Huawei Cloud không tham gia cuộc chiến giá Token, Zhou Yuefeng muốn thay đổi cách để AI Cloud chiến thắng

null

"Tôi không quá quan tâm tổng lượng Token là bao nhiêu, cũng không quá để ý tổng doanh thu là bao nhiêu." Tại Hội nghị sáng tạo Huawei Cloud INSPIRE 2026 tổ chức ngày 5 tháng 6, ông Zhou Yuefeng, thành viên ban giám đốc Huawei và CEO Huawei Cloud, lần đầu tiên trả lời phỏng vấn truyền thông kể từ khi nhậm chức, rõ ràng và nhất quán truyền đạt trọng tâm chiến lược hiện tại của Huawei Cloud.

Đây là một tuyên bố hiếm thấy trong thị trường đám mây AI Trung Quốc hiện nay.

Trong nửa năm qua, các nhà cung cấp đám mây như Alibaba Cloud và Volcano Engine liên tục nhấn mạnh câu chuyện AI đám mây, sử dụng lượng Token gọi trung bình hàng ngày, doanh thu MaaS làm điểm neo tăng trưởng mới, ngay cả các nhà sản xuất mô hình lớn như Moon Model, DeepSeek, Zhiyu cũng đẩy giá suy luận xuống mức thấp hơn, toàn ngành tập trung vào từ khóa là lượng gọi và quy mô mô hình.

Huawei Cloud chọn cách tiếp cận khác, bước vào chiến trường đông đúc này. Huawei Cloud đã ra mắt một loạt sản phẩm mới tập trung vào AI kể từ năm ngoái, gồm có cụm tính toán trí tuệ AICS Lingqu, bộ nhớ lưu trữ Agentic AMS, bộ điều phối tích hợp CCE Volcano Next, nền tảng vận hành tự trị AgentSphere, cùng ModelArts Next và nền tảng trí tuệ doanh nghiệp AgentArts (phiên bản mã nguồn mở openJiuwen), đồng thời đề xuất mô hình mới "Agentic Infra".

Zhou Yuefeng định nghĩa KPI của Huawei Cloud không phải là số Token, mà là "liệu mỗi Token có thực sự nâng cao năng suất hay không", trong bối cảnh cung cấp tính toán nội địa bị hạn chế, mô hình kinh doanh vẫn đang được định hình lại, Huawei Cloud đã rút khỏi cuộc đua "đứng thứ hai đám mây AI".

Không so sánh quy mô Token

Trong buổi gặp mặt, Zhou Yuefeng hiếm hoi trả lời trực diện về sự khác biệt với Alibaba Cloud và Volcano Engine. Ông nói, Huawei Cloud khác biệt với các nhà cung cấp đám mây khác, có ba lý do.

Thứ nhất là về tuyến đường tính toán. Huawei Cloud sử dụng phần cứng và phần mềm tính toán nội địa hoàn toàn, gồm có hệ thống tự nghiên cứu như Ascend, Kunpeng, CANN, Euler. Con đường này còn nhiều chông gai hơn vì Huawei không thể dùng phần cứng của người khác, chỉ có thể làm cho nội địa trở thành một câu trả lời mang tính ngành công nghiệp.

Do đó, Huawei Cloud phải xây dựng một tầng tính toán thứ hai, ngoài tuyến đường tính toán toàn cầu do NVIDIA và các đám mây công cộng chính thống chi phối. Huawei Cloud không thể, cũng không dự định dùng phần cứng "thương hiệu quốc tế" để so sánh quy mô tính toán với các đối thủ. Zhou Yuefeng nói, "Tôi không muốn so sánh doanh thu, quy mô thứ hai hay thứ ba với các đám mây khác, điều đó không có ý nghĩa."

Thứ hai là về trọng tâm kinh doanh. Các nhà cung cấp đám mây thuộc ngành internet vốn dựa vào lưu lượng C-end và hệ sinh thái nhà phát triển, còn Huawei Cloud đặt nặng vào các ngành chính phủ, doanh nghiệp và quốc kế dân sinh. Ví dụ, Huawei Hybrid Cloud đã liên tục nhiều năm giữ vị trí số một trong thị phần chính phủ, tài chính, doanh nghiệp nhà nước, phục vụ hơn 5500 khách hàng toàn cầu.

Zhou Yuefeng cho biết, tốc độ cập nhật mô hình và tính toán quá nhanh, rất có thể sau khi triển khai đã lạc hậu. Vì vậy, ông đề xuất khách hàng chính phủ, doanh nghiệp không tự xây dựng cụm máy chủ, mà sử dụng dữ liệu tại chỗ + dịch vụ tính toán/ mô hình AI từ đám mây công cộng từ xa, kết hợp các công nghệ như suy luận bí mật, huấn luyện bí mật, tính toán bí mật để cân bằng quyền chủ quyền dữ liệu và chia sẻ năng lực tính toán. Về bản chất, đây là cách chuyển lợi ích từ đợt cập nhật của đám mây công cộng đến những khách hàng không thể hoàn toàn lên đám mây công cộng.

Thứ ba là về chiến lược hệ sinh thái. Huawei Cloud làm mở nguồn rất triệt để, Ascend CANN, Euler OS, CCE Volcano, ModelArts đều mở nguồn; nền tảng trí tuệ AgentArts phiên bản mã nguồn mở openJiuwen có độ nguồn gốc hơn 90% so với bản thương mại.

Trong hội nghị còn phối hợp với Zhiyu, DeepSeek, MiniMax, Kimi, Zeyue Xingchen, Baidu, Meituan LongCat, iFlytek Xinghuo và hơn 20 nhà sản xuất mô hình hàng đầu khác phát động kế hoạch "100 mô hình, nghìn dạng, đám mây hợp tác cùng thắng".

