林方舟 发自 凹非寺
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很多人抱怨OpenClaw这类Agent体验很差。
响应迟缓、动辄“失忆”，聊着聊着突然沉默，仿佛在施展冷暴力。
这并非调整Prompt或更换模型就能根治的。根本原因在于：底层基础设施还没有为Agent时代做好准备。
6月5日，华为云在上海举办INSPIRE创想者大会，密集发布了一批面向Agent的基础设施产品。
它们堪称Agent时代的“新基建”，精准瞄准了Agent“干不了活”背后的具体卡点。
客观来看，Agent从演示走向企业核心业务，面临着算力、记忆、调度、安全四大硬伤。过去半年，不少团队在尝试落地时都撞上了这四面墙。
Agent时代已至，但大多数企业还没准备好。
算力跟不上、记忆撑不住、调度乱成一锅粥、安全更是黑盒——这些问题不解决，Agent很难进入企业核心业务。
这次，华为云发布了一整套Agentic基础设施。四个新产品，分别对准一个卡脖子的问题。
先来看AICS灵衢智算集群，它负责“算得快”。
Agent需要连续推理、多步决策、实时响应，其算力需求远超大模型，Token消耗量级完全不同。
AICS灵衢智算集群要解决的问题是：如何让成千上万张芯片高效协同，实现“低时延、高吞吐、高可用”。
它能将推理时延压到10毫秒以内，集群规模拉到10万卡，单集群算力达到200 EFLOPS，千卡每秒吞吐500万Tokens，在线推理服务可用度达到99.95%。
华为云表示，这套AICS灵衢智算集群，是国产智算云的Top 1。
光算得快不够，Agent还得“记得住”。
用过AI聊天的人都有体会，长上下文场景下，聊着聊着它就忘了你前面说过什么。
如果只是普通聊天，开启新会话即可。但企业场景不行。Agent得记住上下文、沉淀经验、理解用户偏好，撑住持续好几天的长任务。
华为云拿出的AMS Agentic记忆存储，给Agent设计了一套分层记忆系统。
它拥有PB级记忆空间，规模比业界大一倍；全新的盘级存储架构加三合一芯片，达到TB级读取速度，整体性能领先业界50%；DRAM内存池化与分层联动，能把记忆缓存命中率做到95%。
有了它，Agent的“健忘症”有望根治。
第三个新产品是CCE Volcano Next，这是一个算力调度引擎，解决Agent“调得动”的问题。
在真实企业场景中，训练、推理、Agent执行、存储调用往往同时跑，资源争抢严重。
Volcano Next扮演“交通指挥员”，协同调度通算、智算、存储，确保互不干扰，还能共享资源。
凭借它，典型场景资源利用率提高了30%（省下来的算力就是省下来的钱）。
最后一个新品AgentSphere，是一个“安全可靠”的智能体运行环境。
Agent跟聊天机器人最大的区别，就是它真的会动手。这也意味着，如果操作不当，会有越权、泄密、行为无法追溯的风险。
AgentSphere给Agent划了一块“安全工作间”：依托内核级沙箱隔离，搭配双向网络防护、会话级权限管控及恶意意图防控，满足业务场景的安全自治需求。
同时性能也没掉链子：羽量级沙箱能实现100毫秒级启动，每分钟可创建销毁十万个沙箱，支撑Agent训练与运行不卡壳。
除了以上“地基”四件套，华为云还同步发布了平台层产品——重新定义MaaS的ModelArts Next。
传统MaaS是“模型即服务”，企业调用模型的API；但到了Agent时代，企业需要的是一整套能力。
华为云把四项能力打包进来：
- 模型矩阵，解决“有哪些模型可用”的问题，DeepSeek、Kimi、GLM等主流模型Day 0上架；
- 模型路由，解决“任务派给哪个模型最合适”的问题，三种调度策略自动切，精准率超95%，调用成本平均降低20%以上；
- 机密推理，解决“敏感数据敢不敢用AI”的问题，依托硬件级TEE，数据用完即销毁，连云厂商运维都碰不到；
- RLaaS，解决“Agent能不能越用越聪明”的问题，1分钟建任务，支持超10天长稳训练，云南交投拿来跑交通流量预测，精度提升约10%。
最后还有一个有意思的新品：“智果园”，它是一个Agentic云入口。
华为云认为，以后用云平台的，可能不是人，而是Agent。
过去，人通过控制台、API、命令行来购买资源、配置环境、部署应用；在Agentic AI时代，这些操作有可能被智能体接管。
智果园就是为“硅基用户”提供的入口，用户只需在对话框说出目标，Agent就能自己买云、建云、用云、管云。
