華為云，正走到一個需要重新評估方向與節(jié)奏的關(guān)鍵時點。

在過去半年里，華為云經(jīng)歷了一次罕見的動蕩：模型風(fēng)波未平，高管接連被降級；營收增速放緩，組織頻繁調(diào)整。

這些變化的背后是，在AI重塑云計算邏輯的當(dāng)下，華為云在公有云領(lǐng)域的競爭力已明顯落后于阿里云和火山引擎這些誕生于互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的玩家。

這一趨勢直觀反映在數(shù)據(jù)上。2024 年，華為云全年營收385.23 億元，同比僅增長8.5%。而阿里云2025財年營收1180億元，同比增長11%；此外，據(jù)《劃重點》報道，火山引擎2024年營收超過120億，增長超過60%，2025年營收目標(biāo)超過250億，目標(biāo)增速超過100%。

究其原因，華為云從未真正建立起適配公有云競爭的核心能力。

在以“開發(fā)者生態(tài)+靈活產(chǎn)品化”為增長飛輪的AI時代，華為云始終缺乏快速響應(yīng)的產(chǎn)品節(jié)奏、以用戶為中心的組織機(jī)制，以及可持續(xù)的生態(tài)運(yùn)營體系。

它的困境，從來不是某個人、某個團(tuán)隊的問題，而是植根于它的出身和路徑。在市場化的競爭下，一個擅長體系化工程、高舉高打的組織，很難在一個依賴開發(fā)者生態(tài)和快速迭代的戰(zhàn)場贏得最后勝利。

但這場困境，也并未是壞事。

因為它給華為云提供了一個可能的戰(zhàn)略調(diào)整窗口，那就是：逐步淡出公有云競爭，把更多資源押注在芯片等具備長期積累和技術(shù)壁壘的方向上。

如果能夠成行，那對華為而言，這不僅是一次簡單的業(yè)務(wù)調(diào)整，更是一次對自身邊界的重新確認(rèn)：從一個競爭激烈的市場主動抽身，回歸最擅長的工程底色，這也將重新定義它在AI基礎(chǔ)設(shè)施時代的角色。

/ 01 / 華為云的2025，并不平靜

過去半年，華為云并不平靜。

今年7月，一名研究者在GitHub發(fā)布報告稱，通過“模型指紋”比對發(fā)現(xiàn)，華為盤古Pro MoE模型與阿里Qwen-2.5 14B的注意力層參數(shù)相似度高達(dá)0.927，遠(yuǎn)超行業(yè)普遍認(rèn)定的參考閾值0.7，部分模塊甚至達(dá)到逐層復(fù)現(xiàn)的程度。

更引發(fā)爭議的是，盤古模型的開源代碼中，仍殘留有“Copyright 2024 Alibaba Group”的字樣。

事件發(fā)酵后，華為隨即對云計算業(yè)務(wù)展開調(diào)整。8月，華為云組織優(yōu)化，涉及上千人。其中最受關(guān)注的是，云EI（企業(yè)智能）產(chǎn)品線下負(fù)責(zé)盤古模型商業(yè)化落地的“模型定制化與交付團(tuán)隊”被撤銷。

這是風(fēng)波之后，華為首次對模型相關(guān)業(yè)務(wù)做出收縮決策。

實際上，今年6月以來，華為未再發(fā)布新模型，直到10月，才開源了
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1。對比阿里通義、字節(jié)豆包，乃至DeepSeek維持“兩月一更”的節(jié)奏，華為模型側(cè)的更新明顯放緩。

與此同時，華為也在云計算部門強(qiáng)化內(nèi)部治理。

10月18日，華為紀(jì)委發(fā)布處理決定，因云業(yè)務(wù)存在數(shù)據(jù)造假與經(jīng)濟(jì)舞弊問題，對多位相關(guān)責(zé)任人做出處理。

其中，華為云CEO張平安被連降三等，并予以嚴(yán)重警告。在華為的職級體系中，這意味著從22a降至21a，是極其罕見的高管處分。

同時被處罰的，還有華為云服務(wù)產(chǎn)品部部長張宇昕、全球銷售服務(wù)負(fù)責(zé)人石冀琳、生態(tài)負(fù)責(zé)人康寧，這3人也因管理不到位被連降兩等。

這起“連降”事件引發(fā)外界高度關(guān)注，一方面是因為處分力度之重，另一方面則是它所暴露出的深層問題：華為云所面臨的，不僅僅是一次風(fēng)控失誤或個體責(zé)任，而是其在新一輪技術(shù)周期中的結(jié)構(gòu)性困境。

在AI重塑云計算格局的今天，華為云越來越難以與阿里云、火山引擎等誕生于互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的玩家正面競爭。