Khi năng lực và cung cấp tính toán nội địa vẫn còn hạn chế, mở rộng hệ sinh thái càng lớn, đa dạng mô hình càng nhiều, tầng tính toán thứ hai mới có thể vững vàng.

Agentic Infra: Chuyển chiến trường từ bán Token sang bán năng suất

Nếu nói tuyến đường tính toán quyết định Huawei Cloud "không tranh gì", thì Agentic Infra lại quyết định "muốn tranh gì".

Zhou Yuefeng đưa ra một nhận định về tiến trình ngành AI, bốn năm trước làm AI là mua thẻ tính toán, ba năm trước là huấn luyện mô hình lớn, năm nay là trí tuệ nhân tạo. Tính toán và mô hình đang lùi về phía sau sân khấu, trí tuệ nhân tạo bước lên trước.

Cuộc cạnh tranh trong đám mây AI từ việc xử lý Token chuyển sang khả năng chạy thực sự trong doanh nghiệp.

Sản phẩm của Huawei Cloud cũng được sắp xếp lại theo nhận định này, bộ "bốn món" của Agentic Infra gồm có nhà máy Token hiệu quả, học liên tục, vận hành tích hợp thông minh, an toàn tự trị, mỗi phần đều phản ánh các khó khăn kỹ thuật không thể tránh khỏi khi doanh nghiệp triển khai trí tuệ nhân tạo.

AICS Lingqu giúp giảm độ trễ Token của cụm 10 vạn thẻ xuống dưới 10 mili giây; AMS dùng NPU trực tiếp kết nối CMS để tạo ra không gian nhớ PB cấp, giải quyết vấn đề ghi nhớ nhiệm vụ dài hạn của Agent; CCE Volcano Next nâng cao hơn 30% hiệu suất sử dụng tài nguyên qua chia sẻ chung bộ đào tạo và suy luận; AgentSphere dùng sandbox nhẹ để khởi động trong vòng 100 mili giây, tạo hàng chục nghìn lượt xử lý hàng phút.

ModelArts Next đã tái cấu trúc cách chơi MaaS, hỗ trợ ba chiến lược định tuyến mô hình: ưu tiên chi phí, ưu tiên hiệu quả, cân bằng, đã tích hợp hơn 15 mô hình SOTA, độ chính xác của việc điều phối vượt 95%, giảm trung bình 20% chi phí gọi.

Nhưng điểm khác biệt thực sự của Huawei Cloud là các khu vực ngành. Tại hội nghị này, Huawei Cloud lần đầu tiên ra mắt bốn khu vực "nhà máy AI ngành" gồm y tế thông minh, trí tuệ thể chất, sản xuất thông minh, tính toán khoa học.

Trong đó, khu vực y tế thông minh hợp tác xây dựng mô hình lớn RuiPath cùng Bệnh viện Phục hưng Thượng Hải, hơn 20 bệnh viện hạng ba, thành phố, huyện như Handan, Rui'an, Qianxinan, Wuan tập trung vào, điều này có nghĩa là khả năng chẩn đoán bệnh lý, vốn dựa nhiều vào kinh nghiệm chuyên gia, lần đầu tiên được cung cấp quy mô hóa dưới dạng dịch vụ đám mây tới các bệnh viện huyện.

Khu vực trí tuệ thể chất ra mắt nền tảng phát triển trí tuệ thể chất toàn quy trình CloudRobo, mục tiêu là đáp ứng nhu cầu công cụ toàn bộ chuỗi cho hơn 300 công ty khởi nghiệp trí tuệ thể chất Trung Quốc.

Zhou Yuefeng nói, ngành y tế và tài chính là những ngành số hóa phát triển nhất, dữ liệu phong phú nhất của Trung Quốc, "nếu không thể làm AI trong các ngành này, các ngành khác còn khó hơn", và trong các lĩnh vực này, thước đo giá trị AI không phải là hoạt động hàng ngày hay số Token, mà là tỷ lệ phòng ngừa rủi ro tài chính, nâng cao hiệu quả tín dụng, xác suất chẩn đoán chính xác cho bệnh nhân ở vùng xa.

Kết nối các điểm này lại, chiến lược của Huawei Cloud rõ ràng, dùng nền tảng tính toán nội địa hoàn toàn + hệ sinh thái mã nguồn mở, dùng đám mây lai + tính toán bí mật để phủ sóng chính quyền và doanh nghiệp, dùng Agentic Infra + khu vực ngành để chuyển cuộc đua từ "bán Token" sang "bán năng suất".

Con đường này chậm hơn nhiều so với theo đuổi doanh thu MaaS, cũng khó có thể tạo ra các số liệu so sánh đẹp đẽ, nhưng nó tránh được cuộc chiến giá cả khốc liệt nhất của đám mây AI hiện tại, đặt cược vào một thị trường chưa được định giá, sau khi trí tuệ nhân tạo thực sự đi vào ngành công nghiệp, ai có thể giữ vị trí nền tảng hạ tầng.

Trong lĩnh vực đám mây AI, Huawei Cloud chỉ có thể dùng cách khác. Zhou Yuefeng kết luận, "Tôi không thể xây dựng một mảnh đất đen silicon thương hiệu quốc tế." Khi các nhà cung cấp đám mây khác so sánh xem Token của họ có giá trị cao hơn, Huawei Cloud đang cạnh tranh về việc liệu hệ thống tính toán nội địa này có thể đáp ứng nhu cầu AI ngành công nghiệp Trung Quốc trong tương lai hay không.