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（文/观察者(zhe)网 吕栋(dong)）
观察者(zhe)网近日获悉，华为云将于今年推出面向下(xia)一代(dai)的3D数据中心，该技(ji)术打破了传统制冷、供电(dian)、机柜之(zhi)间的耦合架构(gou)，实现跨楼层的分布式部署。在华为云芜湖(hu)基地(di)，这一技(ji)术使单栋(dong)楼可承载(zai)10万张AI加速卡，算力密度实现翻倍。
据介绍，该数据中心将更好地(di)承载(zai)华为下(xia)一代(dai)超节点（由8192张芯片构(gou)成），承接企业对大规模算力调用的需求。
华为下(xia)一代(dai)超节点被(bei)命名为Atlas 950超节点。该产(chan)品最大支持8192张昇腾950DT卡经过“灵衢”全光互联，它(ta)的FP8算力为8E FLOPS，FP4算力为16E FLOPS，互联带宽(kuan)达到16PB/s。这意味着，Atlas 950一个(ge)产(chan)品的总互联带宽(kuan)，可达今天环球互联网峰(feng)值带宽(kuan)的10倍有余。即便与英伟达计划2027年上市的NVL576比拟，Atlas 950在多个(ge)方面仍存优势。
但(dan)云市场考验的不只是算力规模，另有成本、服务、稳定性和对场景的真实明白。从整个(ge)中国云基础设施(shi)市场的竞争款式来看，阿里云依旧有领先之(zhi)势。凭据Omdia数据，2025年三季度，中国大陆云基础设施(shi)服务市场规模达到134亿美(mei)元，同比增长24%。其中阿里云市场份额提升至36%，华为云为16%，腾讯云为9%。
图源：Omdia
Omdia呈报指(zhi)出，阿里云在中国市场的AI相关收入(ru)已连续九(jiu)个(ge)季度实现三位数同比增长，增长动能首(shou)要来自企业级应用的持续扩展，和与万豪(hao)、广汽集团、欧(ou)莱雅中国、海尔等在多个(ge)重点行业行业客户(hu)杀青的战略性AI合作。该公司去年10月启用迪拜第二座数据中心，进一步提升地(di)区服务能力与环球覆盖程度。
统一季度，华为云营收增长14%，但(dan)市场份额出现了两个(ge)季度环比下(xia)滑。Omdia呈报称，华为云经过联合发布行业模型，加速AI在核心行业场景中应用，比如联合南航发布“天机展望(wang)大模型 1.0”。海外结构(gou)方面，华为云爱尔兰地(di)区第三可用区将于2026年初投入(ru)运营，以支撑欧(ou)洲(zhou)持续增长的云计算与AI需求。
2024年，华为云收入(ru)385.23亿元，同比增长8.5%，在华为整体收入(ru)中的占比为4.5%，低于终端、运营商等业务占比；包含跨分部交易收入(ru)688.01亿元，同比增长24.4%，但(dan)仍处(chu)于亏损状态。
去年底，原华为数据存储产(chan)品线总裁周跃峰(feng)调任华为高等副总裁、华为云CEO。对于华为云的未来战略，周跃峰(feng)在近期的华为中国合作火伴大会上表示，云成为AI投资的相对主流(liu)，公有云是AI在企业落地(di)的最优解，是承载(zai)AI生产(chan)力工具的最佳平台。华为云将以行业智能体为中心，打造企业级AI创新的“黑土地(di)”。
他表示，华为云将保持自研盘古大模型开源，并开放拥(yong)抱SOTA模型，持续推出丰富的行业智能体，并将联合资伴和企业开发者(zhe)共同打造“行业AI梦工厂”。继“智慧医疗专区”上线后，华为云将于4月发布“具身智能专区”，降(jiang)低机器人开发成本，加速创新场景落地(di)，还将陆续发布智能制作、科学计算等专区。
图源：观察者(zhe)网
观察者(zhe)网了解到，华为云在华为中国合作火伴大会上还推出了算力操纵零碎——柔性智算FlexNPU。华为云专家介绍称，针对大模型推理潮汐(xi)波动大、算力行使率低等痛点，FlexNPU经过AI驱动的资源展望(wang)与秒级扩缩容(rong)机制，实目(mu)前离线动态混部，可显著提升算力性价比。
但(dan)在阿里云和腾讯都在持续扩大投入(ru)的配景下(xia)，华为云未来能否争得更多份额，另有待(dai)持续观察。Omdia呈报称，阿里云计划未来三年再投入(ru)3800亿元人民币，以全面扩大其云与AI基础设施(shi)结构(gou)。腾讯云2025年二季度的资源开支同比大增149%，达到179亿元人民币，首(shou)要来自对GPU和服务器的大规模采(cai)购。
凭据呈报，2025年下(xia)半年，头部云厂商在AI智能体平台战略上呈现出更为明显的趋同趋向。阿里云、华为云和腾讯云均最先推动其智能体开发平台从能力展现阶段，迈向以工程化为导向、具备运营级可扩展性的阶段，并在MCP、工作流(liu)、学问(wen)库及插件框架等方面举行零碎性进级，为天生式AI的贸(mao)易化奠定基础。
跟着AI部署逐步进入(ru)规模化生产(chan)阶段，企业关注重点正转向平台级的可靠(kao)性与运营稳定性。Omdia高等阐明师章一表示：“单一模型性能已难以满意企业在真实业务场景中的需求。AI项目(mu)规模化的核心挑衅，在于如安在复杂零碎中协同编排模型、数据、工具和工作流(liu)，实现可复用、可运营和可贸(mao)易化。”
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