"Tôi không quá quan tâm đến tổng lượng token hay tổng doanh thu là bao nhiêu." Tại hội nghị Huawei Cloud INSPIRE 2026 tổ chức vào ngày 5 tháng 6, Chu Nhạc Phong, thành viên Hội đồng quản trị Huawei và CEO Huawei Cloud, lần đầu tiên chấp nhận phỏng vấn truyền thông kể từ khi nhậm chức, đã truyền tải rõ ràng và cụ thể trọng tâm chiến lược hiện tại của Huawei Cloud.
Đây là một tuyên bố hiếm có trên thị trường AI đám mây Trung Quốc hiện nay.
Trong sáu tháng qua, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây như Alibaba Cloud và Volcano Engine không ngừng nhấn mạnh câu chuyện về AI cloud, lấy số lượng token được gọi trung bình mỗi ngày và quy mô doanh thu MaaS làm điểm neo tăng trưởng mới. Ngay cả các nhà phát triển mô hình lớn như Moonshot, DeepSeek và Zhipu cũng liên tục hạ giá推理, từ khóa toàn ngành hiện nay chính là số lượng và quy mô gọi mô hình.
HuaWei Cloud chọn một cách tiếp cận khác để bước vào thị trường đông đúc này. HuaWei Cloud đồng thời ra mắt loạt sản phẩm mới tập trung nhiều nhất vào AI kể từ năm ngoái, bao gồm cụm tính toán thông minh AICS LingQu, bộ nhớ Agentic AMS, động cơ lập lịch tích hợp thông minh CCE Volcano Next, nền tảng vận hành tự trị an toàn AgentSphere, cùng với ModelArts Next, nền tảng tác nhân doanh nghiệp AgentArts (bản mã nguồn mở openJiuwen), và đóng gói đưa ra mô hình mới "Agentic Infra".
Zhou Yuefeng định nghĩa KPI cho Huawei Cloud không phải là số lượng Token, mà là “mỗi Token có thực sự nâng cao năng suất lao động hay không”. Trong giai đoạn cửa sổ khi nguồn cung năng lực tính toán trong nước bị hạn chế và mô hình kinh doanh vẫn đang được tái cấu trúc, Huawei Cloud đã rút lui khỏi cuộc cạnh tranh vị trí thứ hai trong lĩnh vực AI cloud.
Không so sánh với quy mô token
Zhou Yuefeng hiếm khi trực tiếp phản hồi về sự khác biệt với Alibaba Cloud và Volcano Engine tại buổi gặp gỡ. Ông nói rằng Huawei Cloud khác với các nhà cung cấp đám mây khác vì ba lý do.
Thứ nhất, đường hướng tính toán khác nhau. Huawei Cloud sử dụng toàn bộ phần mềm và phần cứng tính toán trong nước, bao gồm toàn bộ hệ thống tự nghiên cứu như Ascend, Kunpeng, CANN, Euler... Con đường này phức tạp hơn, vì Huawei không thể sử dụng tính toán của bên ngoài, mà buộc phải biến việc nội địa hóa thành một giải pháp cấp công nghiệp.
Do đó, Huawei Cloud phải xây dựng một mặt phẳng tính toán thứ hai, cung cấp một lựa chọn sinh thái khác ngoài con đường tính toán toàn cầu do NVIDIA và các đám mây công cộng chính thống chi phối. Huawei Cloud không thể, cũng không có ý định sử dụng phần cứng "nhiều nhãn hiệu" để so sánh quy mô tính toán với đối thủ cạnh tranh. Châu Nhạc Phong nói: "Tôi không muốn so sánh doanh thu hay quy mô với các công ty đám mây khác để xem mình đứng thứ mấy, điều đó không có ý nghĩa."
Thứ hai là trọng tâm kinh doanh khác nhau. Các nhà cung cấp đám mây thuộc hệ sinh thái internet tự nhiên phụ thuộc vào lưu lượng người dùng cuối và hệ sinh thái nhà phát triển, trong khi Huawei Cloud tập trung mạnh vào các ngành chính phủ, doanh nghiệp và các lĩnh vực quan trọng đối với nền kinh tế và đời sống nhân dân. Ví dụ, Huawei Hybrid Cloud đã liên tục nhiều năm dẫn đầu thị phần trong chính phủ, tài chính và các doanh nghiệp trung ương, quốc doanh, phục vụ hơn 5.500 khách hàng trên toàn cầu.
