從華為雲的平台生態，看見企業的數智化真實密碼_風聞

基於平台生態的模式，華為雲將千行百業的無數企業/產業轉型的數智化需求轉化為如今可視、可見、可滿足的產品技術需求，傳導到優質供給側，進而助力企業和中國產業實現真正的數智化躍遷。

作者|鬥鬥 

編輯|皮爺 

出品|產業家 

全面的架構創新、中國首個正式商用的大規模算力基座……2025年4月10日，華為雲生態大會上，一個名為“CloudMatrix 384超節點”的技術被正式放到台前。

AI普惠化，又向前邁了一步。

技術狂歡的浪潮裏，一個清晰的感知是如今AI技術正以前所未有的速度成為所有人的進化共識。從互聯網巨頭到初創企業，從傳統制造業到新興科技公司，都在以近乎狂奔的姿態奔赴這場熱潮。

但在技術狂歡硬幣的另一面，如今真實的AI落地水温到底是怎樣的？

一組來自Gartner最新調研結果顯示，截至2024年年底，只有8%的國內企業將生成式人工智能部署在生產環境中。同樣一組來自埃森哲的數據顯示，在國內將生成式AI視為機遇的中國企業（90%）比例比全球（77%）高20%，但在具體的流程效果上，其當下的利用效益只有全球樣本的63%和83%。

一些“落差”也更發生在服務商側。據IT桔子統計，在目前國內34家AI服務商上市公司中，有19家在2024年上半年依然處於虧損狀態，累計淨虧損超過60億元。

更真實的一個表述是，在技術狂歡的背後，在中國的產業環境裏，真實的AI落地仍存在“失焦”和“割裂”——企業很難找到合適的AI轉型服務和模型，優質的AI服務商在“業務半徑”範圍裏無法完全地服務好企業。

這些問題如今正在被越發頻繁的放到枱面上。即2025年，對企業而言，真正能實現數智化轉型的通路到底在哪？以及對優質服務商而言，如何才能保持自身良幣的模型，把對技術和產品的投入轉化為真正的市場正反饋？

AI加速落地的當下，這些問題需要更清晰的答案。

一、數智化轉型的“黑洞效應”

在愛因斯坦的《相對論》中，黑洞被賦予了一個特殊的概念，它代表的是天體運動中信息傳遞的扭曲和不對等。

這也正是如今數智化市場的供需現狀。

據不完全數據統計，截止目前，僅有25%的AI試點項目能夠規模化推廣、60%的企業在AI項目中技術與實際場景需求脱節。

這種脱節的具體表現是，在需求側，企業無法精準表達需求，導致難以找到適合自身的產品和服務商；在供給側，服務商也面臨“精準用户缺失”與“銷售渠道有限”的雙重挑戰。

這種惡性循環已經在發生。一些企業為規避AI選型錯誤風險採取"寧可不用不錯用"的保守策略；在服務商側，不少大模型服務商、Agent服務商等為爭奪有限訂單，不得不陷入價格戰泥潭。

解決方案在哪？從過往不論移動互聯網的發展還是產業互聯網的發展來看，對於需求和供給的野蠻亂序，平台生態是一個最直接有效的答案。

但這並不是一件容易的事。AI數智化落地面臨多重挑戰，即需求側因企業行業、規模差異導致隱性需求難以精準識別；供給側則因服務商能力參差不齊，需建立篩選機制避免劣幣驅逐良幣。

根本而言，平台生態需深度理解AI落地全鏈條，既需對需求端進行顆粒化拆解，更要深入認知技術產品的價值實現路徑，方能構建優質服務體系。

二、一個良性的數智化平台生態模型，

應該是怎樣的？

那麼，一個良性的數智化平台生態模型，到底應該是怎樣的？

要想基於平台生態的模式實現供需兩端的精準對接，需直面其背後更深層的矛盾。

即從底層來看，企業之所以無法精準表達需求，究其根本原因，主要存在"語義鴻溝"；而技術服務商之所以“賣不好”產品，根本原因在於從傳統IT系統向AI驅動的業務重構，複雜度直線上升，需求涉及多維度的組合優化。

顯然，這不再是一個單點考核，而更是一個系統工程。

一些能看到的市場情況是，不少被提出的“主流解決方案”是服務商通過彼此集成不同技術模塊來滿足企業需求，但這種"集成式交付"往往會因協議不統一、數據格式不兼容而失敗。

