作者 | 李水青
编辑 | 心缘
智东西 6 月 5 日报道，在华为云 INSPIRE 创想者大会上，华为公司董事、华为云 CEO 周跃峰接受了智东西等多家媒体的采访。
就在当天，华为云一次性推出了灵衢智算集群、分层 Agentic 记忆存储、全新云入口 " 智果园 "、全球首个全流程具身智能开发平台 CloudRobo 等十余款 AI 新品，覆盖从 AI 基础设施、模型服务到智能体平台与行业生态的完整链路。
同日，华为云联合智谱、DeepSeek、Minimax、Kimi、阶跃星辰、百度、美团 LongCat、讯飞星火、爱诗科技、生数科技等 20 余家 TOP 模型厂商，发布 " 百模千态，云聚共赢 " 生态合作计划。
在采访中，当被问及与阿里云、火山引擎等厂商的路径差异时，周跃峰谈道：" 我们不太在乎 Token 总量是多少，也不太在乎收入总量是多少。我在乎的是每一个 Token 背后带来的健康提升、一度度电的节约、生产力的提升，而不仅仅是情绪价值。"
他认为，华为云的第一条差异化在于以 "AI 提升生产力 " 为根本目标；第二条是坚持公有云与混合云并重，匹配中国政企对数据安全及本地部署的真实需求；第三条则是坚持自主算力路线，打造 " 第二个算力平面 "。
谈及 Token 经济，周跃峰称，不能简单用日活或万亿 Token 数量来衡量价值，华为云更看重每一个 Token 在 To B 场景中创造的实际效益。在国产化算力供应相对有限的情况下，他直言 " 没有必要去拿规模跟外国牌的算力做比较 "，华为云致力于让 AI 有更多的技术路线和生态可选。
而在被寄予厚望的 AI 编程产品——码道（CodeArts）上，周跃峰将其定位为 " 碳基生命与硅基系统的翻译器 " ——不仅仅是 AI 编程工具，更是智能体调用硅基资源的核心能力。
他表示，华为云将投入 " 范弗里特弹药量 " 来打造这一能力，这一典故意指指代不计成本、高强度持续投入资源，目标不止于用户数或 Token 产出，而是帮助开发者更好地使用工具、让智能体更精准地理解人类意图。
最后，周跃峰反复强调华为云的开放姿态：从鲲鹏、昇腾到欧拉操作系统，从 ModelArts 到智能体平台，到行业生态，华为云坚持开源开放。
" 我希望华为云能够成为智能体时代一朵最开放的云。" 周跃峰说。
智东西对本次周跃峰采访全文进行了不改变原意的编辑：
1、华为云要做 " 硅基黑土地 "，别人最难模仿的技术优势是什么？
周跃峰：在华为云全栈技术中，我认为最难模仿的有三个方面：第一个方面是基于自主算力芯片的算力集群，这种全国产化的算力硬件系统是独一无二的。第二方面是华为多年来在 ICT 的积累，以及在此硬件基础上的数学、算法、软件工程积累。包括上午推出的一系列 AI 新品，与其他云也不太一样，华为云更致力于为企业和行业开发专属安全的智能体。第三方面是华为云更加开放，面向行业构建 AI 和智能体生态。
2、AI 云赛道竞争激烈，阿里云、火山引擎等互联网公司有天然的互联网开发者优势，华为相比他们走的路一样吗？
周跃峰：首先，我们将 "AI 带来生产力提升 " 作为根本性目标。
我们不太在乎 Token 总量是多少，在当前国产化算力受限情况下，也不太在乎收入总量是多少。但我在乎的是生产出的 Token 背后带来的健康提升，一条条鲜活生命。我希望 Token 代表的是一度度电的节约、生产力的提升，而不仅仅是情绪价值。这是第一条路华为云与其他云厂商不同的地方。
同时，我们坚持公有云与混合云并重，以此践行第一条提到的目标。考虑中国现实，政府机构、央国企等涉及民生的企业，对数据安全和本地化部署有考虑，华为云会在各个行业来匹配他们的需求。 第三个不一样，我们坚持自主自强，打造 " 第二个算力平面 "，让全球开发者有更多的技术选择。
3、公共云是需要多方共建的一个产业，您认为公共云下一步发展的关键是什么？华为云将在其中扮演怎么样的一个角色？
周跃峰：我觉得公共云随着 AI 的发展将会更加兴旺发达。四年前，我们认为做 AI 就要买一堆算力卡；三年前，我们很多企业认为做 AI 就意味着要发展自己的大模型；今天，我们看到做 AI 实际上我们要开发和用好智能体。至于背后的算力和模型技术，都转到舞台的背后去了。
同时，我们也可以看到模型和算力技术发展迭代非常快。假设我们仅仅自己买来部署、开发模型的话，很可能部署完已经是落后了，非常尴尬。因此我们说对于很多大行业，能不能构建一个专属的公共云？既保证数据的安全，又能保证这 AI 的算力资源和模型资源能够快速迭代和共享，避免各自部署造成极大的浪费。
所以我觉得公共云这一个技术是匹配 AI 技术发展，而且也可以更大程度利用好我们现有投资的资源，加快利用好快速迭代的 AI 技术。我个人以及我的团队非常支持公共云的发展，公共云在中国这一片土地上面大有可为。
4、对中小企业用不起、不敢用 AI 的困境，华为云有哪些针对性商业模式和案例？
