算力之外拼记忆 华为云亮出企业级AI产品矩阵

9月18日，在华为全联接大会2026上，华为董事、华为云CEO周跃峰公布多项企业级AI产品进展：灵衢昇腾950智算集群服务将于9月30日在国内市场商用、11月30日在海外市场商用；企业级智能体平台智果AgentArts及开源版openJiuwen已服务100多家企业，智果AgentArts将于12月30日面向海外市场商用。

同日，华为云还推出CMS记忆存储解决方案，并上线“行业AI梦工厂”政务智能专区和AI硬件专区，进一步拓展企业智能体的基础设施和行业应用。周跃峰表示，智能体时代，基础设施的核心不再只是提供算力，还要提高Token运行效率，让通用计算与AI计算协同，支持模型持续学习，并让智能体安全、可靠地运行在真实生产环境中。目前，华为云面向智能体的基础设施Agentic Infra已服务3500多个客户。

昇腾950智算集群明确商用时间

随着国内和海外商用时间确定，灵衢昇腾950智算集群将通过云服务的方式向企业客户提供算力。周跃峰介绍，新集群重点提升长时间训练的稳定性，以及训练和推理的运行效率。

据华为云披露，该服务基于全链路可观测的五级快速恢复机制，保障云上训练40天稳定运行，实现10分钟内故障恢复，通过调度、缓存、算法协同优化，Token吞吐性能相比上一代算力提升20%。

在周跃峰看来，面向智能体的基础设施需要具备“高效Token、增强记忆、通智一体化调度、安全自治”四项能力。除了模型计算效率，智能体能否保留任务过程中的信息、调用不同计算资源并安全运行，也成为基础设施需要解决的问题。

他以人的记忆力为例称，形容一个人聪明，不仅要看反应是否够快，也要看记忆力是否足够好。智能体在运行过程中，同样需要把过程数据保存下来，避免重复计算，提高效率。

华为云当天推出的CMS记忆存储解决方案，针对的就是智能体长程任务对记忆容量和访问效率的需求。按华为云公布的信息，该方案构建PB级记忆空间，存储容量较业界同类产品提升1倍；支持TB级记忆高速读取，性能较业界同类产品提升50%。

周跃峰还介绍，华为云希望通过不同层级存储之间的数据调度，提高推理过程中的存储效率。

在基础设施层之上，华为云继续推进开放的模型服务，强调智能体在执行任务时，需要不同类型的模型提供不同的能力和服务。

“不仅仅是因为开放，更因为在智能体的运行过程当中，它需要不同类型的模型提供不同的能力和服务。”周跃峰称，华为云通过Agentic MaaS模型即服务平台汇聚不同厂商的模型，支持开发者免部署、一键调用。

周跃峰介绍，华为云已与国内多家通用大语言模型和多模态生成模型厂商合作。他认为，多模态模型在面向行业的AI应用中将发挥越来越重要的作用，包括具身智能、自动驾驶和科学仿真等。

加速AI产品落地

在模型调用之外，华为云正通过企业级智能体平台，帮助客户完成智能体的开发、运行和管理。周跃峰介绍，智果AgentArts与开源版openJiuwen两大企业智能体平台同步推进，重点提供长程任务规划、记忆，以及安全、自治、可控的管理能力。其中，智果AgentArts已在中国市场商用，将于12月30日面向海外市场商用，openJiuwen下载量超过329万。

AI产品向企业落地的过程中，办公是其中一个重要落地方向。8月以来，腾讯、字节跳动、阿里巴巴等均释放出明显信号，打造主力AI办公产品。8月25日，字节跳动发布AI办公产品“豆包工作”，统一面向生产力场景的AI Agent（智能体）产品与品牌，并与协同办公应用飞书深度打通。8月3日，阿里巴巴将三款产品整合形成企业级Agent产品“千问办公”（QwenWork），并接入新发布的旗舰模型Qwen3.8。9月2日，腾讯WorkBuddy宣布开放平台正式上线，向软硬件开放智能体底座能力。

对此，华为云与金山办公合作，在云底座上增设专业办公入口。金山办公副总裁、企业事业部总经理吴庆云介绍，金山办公与华为云的联合方案，以华为云基础设施和智能体平台为基础，融合WPS 365文档能力等，构建文档审阅、公文写作、数据分析、合同助理、会议助理等办公智能体，面向金融、政企等行业推进应用。

吴庆云表示，企业不仅需要让AI能够理解业务，还要让AI调用工具、参与业务流程。同时，企业需要知道AI算力投入到哪里、产生什么价值，以合理分配资源；在安全方面，则需要统一管理身份、数据、设备和AI行为。

在办公场景之外，华为云还推动AI落地多个垂直行业。周跃峰介绍，通过沉淀行业场景、模型、数据、知识和智能体，将单个项目里的Know-How（专业知识）做成可复用资产，目前已落地智慧医疗、具身智能、科学计算、智能制造、智慧金融等领域，沉淀上千个行业资产，落地项目超过1000个。

不过，企业从使用模型到让智能体进入核心流程，还需要调整业务和管理方式。华为监事会副主席陶景文认为，员工个体效率的提升，并不意味着组织效率会同步提高，大量分散的智能体如果缺少组织和治理，也可能带来权限、责任和流程上的冲突。

对此，陶景文认为，企业需要围绕人与AI协同重新设计流程，并将内部数据、知识、制度和规范转化为AI能够理解和使用的内容。AI场景接入生产系统、为企业带来实际价值，是衡量落地效果的关键。