周末參加了華為開發者大會，其中華為云MaaS的發布會讓我印象極為深刻，因為第一次看到了一家AI平臺把用戶的問題和場景作為重中之重來講，而不是在那里炫大模型有多少參數，或者展示模型的打榜排名。

大模型最近非常熱門，但是很多大模型項目都失敗了，大家嘗嘗鮮就放棄了，主要原因就是AI沒有找到場景，或者沒有在這個場景下真正有效地用起來。

華為公有云運營部部長劉杰舉了一個非常生動的例子：

“一家養豬企業想要開發養豬大模型，很多人認為"大模型+RAG就夠了"，但測試發現這就像讓本科生臨時翻書答題，看著相關，卻還不夠專業。要讓大模型成為養豬專家，必須把百萬字飼養經驗真正喂進大模型，把知識內化，才能在復雜業務場景下的精準泛化。但要微調需要高質量數據。客戶有近百萬字專業文檔，卻散落各個部門的Word、Excel。PPT、PDF里，格式混亂，質量參差不齊，難以處理，這幾乎是傳統行業的通病——常常高估了算法的神奇，卻嚴重低估數據治理的難度。”

華為云的解決方案就是開發了一套數據清洗解決方案，一鍵抽取養豬指標、工藝、病癥，自動生成高質量問答對，僅一周就備好數據集，多快好省的打造出一個“大模型養豬專家”。

再比如有個電力行業客戶，部署了一套滿血版DeepSeek，但是它并不能同時滿足低時延、本地數據微調、長思維鏈精準輸出等需求。華為云的方案是用同一臺昇騰云服務器中部署資格小模型，同時滿足了智能問數、物料助手、代碼助手和文檔轉換的四大主要業務需求，不僅整體算力成本降低了50%，還達到DeepSeek-R1滿血版的效果。

這樣的服務案例做多了，華為云敏銳地識別出了大模型冰山下的五個坑:

（1）手握一堆大模型的錘子，卻滿世界找業務的釘子

（2）大模型越新就越好，越大就越爽

（3）業務數據一片沼澤，無法用于訓練

（4）大模型落地拼算力，不需對業務理解太深

（5）只做一錘子項目，不搞持續優化

這些坑怎么避？

01

五大坑的解題之道

華為云給出的解題之道是“三層五階十二步”。

三層：重定義智能業務，模型開發與交付，持續優化AI應用

五階段：場景識別，模型選型，模型調優，數據治理，持續運營。

看到如此清晰方法論，一個可復用的AI生產流程，我就感覺到華為云做了很多客戶服務案例，實際上也確實如此：

華為云MaaS平臺本身就做過100+行業客戶昇騰適配的實踐，沉淀出了大量模型適配經驗，在國產算力上收錄了30+業界主流開源大模型，并全面基于昇騰AI云服務進行適配和優化。

與此同時，華為云MaaS平臺基于上百次的支撐中小企業客戶項目，它總結出了大量經過商業化驗證的場景化解決方案。華為MaaS平臺把這些解決方案形成商業模板，可以一鍵復制，零代碼搭建，幾分鐘內就可以驗證業務，效率極高。

在華為云MaaS平臺上還入駐了一大批優質的MCP服務（如美圖影像、通達信、天眼查），為用戶深耕行業提供可商用基礎。

而將上述方案、實踐、經驗等融會貫通，華為云推出了一整套解決方案，打通了從底層算力到上層應用的全鏈路，提供了一個系統化的、端到端的解決方案。它不是零散工具的堆砌，而是一個完整、高效的AI能力交付體系，讓企業的大模型落地更加清晰可靠。

大模型發展到現在，已經從“拼參數”到了“拼價值”階段，誰更懂客戶的問題，提出更好的解決方案，才可能最后勝出，華為云MaaS平臺上總結出的解決方案，很可能成為最終勝出的殺手锏。

