Edgen Stock·Mar 20 2026, 10:57華為雲已將其人工智能戰略重心轉向“後訓練”，這一方法旨在為通用AI模型注入深厚的行業特定專業知識。在3月20日舉行的中國合作夥伴大會上，首席執行官周躍峰指出，企業AI的未來不僅在於基礎模型的能力本身，更在於其在特定業務場景中的實際應用。該戰略將公有雲定位為AI部署的主要載體，並強調了對開源開發的深度承諾，以加速其普及。
華為正在將其人工智能工作轉向一個新的競爭前沿：行業應用。在2026年3月20日舉行的華為中國合作夥伴大會期間，華為雲CEO周躍峰宣布，AI競爭的決定性因素已轉向“後訓練”。這一戰略側重於用專業行業知識豐富通用AI模型，以解決特定的業務問題。為執行此戰略，公司開發了一套全面的後訓練工具包，涵蓋持續預訓練（CPT）、監督微調（SFT）和強化學習（RL）。
這種方法旨在通過將頂尖的基礎模型與公司獨特的數據和流程相結合，創建高度差異化的AI解決方案。為強調對開放生態系統的承諾，華為已將其盤古大模型系列開源，其中包括高達7180億參數的模型版本。該平台還支持包括智譜GLM-5在內的160多個領先的開源模型，GLM-5在發布當天即已集成。為進一步推動此舉，華為計劃於4月推出其企業級智能體開發平台AgentArts。
華為的戰略堅定地將公有雲定位為企業AI部署的最佳基礎設施。周躍峰強調，數據顯示到2025年，全球85%的AI計算能力將駐留在雲端，超過87%的企業將在雲端開展AI業務。這種模式直接解決了建設私有數據中心所需的大量資本支出和漫長的開發週期問題，使企業能夠將沉重的前期投資（CAPEX）轉化為更易管理的營運支出（OPEX）。
公有雲方法還有助於通過提供共享的工程資源和預構建工具來緩解AI領域嚴重的人才短缺問題。對於關注安全的企業，華為雲提供強大的保護，聲稱能夠在五分鐘內解決99%的安全威脅。這種雲優先模式確保企業可以持續訪問最新的AI能力和計算資源，而不會被行業中常見的每週快速迭代週期所困擾。
華為的AI戰略已在核心工業領域顯示出切實的財務回報。據華為化工與建材事業部總裁李昌竹介紹，AI正在從輔助助手轉變為生產的核心驅動力。這一轉變正在實現實時優化，直接提高盈利能力。在海螺水泥，華為開發的AI解決方案分析100多個工藝參數，將煤耗降低1%，每條生產線每年可節省約25萬美元。
在化工業，其影響更為顯著。在雲南雲天化，一個控制氣化爐的AI模型將自動化率提高到95%以上，同時將單位煤耗降低1.33%，每年每台爐可節省超過150萬美元。在另一個用例中，中石油蘭州石化的人工智能視覺系統將橡膠質量檢測準確率從70%提高到95%以上。這些案例驗證了華為的論點，即通過將AI直接嵌入生產工作流程，企業可以在效率和安全性方面實現顯著提升。