Chou Yuefeng cho biết, tốc độ lặp lại của mô hình và năng lực tính toán quá nhanh, rất có thể khi triển khai xong đã trở nên lỗi thời. Vì vậy, ông đề xuất, các khách hàng chính phủ và doanh nghiệp không nên tự xây dựng cụm máy tính hàng vạn card, mà nên kết hợp dữ liệu tại chỗ với năng lực tính toán/ dịch vụ mô hình AI trên đám mây công cộng, cùng với các công nghệ như suy luận bảo mật, đào tạo bảo mật và tính toán bảo mật, để tạo ra sự cân bằng giữa chủ quyền dữ liệu và chia sẻ năng lực tính toán. Về bản chất, đây là cách truyền lợi ích lặp lại từ đám mây công cộng đến những khách hàng không thể hoàn toàn chuyển lên đám mây công cộng.
Thứ ba là chiến lược sinh thái khác biệt. Huawei Cloud đã thực hiện开源 một cách triệt để, các sản phẩm như昇腾CANN, hệ điều hành Euler, lịch trình CCE Volcano và chuỗi công cụ ModelArts đều đã开源; phiên bản开源 của nền tảng tác nhân AgentArts, openJiuwen, có độ tương đồng lên tới hơn 90% với phiên bản thương mại về lõi.
Tại hội nghị, cùng với 20 nhà cung cấp mô hình hàng đầu như Zhipu, DeepSeek, MiniMax, Kimi, Jieyue Xingchen, Baidu, Meituan LongCat và iFlytek Spark, đã khởi xướng kế hoạch "Trăm mô hình, ngàn hình thái, hội tụ trên đám mây cùng thắng".
Khi năng lực tính toán nội địa vẫn còn bị hạn chế về khả năng và nguồn cung, thì chỉ khi mở rộng hệ sinh thái càng rộng và đa dạng hóa lựa chọn mô hình, thì mặt phẳng tính toán thứ hai mới có thể vững chắc.
Agentic Infra: Chuyển chiến trường từ bán Token sang bán năng suất
Nếu tuyến đường tính toán xác định Huawei Cloud "không đánh gì", thì Agentic Infra lại xác định nó "muốn đánh gì".
Chou Yuefeng đưa ra một nhận định về sự phát triển của ngành AI: bốn năm trước, làm AI là mua thẻ tính toán, ba năm trước là huấn luyện mô hình lớn, năm nay là sử dụng tác nhân thông minh. Tính toán và mô hình đang lùi lại phía sau sân khấu, trong khi các tác nhân thông minh bước ra phía trước.
Trọng tâm cạnh tranh trong điện toán đám mây AI đã chuyển từ thông lượng token sang việc liệu các tác nhân thông minh có thể vận hành thực sự trong doanh nghiệp hay không.
Dãy sản phẩm của Huawei Cloud cũng đã được sắp xếp lại theo tiêu chí này; "bộ bốn" của Agentic Infra — nhà máy Token hiệu quả, học liên tục, lập lịch tích hợp thông minh và tự trị an toàn — mỗi yếu tố đều giải quyết những thách thức kỹ thuật không thể tránh khỏi khi doanh nghiệp triển khai tác nhân.
AICS LingQu đã giảm độ trễ token của cụm 100.000 card xuống dưới 10 miligiây; AMS sử dụng phương thức NPU trực tiếp kết nối với CMS để tạo không gian bộ nhớ cấp PB, giải quyết điểm nghẽn bộ nhớ cho các tác vụ dài hạn của Agent; CCE Volcano Next tăng hiệu suất sử dụng tài nguyên lên hơn 30% thông qua chia sẻ chung cụm đào tạo và suy luận; AgentSphere triển khai sandbox siêu nhẹ để khởi động trong vòng 100 miligiây và tạo hàng trăm nghìn tác vụ mỗi phút.