單單有這些方法論還是不夠的，必須有底層的技術平臺來支持。

在底層技術方面，華為云MaaS平臺實力更是“深不可測”。

02

全棧式創新

我們都知道美國一直在限制中國算力的發展，全面圍堵AI算力供應，中國能拿到的英偉達芯片都是閹割版本。

在這種情況下，如何才能突圍呢？華為云的方案是全棧式創新，用架構優勢實現提升。

大家可能都聽過華為云CloudMatrix 384超節點，華為通過自己擅長的光通信，首創將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU通過全新高速網絡MatrixLink全對等互聯，形成一臺超級“AI服務器”，單卡推理吞吐量躍升到2300 Tokens/s。

雖然英偉達也有GB200 NVL72，并且單卡性能更高，但是受芯片間通訊技術限制，組網規模受限，72張卡就到頭了。

最終的結果是，華為云CloudMatrix 384超節點提供高達300 PFLOPs的密集BF16算力，接近達到英偉達GB200 NVL72系統的兩倍！

更厲害的是，華為云CloudMatrix 384超節點天然就很適合跑像DeepSeek這樣的MoE（多專家）模型。因為DeepSeek V3和R1是由256個專家模型構成的，在英偉達72張卡的超節點中，一張卡肯定要容納多個“專家”，資源就不夠了。但是在華為云CloudMatrix 384超節點中，“一卡一專家”，支撐DeepSeek等千億模型推理性能3倍躍升。

這樣的例子還有很多，比如通過大規模“專家并行”（EP）技術，把模型拆得很散，分配到眾多計算卡上，讓解碼更快，延遲更低。在超節點內，大模型權重被分布式存儲在數百張GPU上，單卡預留更多顯存容量，支持更長的上下文序列，實現系統的更大吞吐性能。

就像微服務架構有個網關一樣，華為云MaaS平臺也做了模型網關，無論你身在何處，模型網關都能將請求自動路由至最近節點，降低用戶側延遲。通過動態合并空閑算力形成“公共資源池”，提升了集群利用率，它還可以智能識別 Prompt 長度，長文本請求自動調度到高顯存節點，確保處理穩定；短文本則優先分配到低延遲實例，提升響應速度。

這種全棧式創新，真正提高了AI大模型的能力上限！

03

磐石般安全和運營

華為是做電信級服務起家的，電信業務涉及到大量用戶數據和敏感信息，對安全性要求極高。

網絡安全作為華為公司的最高綱領，擁有全球140+合規認證。在友商事故頻發的情況下，華為云從2024年初到現在重大事故次數是“0”。

華為云提供包含語料數據安全、模型安全、推理安全、應用安全在內的全生命周期模型安全方案。通過提示詞攻擊防范和敏感內容實時檢測，保障大模型推理安全。

有意思的是，華為采用了“以模護模”的方案，在MaaS平臺中涉及安全能力判斷的，都由信通院認證評估安全可信滿級評分（業界最高分）的ModelArts Guard大模型安全護欄進行內容審核，非法敏感內容攔截率達90%+，延時<20ms，滿足最嚴網信監管。

在運營上，華為MaaS平臺提供豐富全面的監控能力，涵蓋首Token時延、增量Token時延、錯誤碼追蹤等100+關鍵指標，幫助用戶洞察性能瓶頸，發現問題快一步，再配合分鐘級自動告警機制，實現“關鍵問題自動發現”，真正讓運維壓力大幅減輕。

04

總結

總的來說，華為云MaaS平臺場景化解決方案做得非常好，預置了大量模型，對接眾多優質MCP Servers，有很多商業解決方案模板，可以一鍵復制使用。華為云通過全棧式創新，降低時延的同時又提升了吞吐量，整體性能非常優異。在安全上用以模護模的方案，更可靠更安心。

如果你的公司也想用AI來提升效率，又不想關注底層技術細節，想開箱即用，一鍵部署調用，華為云MaaS平臺是個非常不錯的選擇，強烈推薦掃描二維碼體驗：