Мені не дуже важливо, яка загальна кількість токенів, і мені не дуже важливо, яка загальна сума доходів.» На конференції Huawei Cloud INSPIRE 2026, що відбулася 5 червня, директор Huawei та CEO Huawei Cloud Чжоу Юэфэн вперше після призначення на посаду дав інтерв’ю засобам масової інформації, чітко й однозначно висвітливши поточний стратегічний пріоритет Huawei Cloud.
Це рідкісне заявлення на ринку хмарних AI-сервісів Китаю.
За останні шість місяців провідні хмарні провайдери, такі як Alibaba Cloud та Volcano Engine, постійно підкреслювали історію про AI-хмару, використовуючи середньоденну кількість викликів токенів та обсяг доходів від MaaS як нові точки зростання. Навіть провайдери великих моделей, такі як Moonshot, DeepSeek та Zhipu, постійно знижували ціни на інференс, і ключовими словами всього галузі стали кількість та масштаб викликів моделей.
Huawei Cloud обирає інший шлях для входу на цей переповнений ринок. Huawei Cloud одночасно запустила найбільш інтенсивну серію новинок, присвячених ШІ, з моменту минулого року: AICS Lingqu AI-обчислювальний кластер, AMS Agentic пам’ять зберігання, CCE Volcano Next двигун спільного планування обчислень та ШІ, AgentSphere безпечна автономна база виконання, а також ModelArts Next, підприємний платформа інтелектуальних агентів AgentArts (відкрита версія openJiuwen), а також упакувала нову парадигму «Agentic Infra».
Чжоу Юэфэн визначив KPI для Huawei Cloud не кількістю токенів, а тим, чи підвищує кожен токен реальну продуктивність. У період обмеженого виробництва обчислювальних потужностей у Китаї та перебудови бізнес-моделей, Huawei Cloud відійшла від боротьби за друге місце серед хмарних платформ ШІ.
Не порівнюйте з розміром токену
Чжоу Юэфэн на зустрічі рідкісно прямо відповів на питання про відмінності між Huawei Cloud та Alibaba Cloud, Volcano Engine. Він сказав, що Huawei Cloud відрізняється від інших хмарних провайдерів через три причини.
По-перше, підхід до обчислювальної потужності інший. Huawei Cloud використовує повністю локалізовані обчислювальні програмне та апаратне забезпечення — цілу систему власної розробки: Ascend, Kunpeng, CANN, Euler тощо. Цей шлях складніший, оскільки Huawei не може використовувати чужу обчислювальну потужність і повинна перетворити локалізацію на промислове рішення.
Тому Huawei Cloud повинна створити другу обчислювальну площину, пропонуючи альтернативний екосистемний вибір окрім глобально домінуючої обчислювальної траєкторії, що ґрунтується на NVIDIA та основних публічних хмари. Huawei Cloud не може і не планує вести змагання з конкурентами щодо обсягів обчислювальних ресурсів за допомогою «імпортного» обладнання. «Я не хочу порівнюватися з іншими хмарними компаніями щодо доходів або розміру — хто другий, третій чи четвертий — це безглуздо», — сказав Чжоу Юэфен.
Друге — це різна комерційна спрямованість. Інтернет-провайдери хмарних сервісів природно залежать від трафіку на стороні клієнтів та екосистеми розробників, тоді як Huawei Cloud зосереджує основні зусилля на державному секторі та галузях, що мають стратегічне значення для національної економіки. Наприклад, гібридна хмара Huawei вже кілька років поспіль посідає перше місце на ринках уряду, фінансів та центральних та державних підприємств, обслуговуючи понад 5500 клієнтів по всьому світу.
Чжоу Юэфэн зазначив, що швидкість ітерацій моделей та обчислювальних потужностей надто висока, і вони можуть вже застаріти навіть після розгортання. Тому він рекомендує клієнтам з державного та корпоративного секторів не створювати власні кластери з мільйонами пристроїв, а використовувати локальні дані разом із зовнішніми AI-обчислювальними потужностями/сервісами хмарних платформ, поєднуючи їх із технологіями конфіденційного висновку, конфіденційного навчання та конфіденційних обчислень, щоб досягти балансу між суверенітетом даних та спільним використанням обчислювальних потужностей. За суттю, це дозволяє передавати переваги ітерацій хмарних платформ клієнтам, які не можуть повністю перейти на хмарні сервіси.
Третє — інша стратегія екосистеми. Huawei Cloud повністю відкрила вихідний код:昇騰 CANN, операційна система openEuler, планувальник CCE Volcano та інструментальний ланцюжок ModelArts всі є відкритими; відкрита версія платформи агентів AgentArts — openJiuwen — має ядро, що має більше ніж 90% спільності з комерційною версією.
На зустрічі також разом із 20 провідними виробниками моделей, включаючи Zhipu, DeepSeek, MiniMax, Kimi, Step星辰, Baidu, Meituan LongCat та iFlytek Spark, було запущено план «Сотні моделей, тисячі форматів, хмарна співпраця для взаємної вигоди».