這些也恰都是一個良性平台生態應該考慮的問題。即平台方需具備對AI等數智化需求的原子化拆解能力、對服務商核心優勢的深度認知，以及跨服務集成能力；具體到產品層面，應提供基礎組件庫（如數據庫、安全防護、智能服務）和需求模塊化拆解工具，構建跨行業適配機制；生態層面需建立服務商與企業間的價值循環體系，實現共生共贏。

也可以説，如果想要完成這個數智化“黑洞”的貫通，其需要的是一個能深刻理解AI全產業模型的底層構建方——從需求到供應，從前沿技術到分子拆解，甚至從夥伴激勵到線下服務體系等。

三、在華為雲，

看見平台生態的樣本實踐

實際上，華為雲提供的恰是這樣一個答案。

首先，以華為雲商店為例，其如今通過智能化服務和模塊化設計，構建了覆蓋"查找—購買—部署—管理—支持"的B2B一站式解決方案閉環，可以幫助企業有效完成從模糊需求到可執行路徑的轉化難題。

一個數據是，如今華為雲商店應用數量已超1.2萬，覆蓋全球170+國家和地區。

更具體來看，一些特殊的平台設計也驅動着對不同企業需求的滿足，比如其智能化導購系統支持"搜/薦/比/試/詢"全流程服務，可以幫助企業快速篩選商品；再比如商品部署模式支持企業以SaaS化訂閲、容器化部署、API調用等不同組合接入使用。

此外，從服務體系來看，華為雲商店提供全球化的專業服務網絡，覆蓋170+國家和地區，並實現7×24小時服務響應，從技術選型到售後支持形成全生命週期保障。

不僅在需求側，華為雲給出的平台生態答卷也更在技術服務商側。

據瞭解，面向服務商，如今華為雲提供了11種應用上架方式和結構化商品配置頁面，配合行業標籤體系，幫助其精準觸達目標客户；同時，基於其創新的"組合銷售"能力，可以支持跨場景、跨夥伴的商品打包銷售，進而有效滿足行業客户的多樣化需求，使合作伙伴獲得更高銷售分成。

2024年，**華為雲生態“朋友圈”持續擴容，夥伴數量超4.5萬；開發者作為華為雲生態的重要組成部分，規模已經超1200萬；銷售業績也愈發亮眼，其中年業績超百萬的銷售夥伴達400家，超千萬的達150家。**這恰對應了華為雲全球生態部總裁康寧所説的那句：“生態是廣袤的沃土，只有生態夥伴的成長和成功，才有生態系統的枝繁葉茂。”

此外，更值得一提的是，在產品和技術加持之外，更被看見的還有華為雲面向夥伴的強勁生態體系——“Go Cloud”和“Grow Cloud”。前者提供了全棧技術支持與定製化方案，助力夥伴拓展服務邊界並實現增長；後者則強化了夥伴間市場協同與銷售聯動，促進資源互補與深度共贏。

這些從平台到政策的模式，也恰可以看作，**華為云為生態夥伴構建的是一個渠道加持、技術扶持、彼此共贏的新生態循環系統。**在這個成熟的生態夥伴體系之上，對應的是對更多複雜企業數智化需求的滿足和適配。

實際上，這些對從需求到服務能力的拆解，也更對應着華為雲自身對於AI數智化產業鏈的深刻理解和技術沉澱。

比如這次華為雲2025生態大會中，吸引市場目光的CloudMatrix 384超節點技術，其具備的“高密、高速、高效”特點，使得昇騰雲算力底座搭載的CloudMatrix架構實現了從服務器級到矩陣級的資源供給模式突破。

這種技術勢能與生態資源的協同創新，也恰在構成着華為雲如今展現出來的新“AI基建者”角色：通過深度融合鯤鵬、昇騰、鴻蒙等根技術能力，華為雲構建了以超大規模算力為地基、模塊化技術組件為磚石的開發者生態矩陣。通過平台生態的模式，華為雲將千行百業的無數企業/產業轉型的數智化需求轉化為如今可視、可見、可滿足的產品技術需求，傳導到優質供給側，進而助力企業和中國產業實現真正的數智化躍遷。

這是華為雲的價值，也更是如今一個良性的數智化平台生態正在交出的一張新答卷。