Huawei Cloud หลีกเลี่ยงสงครามราคาโทเค็น มุ่งเน้นที่ผลิตภาพด้วยโครงสร้างพื้นฐาน AI ใหม่

“ฉันไม่ได้สนใจว่าจำนวนโทเค็นทั้งหมดคือเท่าใด หรือรายได้ทั้งหมดคือเท่าใด” ในงาน Huawei Cloud INSPIRE Innovators Conference ที่จัดขึ้นเมื่อวันที่ 5 มิถุนายน โจว เย่เฟิง สมาชิกคณะกรรมการบริหารของ Huawei และซีอีโอของ Huawei Cloud ได้ให้สัมภาษณ์สื่อเป็นครั้งแรกนับตั้งแต่รับตำแหน่ง และสื่อสารอย่างชัดเจนและตรงไปตรงมาถึงจุดเน้นเชิงกลยุทธ์ปัจจุบันของ Huawei Cloud

นี่เป็นการแถลงที่พบได้ยากในตลาดคลาวด์ AI ของจีนในขณะนี้

ในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา ผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น Alibaba Cloud และ Volcano Engine ได้เน้นย้ำเรื่องราวของคลาวด์ AI โดยใช้ปริมาณการเรียกใช้ Token ต่อวันและขนาดรายได้จาก MaaS เป็นจุดอ้างอิงการเติบโตใหม่ แม้แต่ผู้พัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ เช่น Moonshot, DeepSeek และ Zhipu ก็ได้ลดราคาการให้บริการแบบอินเฟอเรนซ์ลงเรื่อยๆ คำสำคัญของทั้งอุตสาหกรรมคือปริมาณและการขยายขนาดของการเรียกใช้โมเดล

ฮัวเวียคลาวด์เลือกเข้าสู่ตลาดที่มีการแข่งขันสูงนี้ด้วยวิธีอื่น ฮัวเวียคลาวด์เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่จำนวนมากที่เน้น AI มากที่สุดนับตั้งแต่ปีที่แล้ว ได้แก่ AICS Lingqu AI Computing Cluster, AMS Agentic Memory Storage, CCE Volcano Next Orchestration Engine, AgentSphere Secure Autonomous Runtime Foundation รวมถึง ModelArts Next และแพลตฟอร์มตัวแทนองค์กร AgentArts (รุ่นโอเพ่นซอร์ส openJiuwen) และได้รวมเสนอแนวคิดใหม่ “Agentic Infra”

หยู เย่เฟิง กำหนด KPI สำหรับ Huawei Cloud ไม่ใช่จำนวน Token แต่เป็น “ว่าแต่ละ Token นั้นได้เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตอย่างแท้จริงหรือไม่” ในช่วงเวลาที่การจัดหาพลังการประมวลผลแบบภายในประเทศมีข้อจำกัดและรูปแบบธุรกิจยังอยู่ในขั้นตอนการปรับโครงสร้างใหม่ Huawei Cloud ได้ถอยออกมาจากความพยายามที่จะแข่งขันเพื่อเป็นผู้เล่นอันดับสองในตลาด AI Cloud

โจวเย่ฟงได้ตอบกลับอย่างตรงไปตรงมาเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง Huawei Cloud กับ Alibaba Cloud และ Volcano Engine ในการประชุมพบปะ ซึ่งเขาบอกว่า Huawei Cloud แตกต่างจากผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่นๆ ด้วยเหตุผลสามประการ

ประการแรก เส้นทางการคำนวณนั้นต่างกัน ฮัวเว่ยคลาวด์ใช้ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์การคำนวณที่ผลิตภายในประเทศทั้งหมด รวมถึงระบบพัฒนาขึ้นเองทั้งชุด เช่น Ascend, Kunpeng, CANN, Euler เป็นต้น เส้นทางนี้ซับซ้อนกว่า เพราะฮัวเว่ยไม่สามารถใช้การคำนวณของผู้อื่นได้ จึงต้องสร้างคำตอบเชิงอุตสาหกรรมสำหรับการผลิตภายในประเทศ