周跃峰：AI 作为如此大的一个产业，今天有人说万亿，我看远远不止万亿。但是让这一个万亿的产业不至于泡沫化，那么 AI 的产业不能够仅仅只是汇聚在某几个大的企业当中，一定是要让更多中小型的企业也能够使用 AI 的技术来发展。
比如中国有 300 多家大大小小的具身智能创业公司，如果让他们自建 IT 系统、算力系统，打造一整条覆盖数据准备、模型训练、仿真、部署等流程的系统，压力就太大了。所以我们这一次就发布了全球第一个全流程的具身智能开发平台 CloudRobo，部署在公有云上。很多中小企业可以接入到具身智能专区去使用这一个开发平台，付非常少的钱获得共享数据、模型、案例等。医疗、制造、科研领域华为云也推出了专区。
5、从医疗到具身智能，行业之间差距巨大。华为云如何建立对这些不同行业的深度认知，有哪些经验可以复制？
周跃峰：AI 面向行业去深耕，其实需要更多的耐心、投入。这远比 ToC 或者简单通过 App 或者问答给个人带来情绪价值要难得多，但华为云更愿意面向行业去深耕。
对于不同的行业，首先它的算力平台是一样的，所以我们更多地去打造算力平台，就是我说的 Agentic Infrastructure；华为 ModelArts 平台开放拥抱各个第三方的模型，不仅是华为自研模型；我们也打造智能体工作平台，在这个平台上聚合各种生态。通过这三大平台，在这几个行业，我们又通过行业 AI 梦工厂，也就是专区方式，跟更多细分行业的从业者一起通过联合创新打造好的解决方案，以此来繁荣行业生态。
6、华为提到 " 硅基黑土地 "、" 百模千态 " 概念，华为云具体是如何联合算力厂商、模型厂商以及各种行业伙伴来共同建设 AI 生态？
周跃峰：首先算力，从鲲鹏到昇腾是开放的；然后系统，从操作系统欧拉到智算系统也是开源和开放的。所以从根基上面说，我们是开源开放的。
那么在构建全栈云服务的这个过程当中，我们上层的容器等平台也是开源的，ModelArts 所采纳的这个工具链也是开源开放。我们也是花更多的力气来对接所有愿意跟我们一起合作的模型，为了能够让这些模型服务调用得更好，我们今天还发布了全新的模型路由器，提高模型调用效率。
我们的智能体平台也是开源的，开源的版本叫 openjiuwen，这一个内核代码几乎和商业版的智果 AgentArts 相同。包括更多 MCP、几十万个面向各个行业场景的 Skills 等，都是面向生态开放的。
面向细分的行业场景，AI 落地生态所需要的技术差异化还是蛮大的。所以我们为此还专门开辟了行业 AI 梦工厂行动，希望能够针对一个一个重要的细分场景，汇聚解决方案和原子级能力，跟大家共享这一些技术生态。
通过这一系列措施，我希望华为云能够成为智能体时代一朵最开放的云。
7、华为云将投入多少资源发展码道（CodeArts），在这方面的具体业务目标是什么？
周跃峰：码道（CodeArts）表面上来看是一个用 AI 编程工具，但它更多是我们碳基生命和硅基系统进行对话的一个翻译器。因为我们要指挥调用硅基资源的话，实际上要把人的通用语言转化成硅基世界所能够理解、听懂的指令和代码。所以码道的意义就不仅是一个 AI 编程工具了。对于智能体而言，它是一个非常重要的核心能力。只有把这个能力打造好了，智能体才可以更加容易理解意图，从而产生更加精准的措施和动作。
那么我们在码道，一定是投入 " 范弗里特弹药量（意指不计弹药损耗地投入）" 来打造这一个能力。（业务目标上）也不仅仅是从多少人来用这一个工具，或者说用这个工具中产生多少 Token 来衡量我们的投入产出。
所以我想说的是，华为云对这一些重要核心的基础能力，愿意投入重兵和重资源在开发上面。还有包括投入资源来帮助我们的开发者，能够更好来使用这一些工具。
8、今年上半年有一个很明显的现象，就是阿里云和火山引擎都不怎么去看云基础三大件的收入了，都在冲 MaaS 的收入，华为云内部怎么看这一块收入，以及今年 MaaS 收入有没有一些具体的目标？
周跃峰：确实是。在通算时代，云厂商的收入更多的是 Infra 拉动的资源收入。到了智算阶段，大家很清楚，我们已经进入 Tokens 经济的时代。所谓 Tokens 经济时代，我倒觉得不能简单的用多少日活、投了多少万亿 Tokens 来衡量 Tokens 所产生的价值。我更愿意去看我们有多少 Tokens 是面向 To B 提升了生产力。
所以我一开始就说，华为云更看重每一个 Tokens 背后能够给生产力、生活水平真正带来多大的价值。我们联合各个企业打造了 AI 基础设施之后，也不能简单看产生了多少 Tokens、模型被调用了多少次，这是没有意义的。我们更多的是从案例看，比如我防范了多少金融风险，提升了多少工作效率等。
另外，我们也看到 Tokens 背后实际是需要大量的基础设施来做支撑的，要看你对基础设施的投入大小，这也是有很重要的。对于华为云而言，我们采纳的是国产化算力。在能力和供应相对有限的情况下面，我就不去拿这个规模来跟外国牌的算力规模做比较，没有必要。
我们致力于发展第二个算力平面，让 AI 有更多的技术路线和生态可以选择，所以我从一开始就说我不太在乎这一些收入的指标，或者说 Tokens 总量。