Коли вітчизняні обчислювальні потужності все ще обмежені за здатністю та постачанням, тільки розширення екосистеми та збільшення вибору моделей дозволить другому обчислювальному рівню стабілізуватися.
Агентна інфраструктура: перенесіть битву з продажу токенів на продаж продуктивності
Якщо маршрут обчислювальної потужності визначає, чого не робить Huawei Cloud, то агентна інфраструктура визначає, чого вона хоче досягти.
Чжоу Юэфэн висловив думку щодо еволюції галузі ШІ: чотири роки тому для ШІ купували процесори, три роки тому розвивали великі моделі, а цього року використовують агентів. Обчислювальні потужності та моделі відступають на тло, а агенти виходять на передній план.
Конкуренція в сфері AI-хмар змістилася з пропускної спроможності токенів на те, чи зможуть агенти реально працювати в бізнесі.
Матриця продуктів Huawei Cloud також була переупорядкована згідно з цим критерієм: «чотири компоненти» Agentic Infra — ефективна фабрика токенів, постійне навчання, інтегроване планування загальної та інтелектуальної обробки, безпечна автономність — кожен з них відповідає інженерним викликам, з якими неможливо уникнути зіткнутися під час розгортання агентів підприємством.
AICS Lingqu знизив затримку токенів для кластера з 100 000 карт до менше ніж 10 мілісекунд; AMS використовує прямий зв’язок NPU з CMS для створення пам’яті обсягом у петабайти, щоб подолати обмеження довготривалих завдань агентів; CCE Volcano Next підвищив використання ресурсів більше ніж на 30% за рахунок спільного пулу для навчання та висновків; AgentSphere реалізував легковагову ізоляцію з часом запуску на рівні 100 мілісекунд і можливістю створення десятків тисяч завдань на хвилину.
ModelArts Next перебудував підхід до MaaS: маршрутизація моделей підтримує три стратегії — з пріоритетом на витрати, ефективність та баланс. До системи підключено понад 15 SOTA-моделей, точність планування перевищує 95%, а середні витрати на виклик знизились на 20%.
Але справжнім диференціюючим ставленням Huawei Cloud є спеціалізовані зони галузей. На цій конференції Huawei Cloud одночасно запустила чотири спеціалізовані зони «промислових AI-фабрик мрій»: розумна медицина, ембодімент-інтелект, розумне виробництво та наукові обчислення.
У рамках спеціальної зони розумної медицини, велика модель RuiPath, створена спільно зі Шанхайською лікарнею Руйцзинь, масово розміщена у 20+ лікарнях першого рівня, включаючи Ханьдань, Руйань, Цяньсінань, Уань та інші, що означає, що такі високоспеціалізовані діагностичні процедури, як патологічна діагностика, вперше масово надаються сільським та районним лікарням у формі «хмарних послуг».
У спеціальному розділі з ембодієнту інтелекту запущено першу у світі платформу для розробки ембодієнту інтелекту CloudRobo, яка має за мету задовольнити повний спектр інструментальних потреб понад 300 китайських стартапів у галузі ембодієнту інтелекту.
Чжоу Юэфэн сказав, що охорона здоров’я та фінанси — це найбільш зрілі та найбагатші на дані галузі цифровізації в Китаї: «Якщо ми не зможемо розгорнути ШІ в цих галузях, то в інших галузях це буде ще складніше». У цих сферах критерієм оцінки цінності ШІ має бути не кількість щоденних активних користувачів чи кількість токенів, а відсоток зменшення фінансових ризиків, підвищення ефективності кредитування та ймовірність точного діагнозу для пацієнтів у віддалених регіонах.
З’єднавши ці підказки, стає зрозумілою стратегічна картинка Huawei Cloud: на основі повністю вітчизняних обчислювальних ресурсів та відкритої екосистеми, за допомогою гібридного хмари та конфіденційних обчислень охоплюючи державний та корпоративний сектори, а за допомогою Agentic Infra та галузевих зон зміщуючи конкуренцію з «продажу токенів» на «продаж продуктивності».
Цей шлях набагато повільніший у досягненні доходів від MaaS і складніший для демонстрації вражаючих річних показників, але він уникнув найгострішої цінової боротьби на сучасному ринку AI-хмар, зробивши ставку на ринок, який ще не оцінено — ринок, де агенти справді увійдуть у промисловість, і тоді з’ясується, хто займе позицію підлоги інфраструктури.
На цьому напрямку хмарних обчислень з штучним інтелектом Huawei Cloud може використовувати лише інший підхід. За підсумками Чжоу Юефена: «Я не можу створити універсальну кремнієву чорноземну ґрунтову основу». Поки інші хмарні провайдери змагаються, хто має краще співвідношення ціни та продуктивності токенів, Huawei Cloud змагається з питанням: чи зможе ця вітчизняна система обчислювальних ресурсів задовольнити справжні потреби китайської промисловості в галузі ШІ у майбутньому. (Автор статті | Чжан Шай, редагування | Ян Лінь)