业节上，华为云宣布其Tokens服务全面接入CloudMatrix384超节点，通过xDeepServe架构创新，把MoE大模型拆成可独立伸缩的Attention、FFN、Expert三个微模块，并分派到不同的NPU上同步处理任务。通过xDeepServe不断调优，最终实现从非超节点单卡吞吐600tokens/s至超节点单卡吞吐2400tokens/s的提升，TPOT仅为50ms。
观察者网了解到，目前华为云MaaS服务已支持DeepSeek、Kimi、Qwen、Pangu、SDXL、Wan等主流大模型及versatile、Dify、扣子等主流Agent平台。
“华为打造了完全不依赖美国的生态系统，从算力、数据库到工具链，包括上个月完全开源的CANN生态工具链，希望能为中国人工智能发展做一点贡献。”陶景文在发言中表示，华为云上既有ModelArts，又有DataArts，还有MindIE等一系列工具，希望让广大企业，无论多复杂的模型都能训练或推理，不论多先进的应用都能快速实现。
在他看来，人工智能是时代的超级工具，AI一定能带来企业的指数级效率和效能的改变，但还需要在技术应用平台上不断优化，“中国有全球最丰富的实体经济和业务场景，也有最完整的数据积累，如果发力正确的话，一定能在人工智能应用上超越美国。”
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