ดังนั้น ฮัวเว่ย คลาวด์ ต้องสร้างระนาบการประมวลผลที่สอง ซึ่งเป็นทางเลือกทางระบบนิเวศอีกทางหนึ่ง นอกเหนือจากเส้นทางการประมวลผลหลักทั่วโลกที่ประกอบด้วย NVIDIA และคลาวด์สาธารณะรายใหญ่ๆ ฮัวเว่ย คลาวด์ ไม่สามารถและไม่มีแผนที่จะใช้ฮาร์ดแวร์จากหลายผู้ผลิตเพื่อแข่งขันกับคู่แข่งในแง่ของขนาดการประมวลผล โจว เย่ฟงกล่าวว่า “ฉันไม่อยากเปรียบเทียบรายได้หรือขนาดอันดับสองถึงอันดับที่เท่าไรกับบริษัทคลาวด์อื่นๆ เพราะไม่มีความหมาย”

ที่สอง จุดเน้นทางธุรกิจต่างกัน ผู้ให้บริการคลาวด์จากบริษัทอินเทอร์เน็ตพึ่งพาการรับไหลเวียนของผู้ใช้ปลายทางและระบบนิเวศนักพัฒนาโดยธรรมชาติ ในขณะที่ Huawei Cloud ลงทุนหนักในภาคธุรกิจและรัฐบาลรวมถึงอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับเศรษฐกิจและชีวิตความเป็นอยู่ของประชาชน ตัวอย่างเช่น Huawei Hybrid Cloud ครองส่วนแบ่งตลาดอันดับหนึ่งในภาครัฐ ธนาคาร และองค์กรรัฐวิสาหกิจมาหลายปีติดต่อกัน และให้บริการแก่ลูกค้ากว่า 5,500 แห่งทั่วโลก

โจว เย่เฟิง กล่าวว่า ความเร็วในการอัปเดตโมเดลและพลังการประมวลผลเร็วเกินไป จึงอาจเกิดสถานการณ์ที่เมื่อติดตั้งเสร็จแล้วก็ล้าสมัยแล้ว เขาจึงแนะนำให้ลูกค้าภาครัฐและองค์กรไม่ควรสร้างคลัสเตอร์หมื่นหน่วยด้วยตนเอง แต่ควรใช้ข้อมูลในท้องถิ่นร่วมกับบริการพลังการประมวลผล AI/โมเดลจากคลาวด์สาธารณะระยะไกล พร้อมใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น การอนุมานแบบลับ การฝึกอบรมแบบลับ และการคำนวณแบบลับ เพื่อสร้างสมดุลระหว่างอำนาจอธิปไตยของข้อมูลและการแบ่งปันพลังการประมวลผล โดยพื้นฐานแล้ว นี่คือการส่งต่อผลประโยชน์จากการอัปเดตของคลาวด์สาธารณะให้กับลูกค้าที่ไม่สามารถย้ายข้อมูลทั้งหมดไปยังคลาวด์สาธารณะได้

ثالثคือกลยุทธ์ระบบนิเวศต่างกัน ฮัวเว่ยคลาวด์ดำเนินการเปิดแหล่งที่มาอย่างสมบูรณ์แบบ โดยเปิดแหล่งที่มาของ昇腾CANN, ระบบปฏิบัติการ欧拉, การจัดสรร CCE Volcano และชุดเครื่องมือ ModelArts ทั้งหมด; เวอร์ชันเปิดแหล่งที่มาของแพลตฟอร์มเอเจนต์ openJiuwen มีความคล้ายคลึงกับเวอร์ชันเชิงพาณิชย์มากกว่า 90%

การประชุมยังร่วมกับผู้ผลิตโมเดลชั้นนำกว่า 20 ราย ได้แก่ Zhipu, DeepSeek, MiniMax, Kimi, Jieyue Xingchen, Baidu, Meituan LongCat และ iFlytek Spark ในการเปิดตัวแผนการ “ร้อยโมเดล พันรูปแบบ รวมพลังบนคลาวด์เพื่อความสำเร็จร่วมกัน”

