華為云CEO周躍峰：模型競爭的核心勝負手已然轉向“后訓練”

全球AI競賽的焦點，已經從通用模型能力，轉向實際行業應用能力。在這場新的商業競速中，企業究竟該如何構建專屬的AI戰斗力？

3月20日，在華為中國合作伙伴大會2026上，華為云給出了自己的解題思路。

華為云CEO周躍峰指出，公有云是企業AI落地最優解、承載未來AI生產力的最佳平臺。

針對當下“百模爭鳴”的行業趨勢，他明確提出以開源開放為根基、以“后訓練”構建模型核心差異化的路徑，旨在為企業打造可落地、有專屬競爭力的AI解決方案。

新的勝負手：后訓練？

隨著行業步入智能體時代，周躍峰拋出了一個具有前瞻性的行業洞察：模型競爭的核心勝負手已然轉向了“后訓練”能力。

通用大模型雖然“博學”，但往往缺乏深度的行業Know-how，后訓練的核心價值，正是讓這些通用大模型吃透專屬的行業知識，并精準適配特定的業務場景。

基于此，華為云打造了后訓練套件，覆蓋了從CPT（持續預訓練）、SFT（監督微調）到RL（強化學習）的全流程技術能力。

通過這一套件，企業能夠在頂尖基礎模型之上，深度灌注自身的行業知識，并融合華為生態獨有的鴻蒙編碼能力與昇騰算子優化等核心“養分”。

據悉，這一組合拳不僅能提升模型在具體業務場景中的精度，還能優化鴻蒙系統的適配性與昇騰底層算力的運行效率。

與此同時，周躍峰透露，華為云有針對強化學習和后訓練的研發團隊，這個團隊對自研、開放、開源的大模型進行面向各個行業、各個場景的后訓練和強化學習，使得他們具備更加差異化的能力，這就是華為云在模型上的策略。

公有云何以成“最優解”

周躍峰指出，在人工智能從技術探索邁向規模化應用的關鍵階段，相比自建數據中心，公有云的優勢日益顯著。

數據顯示，2025年全球85%的AI算力資源部署于云端，超過87%的企業選擇在云上開展AI業務和創新實踐，云成為AI投資的絕對主流。

這背后的商業邏輯并不復雜。

在成本和人才層面，線下數據中心的建設面臨著周期長、投資巨大的沉重負擔，同時，頂尖AI人才在市場上高度供不應求。

對此，云端匯聚了龐大的AI算力集群，以及海量的AI工程師和算法設計工程師，企業調用云上的AI能力不僅能實現成本最優，更能有效緩解嚴重的人才焦慮，從而將寶貴的精力聚焦于核心業務邏輯與AI創新本身。

在企業極其看重的安全層面，公有云提供了遠超自建環境的防護壁壘。以華為云為例，依托其智能統一的運營方案，高達99%的安全威脅能夠在5分鐘內實現閉環，99%的網絡攻擊可被自動化處置，這為企業AI資產筑牢了安全底線。

更為關鍵的是，面對AI大模型呈現出的周級迭代的極速演進趨勢，傳統的線下部署模式根本無法通過頻繁的升級來保持技術跟進。公有云模式則能有效確保企業始終調用到最新的算力資源，并持續獲得業界最領先的AI能力賦能。

堅持開源

周躍峰還強調，華為云始終堅守開源開放理念。

大模型策略上，華為云全面開放自研盤古大模型，推出涵蓋718B至1B的全尺寸版本矩陣并開源，同時支持160余個業界頂尖SOTA模型開箱即用，包括DeepSeek、Qwen、智譜GLM等主流優質模型。

與此同時，華為云還實現頂尖模型“發布即上線”的極速響應，如智譜GLM-5模型實現當日Day 0接入，這無疑為企業開發者提供了最豐富、最前沿的彈藥庫。

面向智能時代，華為云目標是成為企業級AI創新“黑土地”。

據悉，華為云碼道（CodeArts）代碼智能體在今年2月開啟公測；華為云一站式企業級智能體開發平臺AgentArts的企業商用版將于4月正式開啟公測，而openJiuwen增強版也定于5月正式開源。