這并非是因為華為云缺乏技術(shù)能力，而是它從一開始就走在一條截然不同的路徑上。華為更擅長工程系統(tǒng)而非開發(fā)者生態(tài)，更習(xí)慣自上而下的交付節(jié)奏，而非市場驅(qū)動的產(chǎn)品迭代。

某種程度上說，華為云今天的困境，早已寫在它的出身里。路徑?jīng)Q定了它的組織方式與技術(shù)選擇，也限制了它在新一輪產(chǎn)業(yè)重構(gòu)中的位置。

/ 02 / 工程化基因，難解云計算之題

從創(chuàng)立之初，華為云的定位就帶著強(qiáng)烈的“自我消化”色彩。準(zhǔn)確來說，它不是一個圍繞用戶問題定義出來的產(chǎn)品，而是華為硬件業(yè)務(wù)在新商業(yè)環(huán)境下的延伸嘗試。

過去，華為通過出售服務(wù)器、交換機(jī)、存儲等整機(jī)設(shè)備，形成了明確的商業(yè)閉環(huán)。但當(dāng)企業(yè)開始從“買設(shè)備”轉(zhuǎn)向“租云”，這套模式遇到了巨大的挑戰(zhàn)。

為了應(yīng)對出貨壓力，華為決定親自下場建云，把自家設(shè)備裝進(jìn)數(shù)據(jù)中心，再把算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)封裝成“服務(wù)”賣出去。

這是一種典型的逆向驅(qū)動（inside-out）思維：不是從客戶問題出發(fā)來定義產(chǎn)品，而是從內(nèi)部產(chǎn)能出發(fā)，尋找一個新的出口。

這種路徑也影響了后來華為云在平臺與生態(tài)層的建設(shè)，并在長期產(chǎn)生影響，使得華為云更擅長底層IaaS資源的建設(shè)與交付，尤其在政企、能源等強(qiáng)調(diào)穩(wěn)定性的場景中表現(xiàn)良好，但在PaaS、SaaS層的表現(xiàn)始終乏善可陳。

這與它的組織文化密切相關(guān)。華為是一家典型的工程型公司，戰(zhàn)略節(jié)奏以年為單位，目標(biāo)層層分解，組織流程嚴(yán)密，擅長做大型、交付導(dǎo)向、資源密集型項目。

這套機(jī)制在To G、To B的定制化項目里效率極高，但面對中小開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊等追求快速響應(yīng)、彈性資源的公有云用戶時，顯得不夠靈活。

例如，在傳統(tǒng)IT模式中，企業(yè)上線系統(tǒng)前要提前規(guī)劃帶寬、IP段、QoS等網(wǎng)絡(luò)資源，而在公有云世界，客戶的需求實時且高彈性，哪怕在凌晨一點，一個突發(fā)請求也可能要求網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容一倍、加新段IP資源，立刻上線。

這種即時彈性需求，對華為原本以計劃驅(qū)動為核心的能力體系提出了挑戰(zhàn)。

業(yè)內(nèi)人士透露，華為過去在網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度方面一直“很苦惱”，為此甚至從阿里云、騰訊云等公司引入IaaS平臺工程師，原因就是“原系統(tǒng)太工程化了，調(diào)度機(jī)制偏靜態(tài)，彈性跟不上”。

這些局部補(bǔ)強(qiáng)在短期內(nèi)能解決問題，但本質(zhì)上無法緩解深層的結(jié)構(gòu)性錯位。進(jìn)入AI時代，這種錯位進(jìn)一步放大，尤其在“數(shù)據(jù)、算法、生態(tài)”這三大決定AI平臺競爭力的要素上，華為云始終處于不利位置。

先說數(shù)據(jù)，大模型時代的數(shù)據(jù)競爭，早已不是“存得多”或“算得快”那么簡單，而是誰擁有最貼近真實業(yè)務(wù)的高質(zhì)量語料。

阿里云背靠電商、廣告、物流等多條業(yè)務(wù)線，擁有海量用戶行為數(shù)據(jù)；騰訊云則依托社交與內(nèi)容平臺，沉淀了豐富的對話、圖像、音視頻等多模態(tài)素材。這些原生互聯(lián)網(wǎng)場景構(gòu)成了天然的數(shù)據(jù)閉環(huán)，也讓它們在模型能力和產(chǎn)品化路徑上更具優(yōu)勢。

相比之下，華為云缺乏類似的原生互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景，也就難以獲取可用于模型訓(xùn)練的高質(zhì)量語料與標(biāo)簽數(shù)據(jù)。

算法與人才，是另一個難以逾越的鴻溝。AI研發(fā)高度依賴人才密度和全球協(xié)同能力，但自2019年被列入“實體清單”以來，華為在全球范圍的招聘和學(xué)術(shù)合作受限明顯。

美國、歐洲、加拿大等AI研究中心的高校與實驗室大多對與其合作持謹(jǐn)慎態(tài)度，海外人才出于簽證、合規(guī)與聲譽(yù)考量，對加入華為抱持觀望態(tài)度。