เมื่อพลังการประมวลผลแบบภายในประเทศยังคงมีข้อจำกัดด้านความสามารถและการจัดหา การขยายระบบนิเวศให้กว้างขึ้นและเลือกโมเดลให้หลากหลายมากขึ้น จะช่วยให้ระนาบพลังการประมวลผลที่สองสามารถมั่นคงได้

หากเส้นทางพลังการคำนวณกำหนดว่า Huawei Cloud "ไม่เล่นอะไร" Agentic Infra กลับกำหนดว่ามัน "ต้องการเล่นอะไร"

โจว เย่ฟง ได้เสนอการวิเคราะห์เกี่ยวกับการพัฒนาของอุตสาหกรรม AI: เมื่อสี่ปีก่อน การทำ AI คือการซื้อการ์ดประมวลผล เมื่อสามปีก่อนคือการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ และปีนี้คือการใช้เอเจนต์อัจฉริยะ ความสามารถในการประมวลผลและโมเดลกำลังถอยหลังไปอยู่เบื้องหลัง ขณะที่เอเจนต์อัจฉริยะก้าวขึ้นมาอยู่เบื้องหน้า

จุดแข็งของการแข่งขันในคลาวด์ AI ได้เปลี่ยนจากปริมาณการประมวลผลโทเค็น เป็นความสามารถของเอเจนต์ในการทำงานจริงในองค์กร

ชุดผลิตภัณฑ์ของ Huawei Cloud ก็ถูกจัดเรียงใหม่ตามเกณฑ์นี้ เช่น ชุด “สี่อย่างหลัก” ของ Agentic Infra ได้แก่ โรงงาน Token ที่มีประสิทธิภาพ การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง การจัดการแบบบูรณาการระหว่างความฉลาดและการสื่อสาร และความปลอดภัยอัตโนมัติ แต่ละรายการสอดคล้องกับปัญหาทางวิศวกรรมที่องค์กรไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้เมื่อปรับใช้เอเจนต์

AICS LingQu ลดความล่าช้าของโทเค็นในคลัสเตอร์ 100,000 หน่วยให้อยู่ใต้ 10 มิลลิวินาที; AMS ใช้วิธีการเชื่อมต่อ NPU โดยตรงกับ CMS เพื่อสร้างพื้นที่หน่วยความจำระดับ PB แก้ปัญหาข้อจำกัดของหน่วยความจำระยะยาวสำหรับเอเจนต์; CCE Volcano Next เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานทรัพยากรเกิน 30% โดยใช้การฝึกอบรมและการใช้งานร่วมกันในบ่อเดียวกัน; AgentSphere ใช้แซนด์บ็อกซ์ขนาดเบาเพื่อเริ่มต้นในระดับ 100 มิลลิวินาที และสร้างแบบจำลองเป็นกลุ่มได้มากกว่าหนึ่งแสนครั้งต่อนาที

ModelArts Next ได้รีวิศวกรรมรูปแบบการใช้งาน MaaS ใหม่ โดยการจัดเส้นทางโมเดลรองรับกลยุทธ์สามแบบ ได้แก่ ความประหยัดต้นทุน ประสิทธิภาพสูงสุด และสมดุล ได้เชื่อมต่อโมเดล SOTA มากกว่า 15 รุ่น ความแม่นยำในการจัดสรรสูงกว่า 95% และลดต้นทุนการเรียกใช้งานโดยเฉลี่ย 20%

แต่การลงทุนที่แท้จริงที่สร้างความแตกต่างของ Huawei Cloud คือพื้นที่อุตสาหกรรม ในการประชุมครั้งนี้ Huawei Cloud ได้เปิดตัวพื้นที่ "โรงงานฝัน AI สำหรับอุตสาหกรรม" จำนวนสี่แห่งพร้อมกัน ได้แก่ การแพทย์อัจฉริยะ ปัญญาประดิษฐ์เชิงร่างกาย อุตสาหกรรมการผลิตอัจฉริยะ และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์

