中國經濟網8月28日訊（記者 王惠綿） 28日，中國國際大數據產業博覽會在貴州省貴陽市舉辦，華為常務董事、華為云計算CEO張平安在大會開幕式上表示，面對未來十年算力需求的數萬倍增長，華為云將堅定不移地打造算力黑土地，充分發揮公司多年積累的聯接技術優勢和數據中心資源布局，以優的性能、好的服務、低的成本，通過昇騰AI云服務和Tokens服務滿足客戶的“最終計算結果”，加速行業智能躍遷。

華為常務董事、華為云計算CEO張平安

算力是智能世界的基礎設施，大模型催生了對大算力的需求，未來十年，算力的需求可能會有數萬倍的增長。

張平安介紹道， 華為云一直堅定打造“算力黑土地”，圍繞貴安、烏蘭察布、蕪湖三大核心樞紐，打造 “全國算力一張網”，中國的算力黑土地正在成為支持全球客戶的AI算力場。今天，華為云的整體算力規模相比去年同期增長率接近250%，使用昇騰AI云服務的客戶從去年的321家增長到今年的1714家。

在貴安，華為云部署了最大規模的CloudMatrix384超節點，服務全國客戶，打造東數西算工程的標桿；在貴安、烏蘭察布還建設了超大規模的災備云中心，為企業，尤其是央國企，提供高性能、穩定可靠的算力服務。

在目前芯片工藝受限情況下，如何提升算力的性能和規模？張平安表示，華為可以發揮“大雜燴”的優勢——綜合在光通信、網絡、供電等多方面的技術，以系統補單點，以空間換算力，以帶寬換算力，以能源換算力，通過云上算力集群，獲得規模優勢和提升性能。

今年4月，華為云在蕪湖發布了CloudMatrix384超節點，將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU，通過全新高速網絡MatrixLink全對等互聯，形成一臺超級“AI服務器”，算力規模可以達到300 PFlops。此外，對于萬億、十萬億參數的大模型訓練任務，還可以通過橫向擴展方式，將432個超節點連在一起，組成一個16萬卡的AI集群。如果這個集群用于訓練千億參數大模型，可以同時支持1300個。

華為云已經為央國企、智能駕駛、大模型、互聯網、消費電子、具身智能等眾多行業客戶提供了極具競爭力的算力服務。張平安表示，中國頭部金融機構使用昇騰，每天穩定支撐起超過1000個智能體應用。

無論線上線下，華為云都能提供統一、多元的算力架構，支持企業在云上完成訓練與推理。從智駕、機器人到各行各業，我們把昇騰引入到企業的生產系統，加速行業智能躍遷。

“高質量數據集決定AI模型的效果，當前很多企業都建有數倉和數據湖，用于企業商業智能，但當前的數據平臺不能很好地為大模型所用，還需要進行大量數據準備、知識抽取工作。”張平安提到，數據要成為AI-native的數據、要成為AI可辨識的知識，就需要構建服務于AI模型的、以知識為中心的數據底座。

對此，華為云在國家數據局路線指引下，與各城市、企業、伙伴，基于業務場景探索，升級全域入湖、AI好用、可信流通的AI可信數據空間新范式，從而使得客戶可基于已積累的大規模數據，通過AI自動構建企業知識圖譜，讓業務人員可以通過企業大模型，來快速構建智能體應用，用AI實現各類任務。

張平安表示，華為云正在堅定不移地打造算力黑土地，通過昇騰AI云服務和Tokens服務滿足客戶的“最終計算結果”。華為云的Tokens服務在高吞吐場景下性能優勢顯著，CloudMatrix384超節點能夠做到50ms時延的場景下，吞吐2400TPS，實現業界新高。除盤古外，華為云還支持主流的DeepSeek、Kimi等開源大模型，讓他們在昇騰云上跑得更快更好。

在客戶、伙伴和開發者們的支持下，華為云整體業務持續健康增長，在國內多個重點行業中表現突出：如政務、工業、金融、汽車四大行業市場份額均位列第一；位居醫療、藥物、氣象以及汽車四個領導者象限；在容器、數據庫等九大產品領域，華為云也成功進入Gartner魔力象限。

截至目前，華為云已將重大事故為零的記錄連續保持了756天，“我們相信，安全、穩定、高質量、持續創新正是客戶選擇華為云的核心理由。”張平安說。

張平安指出，在蒸汽機發明的時候，人們曾經嘗試著給三輪車裝上蒸汽機，這讓火車的發明推遲了四十年，因此，在AI時代來臨的時候，要積極擁抱AI原生思維，用AI原生的思維來構筑AI，圍繞AI重新構建應用、數據、流程、人員。

“今天是硅基輔助人來干活，AI是工具；未來AI可能會成為執行任務的主體，人的任務就是管理AI，控制AI的開關。對于希望用AI構筑領先優勢的企業來說，只有通過AI原生思維來擁抱AI，才能充分發揮AI的潛力，提高效率，創新業務模式，抓住智能時代機遇，實現智能躍遷。”他說。