厚植“黑土地”，靜待百業“成林”：企業AI創新的底層邏輯

近年來，多模態大模型、“龍蝦”智能體、具身智能等AI熱點此起彼伏，人們也期盼AI浪潮在“亂花漸欲迷人眼”中加速回歸理性：即AI應該盡快完成從喧囂炒作到價值落地的轉變，讓強大無比的AI技術全面進入到千行百業之中。

那么，如何讓AI技術成為企業創新之源，并真正轉化為新質生產力？

答案藏在“公有云+AI”的雙向奔赴大趨勢之中。在《2026年政府工作報告》中，首次明確寫入“支持公有云發展”，公有云成為國家戰略級新型基礎設施。此舉意義重大，不僅標志著政策層面對于公有云的關鍵定調，更傳遞出重要信號：公有云是推動企業AI創新和行業數智化轉型的核心引擎。

如今，“公有云+AI”的融合正產生最為重要的化學反應。誠如華為云CEO 周躍峰博士在華為中國合作伙伴大會2026上所言：“公有云是AI落地企業的最優解和承載未來AI生產力的最佳平臺。”

智能時代：公有云價值在進一步凸顯

當前，AI技術若要轉化為企業的新質生產力，核心離不開三大核心要素：強大的AI就緒的基礎設施，聚合且治理過的AI就緒的數據和快速高效且能持續進化的執行環境。

事實證明，企業依靠本地自建和部署的策略，未來AI之路將舉步維艱，而從AI投資趨勢、AI使用成本、數據安全、人才生態聚合等維度，公有云的產業價值進一步凸顯，成為當下企業全面擁抱AI的最優選。

首先，全球AI投資的主流趨勢就是聚焦云端。TrendForce、Omdia等權威機構的調研數據顯示，2025年全球85%的AI算力資源部署在云端，超過87%的企業選擇在云上開展其AI業務和創新實踐。

其次，公有云基礎設施的規模效應、彈性靈活和使用成本在AI時代會進一步凸顯價值。數據顯示，企業采用公有云模式展開AI業務，其TCO比自建數據中心節省約66%。隨著未來幾年AI算力卡、存儲等等硬件產品價格的持續上升，公有云的成本優勢將會吸引更多企業。此外，公有云上全面的產品體系和工具鏈，也吸引了大量AI人才使用，大幅降低了AI部署與使用成本。

第三，公有云不僅是海量數據最佳的聚集地，還能為其提供體系化的安全防護能力，這是企業選擇本地自建模式所不能比擬的。從網絡攻擊頻發、勒索病毒肆虐到OpenClaw智能體暴露的安全隱患，無不證明企業要想讓AI技術安全、可靠地落地，依托公有云強大的安全防護體系才是最佳選擇。

以華為云為例，其已實現連續960天無大規模安全故障，可實現99%的威脅攻擊自動化處置、99%的網絡攻擊快速響應，并能做到5分鐘內安全閉環。

最后，AI技術處于快速迭代的發展階段，公有云的諸多特性完美匹配AI技術發展規律。例如，大模型當前迭代速度驚人，幾乎每周就有一個大模型新品出現，AI處理長任務能力每四個月翻一倍，智能體幾乎每天都有各種Skill更新。顯然，公有云的諸多能力和特性，非常有助于企業建立起快速高效且能持續進化的AI使用環境，推動企業從謹慎探索加速轉向AI廣泛應用。

無疑，公有云已然是AI落地企業的最優解和承載未來AI生產力的最佳平臺。這其中，華為云就是最為典型的代表之一。作為中國領先的公有云服務商，華為云近年來攜手合作伙伴、企業深耕AI的場景化應用，已經涵蓋30多個行業、500多個業務場景，幫助超過2600家企業落地AI和提升生產力。

“從產業維度看，?AI要想不成為泡沫和健康發展，一定需要成為提升企業生產力的工具，而不僅僅是提供情緒價值。”周躍峰博士如是說。

打造企業AI創新的黑土地

Gartner預測，到2026年底，40%的企業應用將集成任務型AI智能體，而2025年這一比例尚不足5%。顯然，行業智能體已成為企業AI創新的錨點，也是未來數智化轉型的重要拼圖。

智能體的興起之所以會觸發企業生產力的深層次變革，在于它絕非簡單的ChatBot應用，而是從意圖理解、動態規劃與決策、持續進化等維度取得突破，實現從“功能執行”向“價值創造”的躍遷。事實上，今年各種“龍蝦”的大量涌現，也會進一步加速驅動智能體在企業應用場景的滲透步伐。

而作為行業數智化轉型的核心引擎，公有云所承擔的角色與責任也愈發清晰和關鍵：它不僅能加速驅動智能體與場景的深度融合，更決定著智能體未來的進化速度與上限，堪稱智能時代AI創新的底座。

