过去几年，我们常用百模大战来概括AI产业的竞争格局。但今年，大模型本身已经不是终点，智能体才是AI真正进入产业腹地的载体。而支撑智能体从演示走向生产的，也不再是单一模型的参数比拼，而是整个云基础设施的范式重构。

　　近日，在华为全联接大会2026期间，华为公司董事、华为云CEO周跃峰发表了“共建Agentic Cloud，共赢行业智能体时代”主题演讲。

　　题眼落在共建和行业两个词上，这恰恰点出了华为云对当前AI产业阶段的核心判断：智能体正在从技术概念走向行业落地，而落地的前提，是需要一个足够开放、足够扎实、足够懂行业的云底座。

华为公司董事、华为云CEO 周跃峰

　　Agentic Infra：智能体时代，云的底座需要被重新定义

　　周跃峰表示，智能体时代，基础设施的核心不再只是提供算力，而是要让每一个Token更高效，让通算与智算协同起来，让模型能够持续学习，更重要的是让智能体安全、可靠地运行在真实生产环境中。

　　正是基于上述变化，华为云正式提出Agentic Infra新范式，即“高效Token+增强记忆+通智一体化调度+安全自治”。

　　智能体与传统的AI推理有本质区别。传统推理是一次性的、无状态的，而智能体是长程的、有状态的、需要持续学习和记忆的。这就意味着，底层基础设施必须解决几个传统云架构无法很好应对的问题：Token效率如何支撑高频实时响应？记忆如何突破上下文窗口的限制？通算和智算如何统一调度？智能体的行为如何被有效治理？

　　华为云的答案分几个层面。首先是灵衢昇腾950智算集群服务。基于全链路可观测的五级快速恢复机制，保障云上训练40天稳定运行，10分钟内故障恢复，Token吞吐性能相比上一代提升20%。这个数据背后，是华为对生产级的理解：智能体要进入企业核心业务，稳定性不是锦上添花，而是前提条件。

　　其次是CMS记忆存储解决方案。周跃峰在演讲中专门请出了优爱智和的机器人小优，实物CMS记忆存储模组首次亮相。智能体需要记忆，但传统存储在容量、性能和命中率上都难以满足需求。

　　CMS通过盘级存储架构和灵衢互联总线，实现NPU直通AI语义存储模组，构建PB级记忆空间，存储容量较业界同类产品提升1倍，TB级记忆高速读取性能提升50%，记忆缓存命中率达到95%，这意味着智能体可以过目不忘，在长程任务中持续进化。

　　笔者看来，华为云在Agentic Infra上的布局，在回答一个行业性问题：当智能体从能用走向生产级，云厂商的竞争逻辑正在从算力规模转向系统效率。谁能让Token更高效、让记忆更持久、让调度更智能、让安全更可控，谁将在智能体时代占据基础设施的制高点。

　　Agentic MaaS：百模千态的背后，是“开放”的战略定力

　　周跃峰表示，华为云的模型策略是“百模千态”，不仅因为开放，更因为智能体运行需要不同类型的模型提供不同能力和服务。

　　在智能体时代，单一模型无法解决所有问题。文本理解、多模态生成、代码执行、科学计算，不同任务需要不同模型。华为云Agentic MaaS模型即服务，构筑了模型矩阵、模型路由、模型RL后训练、机密计算四大核心能力，实现对模型选型、服务调度、训推优化及安全推理的全链路覆盖。

　　目前，该平台已支持开发者免部署、一键调用DeepSeek、智谱、Kimi、MiniMax等头部厂商的大语言及多模态模型。

　　这里有一个值得注意的细节，周跃峰在演讲中特别请来了MiniMax分享多模态大模型与华为云的合作实践。华为云不做唯一模型的封闭生态，而是做百模千态的开放平台，在AI产业进入行业落地阶段的当下，这种开放策略的价值正在被重新评估。

　　企业级智能体平台：从“创新试点”到“生产级规模应用”

　　如果说Agentic Infra是底座，Agentic MaaS是模型能力，那么企业级智能体平台就是华为云帮助客户做好、用好智能体的关键抓手。

　　周跃峰在演讲中宣布，华为云智果AgentArts和开源版openjiuwen已服务中国100多家企业，包括深圳龙岗政府、南方电网、广州国家实验室、中科大、金山办公、银谷碳汇、雷电云、金域医学等。

　　这个名单本身就很有说服力。它覆盖了政务、金融、能源、科研、办公、环保、游戏、医疗等多个领域，说明华为云的智能体平台不是停留在通用能力层面，而是已经在行业场景中得到了验证。

　　智果AgentArts的核心能力，可以概括为“生产级长程任务运行、全链路治理可控、场景化自演进、生态开放”。其中，“全链路治理可控”是一个容易被低估但极其重要的能力。智能体能够自主规划任务、调用工具、跨系统执行，但其行为存在不确定性。传统系统很难看清智能体做了什么、为什么这么做，更难在出现问题时回溯和干预。

　　智果AgentArts通过Agent Identity统一管理智能体身份与安全凭证，通过Agent Gateway对工具、数据和外部系统的访问进行动态授权与策略控制，同时将智能体生成的代码运行在隔离沙箱中，形成从任务执行、过程记录、结果评估到策略调整的闭环。这意味着智能体不再是一个黑盒，而是可以被企业有效控制和持续优化的生产工具。

　　开源版openjiuwen的进展同样值得关注。周跃峰宣布，openjiuwen开源社区Star数超过5万、下载量超过329万，与中软国际、软通动力、北明软件推出伙伴商用版。这种以商用强开源、以开源促生态的策略，正在形成一个正向循环：开源社区吸引开发者和伙伴，伙伴基于开源版本构建商用产品，商用产品又反哺开源生态。

　　笔者看来，华为云在企业级智能体平台上的布局，在解决一个行业痛点：智能体从演示到生产之间，存在一道巨大的鸿沟。这道鸿沟不是模型能力不够，而是工程化能力不足。稳定性、治理、安全、可观测性、持续进化，这些才是企业真正关心的问题。华为云智果AgentArts和openjiuwen的组合，恰恰是在填平这道鸿沟。

　　行业AI梦工厂：用AI解行业难题，不是一句口号

　　据周跃峰介绍，华为云“行业AI梦工厂”已上线五大专区：智慧医疗、具身智能、科学计算、智能制造、智慧金融，沉淀了1000多个行业资产，推动了1000多个项目落地。

　　本次大会上，全新发布“政务智能专区”和“AI硬件专区”，进一步拓展了行业AI梦工厂的边界。政务智能专区已汇聚24家首批核心伙伴，覆盖政务办公、公共服务、城市治理和产业发展等场景；AI硬件专区已联合15家核心伙伴，覆盖AI眼镜、AI玩具、AI录音卡等20多种终端类型、10多个场景模板和110多个场景Skill。

　　笔者看来，行业AI梦工厂的价值在于它构建了一个“行业知识+模型+智能体+应用场景”的资产沉淀和共享机制。过去，行业AI落地往往是一项目一开发，经验难以复用。行业AI梦工厂试图解决的，正是行业Know-How从单个项目经验转化为可复用行业能力的问题。这个方向，对于AI在千行万业的规模化落地，具有重要意义。

　　小结

　　智能体时代才刚刚开始。从能用到生产级，从单点应用到规模化落地，还有很长的路要走。但我们看到了华为云一个清晰的路径：以开放的云底座承载智能体，以开放的平台赋能智能体，以开放的生态繁荣智能体。这条路，华为云已经上路了。