這使得華為很難以系統(tǒng)化方式在全球范圍內(nèi)大規(guī)模引入頂尖AI算法研究人員。這也進(jìn)一步拉大了其與阿里、字節(jié)跳動等公司的差距。

生態(tài)層面的挑戰(zhàn)更為根本。目前，主流AI訓(xùn)練與推理的技術(shù)棧，幾乎全部建立在NVIDIA GPU及其開發(fā)框架CUDA之上。從PyTorch、TensorFlow、JAX等主流框架到底層硬件指令，CUDA已經(jīng)成為事實上的AI編程標(biāo)準(zhǔn)，擁有龐大的開發(fā)者生態(tài)和社區(qū)支持。

但華為受限于美國制裁，無法采購NVIDIA高性能GPU，只能押注自研昇騰芯片，另起爐灶，構(gòu)建自己的AI開發(fā)體系——CANN架構(gòu)。

這意味著，它不僅要重建一整套從編譯器、框架適配、推理優(yōu)化到調(diào)度機(jī)制的全鏈條，還要吸引開發(fā)者為其單獨(dú)適配算法模型，這對任何一家廠商來說都是異常艱難的任務(wù)。

從這個角度上說，很難將華為云當(dāng)下的困境完全歸結(jié)于能力不足，這背后既有外部環(huán)境的約束，也有其組織慣性與工程體系的限制。在AI成為云平臺增長引擎的當(dāng)下，這些看似“慢一拍”的差距，正在被迅速放大。

/ 03 / 華為是時候回到最擅長的位置了

公有云的困境，對華為來說，未必是一件壞事。

投資圈有一個詞叫“信噪比”，在冗余信息中提取有價值的判斷。在企業(yè)戰(zhàn)略里，也一樣。

商業(yè)決策往往發(fā)生在“噪音多于信號”的環(huán)境中。越是在系統(tǒng)復(fù)雜、選項增多的階段，企業(yè)越容易陷入“做點什么”的慣性。因為行動總能帶來心理上的安全感，而放棄則意味著不確定、質(zhì)疑和等待。但真正重要的，不是做得多，而是識別出那個最值得下注的方向。

而這種重新判斷的機(jī)會，往往只在“退潮時”才真正顯現(xiàn)出來。

喬布斯重返蘋果的那一年，公司距離破產(chǎn)只有一步之遙。此前幾年，蘋果陷入產(chǎn)品線膨脹的泥沼：Newton PDA、Pippin游戲主機(jī)、打印機(jī)、授權(quán)機(jī)……資源分散，方向混亂，連最核心的Mac產(chǎn)品都因設(shè)計老舊而失去競爭力。

喬布斯做的第一件事，是砍掉70%的產(chǎn)品。他在白板上畫了一個四象限，把整個產(chǎn)品線收斂為“消費(fèi)級/專業(yè)級”的臺式機(jī)和筆記本四個方向。他說：“我們的任務(wù)不是取悅所有人，而是做幾款偉大的產(chǎn)品�！边@句話至今仍是蘋果戰(zhàn)略的基本坐標(biāo)。

華為也許正處在類似的節(jié)點上。過去，它在通信、芯片、終端等多個領(lǐng)域都積累了扎實的工程能力。但公有云這條線，越來越像是一個結(jié)構(gòu)不匹配的選項，過度消耗組織資源，卻難以建立可持續(xù)的比較優(yōu)勢。

相比之下，芯片與算力，反而是華為當(dāng)下更清晰也更具主動權(quán)的方向。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，截至 2024年，華為在中國AI芯片市場的份額已達(dá)23%，僅次于英偉達(dá)，位列第二。

當(dāng)下，國產(chǎn)芯片迎來了一輪密集的上市潮。摩爾線程、沐曦股份已通過科創(chuàng)板上市委審議，壁仞科技、礪算科技等也在排隊之中。

但從供給端來看，當(dāng)前具備穩(wěn)定量產(chǎn)能力、能夠真正服務(wù)頭部客戶的廠商仍然屈指可數(shù)。對于華為來說，這或許正是一個由外部環(huán)境主動創(chuàng)造出的罕見機(jī)會窗口，趁格局未定，借勢建立起更牢固的AI算力壁壘。

放棄公有云，全力押注芯片，不僅是一個追逐更具確定性增長的機(jī)會，更是一次回歸自身工程底色、重新定義市場角色的戰(zhàn)略選擇。

過去兩年，英偉達(dá)用十倍股價增長證明了一件事：在這場由模型驅(qū)動、算力定價的AI競賽中，真正的價值錨點不在應(yīng)用層的變化，而在于底層的算力供給。

此刻，華為也許是時候回到那個它最擅長的位置了。

文/林白