為此，華為云堅定地以公有云為AI落地最優解，從AI基礎設施、大模型以及行業智能體等位維度切入，以面向行業的智能體為中心，做企業級AI創新的黑土地。

在AI基礎設施方面，華為云基于智能體應用重塑AI基礎設施，通過CloudMatrix AI Infra、ModelArts一站式開發平臺等大幅降低AI使用門檻，幫助企業實現資源、調度、數據、訓練及推理全鏈路效率提升，全面適配智能體應用場景所需要的算力、開發需求，推動智能體加速走向規模化應用。

在大模型方面，華為云將堅持自研模型開源、開放擁抱SOTA模型、強化后訓練構建差異化的策略。周躍峰博士表示，華為云會堅定不移和持續投入自研盤古大模型，openPangu全尺寸模型已經開源，并通過718B旗艦模型、72B性價比模型、7B端側模型和1B端側模型滿足不同應用場景的需求。

此外，華為云還會全面開放擁抱業界主流大模型，支持160+頂尖SOTA模型開箱即用，像DeepSeek、智譜等主流新模型實現Day0同步上線。另一方面，大模型與行業場景的融合，后訓練愈發關鍵和重要。為此，華為云還會通過后訓練和強化學習來構建差異化競爭力，通過專業團隊幫助金融、制造、醫療等行業強化模型的后訓練，通過昇騰算子優化、鴻蒙編碼能力等系列能力幫助大模型更好地適配行業特性和場景需求，加速大模型在企業業務中的落地和創新。

在行業智能體方面，華為云推出了碼道（CodeArts）代碼智能體，并將陸續發布一站式企業級智能體開發平臺AgentArts和數據智能體DataArts等豐富的行業智能體，重塑企業AI工程能力。據悉，華為云碼道代碼智能體自2月份公測以來，用戶數增長了7倍、日活用戶數增長了12倍、Token消耗數增長了22倍。

周躍峰博士透露，一站式企業級智能體開發平臺AgentArts的商業版將在4月份對外公測，5月還將推出與商用版同架構同體驗的開源增強版openJiuwen，今年下半年還將推出幫助企業基于業務和數據做快速決策的數據智能體DataArts，以及一系列面向行業和場景化的高可靠和高安全性的“龍蝦”。

無疑，行業智能體加速商業化，將徹底改變企業運行的邏輯和創新能力。而華為云的思路也十分清晰，打造企業AI創新的黑土地，從基礎設施、大模型與開發工具鏈、行業智能體等維度切入，在保障安全、可靠和投入合理成本的基礎上，降低智能體的門檻，推動智能體在行業場景中的全面應用。

行業夢工廠：讓AI在千行百業中“長”出來

技術與產品的完備，只是AI創新的必要條件。如何讓AI能力真正被行業用戶所使用并轉化為實際生產力，才是AI在行業落地的最終考驗。

以行業智能體為例，其在行業中從點到面的突破是一個長期過程，涉及到數據、協作、應用、人才等一系列問題，僅僅依靠單一力量很難實現，必須通過廣泛的合作來完成，這一切又離不開生態的支撐。

而公有云之所以是AI在行業中規模化落地的最優解，恰恰在于其強大的生態聚合力。周躍峰直言，AI的成功落地離不開與合作伙伴的深度共創。截止目前，華為云已匯聚了超過50,000家合作伙伴，形成了覆蓋軟件開發、聯合解決方案、初創AI等多個領域繁茂生態。

接下來，為推動AI在行業中的全面落地，華為云將聯合伙伴和企業開發者，攜手打造“行業AI夢工廠”，通過沉淀行業水平解決方案和AI原子能力，降低各行業使用AI的成本和門檻。據悉，智慧醫療專區已經在華為云上線，4月份具身智能專區也將隨之到來，智能制造專區、科學計算專區也在緊鑼密鼓的計劃之中。

本質上，“行業AI夢工廠”就像一個能力沉淀和共享平臺，打造面向特定行業的模型、數據集、工具鏈以及水平解決方案進行系統化封裝，形成一個個主題鮮明的“專區”，供開發者和企業按需取用。

以智慧醫療專區為例，華為云匯聚了智慧病理大模型、數據集與病理檢測等方案，越來越多基層醫院接入華為云，就可以有效實現遠程智能診斷，未來還將吸納醫療領域更多類型的合作伙伴；而具身智能專區則匯聚小腦和大腦場景化的開發平臺，具身智能創業公司可以利用華為云的算力資源、仿真軟件以及數據集，快速面對場景開發產品。

綜合觀察

黑土地，意味著它不是一片現成的森林，而是一片能夠滋養萬物生長的沃土；它不生產所有果實，卻為每一顆種子提供生根發芽和茁壯成長的可能；它不承諾即時的繁茂，卻以深厚的基礎來保障長久的生機。

無疑，華為云將底層算力、模型能力、開發工具、行業知識系統性地沉淀為可被調用、可被組合的基礎能力，讓企業和開發者不必從零開始，而是站在一個堅實可靠的平臺上，真正聚焦于AI在業務場景中的價值創造。面向未來，隨著AI浪潮逐漸褪去虛火和回歸本質，在“伙伴+華為云”的體系下，共享算力、模型和行業知識，融合場景、應用實踐，讓產業界靜待千行百業的“參天大樹”在這片沃土上拔地而起。

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