พื้นที่เฉพาะทางด้านการแพทย์อัจฉริยะร่วมกับโรงพยาบาลรุ่ยจิน เมืองเซี่ยงไฮ้ สร้างแบบจำลองขนาดใหญ่ RuiPath โดยมีโรงพยาบาลระดับสามแห่ง ระดับเมือง และระดับเขตกว่า 20 แห่ง เช่น ฮั่นตาน รุ่ยอัน เฉียนซีหนัน และอู่อัน ย้ายเข้ามาอยู่รวมกัน ซึ่งหมายความว่า ความสามารถด้านการวินิจฉัยทางพยาธิวิทยาที่พึ่งพาประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญอย่างมาก ได้ถูกส่งออกไปในรูปแบบ "บริการคลาวด์" อย่างเป็นระบบครั้งแรกสู่โรงพยาบาลระดับเขต

พื้นที่เฉพาะสำหรับปัญญาเชิงร่างกายได้เปิดตัวแพลตฟอร์มพัฒนาเชิงร่างกายแบบครบวงจรแห่งแรกของโลก คือ CloudRobo โดยมีเป้าหมายเพื่อรองรับความต้องการเครื่องมือแบบครบ链条ของบริษัทสตาร์ทอัพเชิงร่างกายกว่า 300 แห่งในจีน

โจวเย่เฟิงระบุว่า สาธารณสุขและการเงินเป็นอุตสาหกรรมที่มีการดิจิทัลไลซ์และมีข้อมูลมากที่สุดในจีน “หาก AI ไม่สามารถพัฒนาได้ในอุตสาหกรรมเหล่านี้ ยิ่งอุตสาหกรรมอื่นๆ จะยากกว่า” และในการวัดคุณค่าของ AI ในสาขาเหล่านี้ ควรไม่ใช้จำนวนผู้ใช้งานรายวันหรือจำนวนโทเค็น แต่ควรใช้สัดส่วนการป้องกันความเสี่ยงทางการเงิน การเพิ่มประสิทธิภาพการให้สินเชื่อ และความน่าจะเป็นที่ผู้ป่วยในพื้นที่ห่างไกลจะได้รับการวินิจฉัยอย่างถูกต้อง

เชื่อมโยงเบาะแสเหล่านี้เข้าด้วยกัน รูปร่างกลยุทธ์ของ Huawei Cloud ก็จะชัดเจน: ใช้พลังการประมวลผลและระบบนิเวศแบบโอเพ่นซอร์สทั้งหมดจากประเทศเป็นฐานราก ใช้ไฮบริดคลาวด์และการคำนวณแบบเข้ารหัสเพื่อครอบคลุมภาครัฐและธุรกิจ และใช้ Agentic Infra พร้อมโซนอุตสาหกรรมเพื่อเปลี่ยนการแข่งขันจาก “ขาย Token” เป็น “ขายผลิตภาพ”

เส้นทางนี้ช้ากว่ามากในการตามหารายได้จาก MaaS และยากกว่าในการนำเสนอข้อมูลการเติบโตเมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า แต่มันหลีกเลี่ยงทะเลสีแดงด้านราคาที่ดุเดือดที่สุดในคลาวด์ AI ปัจจุบัน และเดิมพันบนตลาดที่ยังไม่ได้รับการกำหนดราคา ซึ่งเมื่อเอเจนต์เข้าสู่อุตสาหกรรมอย่างแท้จริง ผู้ใดจะได้รับตำแหน่งโครงสร้างพื้นฐานระดับล่าง

ในเส้นทาง AI Cloud ฮัวเว่ยคลาวด์ต้องใช้วิธีแก้ปัญหาอีกแบบหนึ่ง โจวเยเฟิงสรุปว่า “ฉันไม่สามารถสร้างดินดำที่ใช้ชิปจากหลายประเทศได้” ในขณะที่ผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่นกำลังแข่งขันกันเรื่องประสิทธิภาพคุ้มค่าของ Token ฮัวเว่ยคลาวด์กำลังต่อสู้กับคำถามว่า ระบบประมวลผลภายในประเทศนี้จะสามารถตอบสนองความต้องการที่แท้จริงของอุตสาหกรรมจีนในด้าน AI ในอนาคตได้หรือไม่ (ผู้เขียนบทความ: จาง شuai บรรณาธิการ: หยาง หลิน)