全球AI竞赛的焦点，已经从通用模型能力，转向实际行业应用能力。在这场新的商业竞速中，企业究竟该如何构建专属的AI战斗力？

3月20日，在华为中国合作伙伴大会2026上，华为云给出了自己的解题思路。

华为云CEO周跃峰指出，公有云是企业AI落地最优解、承载未来AI生产力的最佳平台。

针对当下“百模争鸣”的行业趋势，他明确提出以开源开放为根基、以“后训练”构建模型核心差异化的路径，旨在为企业打造可落地、有专属竞争力的AI解决方案。

新的胜负手：后训练？

随着行业步入智能体时代，周跃峰抛出了一个具有前瞻性的行业洞察：模型竞争的核心胜负手已然转向了“后训练”能力。

通用大模型虽然“博学”，但往往缺乏深度的行业Know-how，后训练的核心价值，正是让这些通用大模型吃透专属的行业知识，并精准适配特定的业务场景。

基于此，华为云打造了后训练套件，覆盖了从CPT（持续预训练）、SFT（监督微调）到RL（强化学习）的全流程技术能力。

通过这一套件，企业能够在顶尖基础模型之上，深度灌注自身的行业知识，并融合华为生态独有的鸿蒙编码能力与昇腾算子优化等核心“养分”。

据悉，这一组合拳不仅能提升模型在具体业务场景中的精度，还能优化鸿蒙系统的适配性与昇腾底层算力的运行效率。

与此同时，周跃峰透露，华为云有针对强化学习和后训练的研发团队，这个团队对自研、开放、开源的大模型进行面向各个行业、各个场景的后训练和强化学习，使得他们具备更加差异化的能力，这就是华为云在模型上的策略。

公有云何以成“最优解”

周跃峰指出，在人工智能从技术探索迈向规模化应用的关键阶段，相比自建数据中心，公有云的优势日益显著。

数据显示，2025年全球85%的AI算力资源部署于云端，超过87%的企业选择在云上开展AI业务和创新实践，云成为AI投资的绝对主流。

这背后的商业逻辑并不复杂。

在成本和人才层面，线下数据中心的建设面临着周期长、投资巨大的沉重负担，同时，顶尖AI人才在市场上高度供不应求。

对此，云端汇聚了庞大的AI算力集群，以及海量的AI工程师和算法设计工程师，企业调用云上的AI能力不仅能实现成本最优，更能有效缓解严重的人才焦虑，从而将宝贵的精力聚焦于核心业务逻辑与AI创新本身。

在企业极其看重的安全层面，公有云提供了远超自建环境的防护壁垒。以华为云为例，依托其智能统一的运营方案，高达99%的安全威胁能够在5分钟内实现闭环，99%的网络攻击可被自动化处置，这为企业AI资产筑牢了安全底线。

更为关键的是，面对AI大模型呈现出的周级迭代的极速演进趋势，传统的线下部署模式根本无法通过频繁的升级来保持技术跟进。公有云模式则能有效确保企业始终调用到最新的算力资源，并持续获得业界最领先的AI能力赋能。

坚持开源

周跃峰还强调，华为云始终坚守开源开放理念。

大模型策略上，华为云全面开放自研盘古大模型，推出涵盖718B至1B的全尺寸版本矩阵并开源，同时支持160余个业界顶尖SOTA模型开箱即用，包括DeepSeek、Qwen、智谱GLM等主流优质模型。

与此同时，华为云还实现顶尖模型“发布即上线”的极速响应，如智谱GLM-5模型实现当日Day 0接入，这无疑为企业开发者提供了最丰富、最前沿的弹药库。

面向智能时代，华为云目标是成为企业级AI创新“黑土地”。

据悉，华为云码道（CodeArts）代码智能体在今年2月开启公测；华为云一站式企业级智能体开发平台AgentArts的企业商用版将于4月正式开启公测，而openJiuwen增强版也定于5月正式开源。