ModelArts Next đã tái cấu trúc cách thức vận hành MaaS, với khả năng định tuyến mô hình hỗ trợ ba chiến lược: ưu tiên chi phí, ưu tiên hiệu quả và cân bằng. Hiện đã tích hợp hơn 15 mô hình SOTA, độ chính xác trong điều phối vượt quá 95% và chi phí gọi mô hình trung bình giảm 20%.
Tuy nhiên, điểm khác biệt thực sự của Huawei Cloud là các khu vực ngành. Tại hội nghị này, Huawei Cloud đồng thời ra mắt bốn khu vực "nhà máy AI ngành" gồm y tế thông minh, trí tuệ thể chất, sản xuất thông minh và tính toán khoa học.
Trong đó, khu chuyên về y tế thông minh cùng Bệnh viện Thượng Hải Thụy Kim hợp tác xây dựng mô hình lớn RuiPath, với hơn 20 bệnh viện hạng ba, cấp thành phố và cấp huyện như Hán Đan, Thụy An, Khâm Tây Nam, Vũ An đồng loạt入驻, điều này có nghĩa là khả năng chẩn đoán bệnh lý, vốn rất phụ thuộc vào kinh nghiệm của chuyên gia, lần đầu tiên được triển khai quy mô đến các bệnh viện cấp huyện dưới dạng "dịch vụ đám mây".
Khu chuyên biệt về trí tuệ hình thể giới thiệu CloudRobo—nền tảng phát triển trí tuệ hình thể toàn quy trình đầu tiên trên thế giới—with mục tiêu đáp ứng nhu cầu công cụ toàn chuỗi của hơn 300 công ty khởi nghiệp trí tuệ hình thể tại Trung Quốc.
Châu Nhạc Phong cho biết, y tế và tài chính là hai ngành có mức độ số hóa cao nhất và dữ liệu phong phú nhất tại Trung Quốc, "Nếu ngay cả AI trong những ngành này cũng không thể phát triển được, thì các ngành khác càng khó hơn". Trong những lĩnh vực này, thước đo giá trị của AI không nên là số lượng người dùng hàng ngày và số lượng Token, mà nên là tỷ lệ phòng ngừa rủi ro tài chính, mức độ cải thiện hiệu quả tín dụng, và xác suất bệnh nhân ở vùng xa xôi nhận được chẩn đoán chính xác.
Kết nối những manh mối này, đường nét chiến lược của Huawei Cloud trở nên rõ ràng: lấy nền tảng là năng lực tính toán hoàn toàn trong nước và hệ sinh thái mã nguồn mở, bao phủ doanh nghiệp và chính phủ bằng giải pháp hybrid cloud và tính toán bảo mật, đồng thời chuyển cuộc cạnh tranh từ "bán Token" sang "bán năng suất" thông qua Agentic Infra và khu vực ngành nghề.
Con đường này chậm hơn nhiều so với việc theo đuổi doanh thu MaaS và khó đưa ra những con số tăng trưởng hàng năm ấn tượng, nhưng nó tránh được cuộc chiến giá khốc liệt nhất hiện nay trong lĩnh vực AI cloud, mà đặt cược vào một thị trường chưa được định giá—khi các tác nhân thực sự thâm nhập vào ngành công nghiệp, ai sẽ chiếm vị trí cơ sở hạ tầng nền tảng.
Trên lĩnh vực điện toán đám mây AI, Huawei Cloud chỉ có thể dùng một cách tiếp cận khác. Chu Yuefeng kết luận: "Tôi không thể xây dựng một nền tảng silicon đa quốc gia." Khi các nhà cung cấp đám mây khác đang cạnh tranh về ai có chi phí token hiệu quả hơn, Huawei Cloud đang nỗ lực để xác định liệu hệ thống tính toán nội địa này có thể đáp ứng đúng nhu cầu thực sự của ngành công nghiệp Trung Quốc trong tương lai hay không. (Tác giả bài viết | Trương Sái, biên tập | Dương Lâm)