换句话说，它把原本分散在云控制台里的产品、资源和流程，重新组织成Agent可以调用的能力。云平台不再只是给人看的操作界面，而开始变成一套可被智能体理解、调用和执行的基础设施。
从这一步看，华为云试图重新定义云的使用范式——从“人机交互”转向“机机交互”，这是一次颇具前瞻性的尝试。
基础设施搭好了，Agent能不能真正落地，还要看行业。
去年12月，华为公司董事、华为云CEO周跃峰提出了一个概念：“行业AI梦工厂”。
其核心逻辑是，华为云不只提供算力和平台，还把自己在医疗、自动驾驶、具身智能等领域长期积累的技术能力、工具链和行业实践经验，全部开放，赋能开发者，共同推动行业AI落地。
智慧医疗专区，是“行业AI梦工厂”的首个专区。
面向基层医院、医生、产业伙伴、开发者，华为云搭了一套端到端的医疗AI支撑体系，包括智慧病理服务、医疗AI使能平台、医疗AI社区等。
其中，智慧病理服务具备“少样本训练、消费级PC推理”能力。
也就是说，科室医生不需要懂AI，用自己日常办公的电脑，加上云上的能力，就能部署一个专属病理模型，训练数据量只要传统方案的十分之一。
它的底座，是上海瑞金医院的病理临床经验，加上华为自己的ICT、云和AI技术。
目前，这套智慧病理方案已经在全国铺开，覆盖顶级三甲、地市级、县域医院。
本次大会上，另有20多家医院正式入驻。医疗AI使能平台将在6月30日开启公测。
除了医疗，华为云还切入了火热的具身智能赛道。
当前，具身智能开发面临一个普遍问题：数据散、模型杂、工具链不统一，一个机器人团队光搭基建，就要耗掉大量精力。
华为云发布的CloudRobo，是全球首个全流程具身智能开发平台，从数据生产、评测、模型训练、仿真强化到真机部署，一条线拉通。
数据侧，它支持PB级并行处理和跨本体映射，还打造了业界首个全国产的Real-Sim数据生产体系。
训练侧，它搞了个“乐高式”可插拔模型引擎，让不同模块可以灵活组合。基于这套引擎打造的双系统VLA，主动预测力控能力已经达到行业SOTA水平。
华为云还举办了首届具身智能大赛，线上仿真初赛，线下真机决赛。以赛代练，推动整个行业拓宽技术边界。
“行业AI梦工厂”的另外两个专区，也值得一提。
科学计算专区，面向的是AI4S这条更“硬核”的赛道。
生命科学、材料化学、气象海洋……这些领域的研究门槛高、数据稀缺、专业性极强，通用大模型很难直接适用。
专区把华为自研的天筹求解器、盘古预测大模型，跟外部伙伴的科研实践成果打包在一起，通过API统一开放，让AI加速科学发现。
目前，专区已经聚了20多所顶级院校及科研院所，以及5家科学计算模型企业。
智能制造专区，则为开发者提供一站式工业Agent创新环境。
专区重点提供三大核心能力：
- 全场景多模态数据融合分析能力——负责“打通数据”；
- 工业本体建模能力——负责“统一语义”；
- 工业增强知识图谱能力——负责“沉淀行业知识”。
有了它，AI在工业场景里不再是“外挂”，而是长在产线上的“原住民”。
这四个专区，都指向同一个目标：让开发者不用从零开始造轮子，可以在华为云提供的“硅基黑土地”上，真正把AI种进行业土壤里。
Agent时代，云是什么样子？
基础设施搭好了，行业专区铺开了，华为云还试图探讨一个更底层的问题：Agent时代，云应该成为什么样子？
这个问题，要先从顶层设计说起。
2026年，“公共云”第一次写进了政府工作报告，它已成为AI时代的公共基础设施。
然而，过去公共云行业存在标准不统一、形态割裂、评价体系碎片化等问题，制约了整个产业的规范化和规模化发展。
本次大会，华为云与罗兰贝格联合发布《先进公共云》白皮书，试图给公共云立标准。
白皮书提出，先进公共云应具备六个核心特征：全面普惠、集约高效、融合赋能、智能泛在、安全可控、国际引领，并搭建了一套三级评估体系。
相比公共云，混合云离政企客户更近。
混合云可以帮助企业在本地建立完整的智能体开发、训练与运行环境，实现数据不出域、安全可控以及核心能力自主掌握。
华为云同步发布了《企业如何构建面向智能体的混合云》白皮书，这本实操手册，从架构选型到数据、安全、运维等九个维度，给出了落地指南。
过去十年，华为云Stack已经服务了全球超过5500家客户，在政务、金融、央国企等国计民生关键行业，连续多年保持市场份额第一。
几个案例能更好地理解华为云的作用。
国家统计局选择华为云Stack共建自主创新的统计云工程，基于华为云Stack先进的平台架构、敏捷的云原生技术和高性能的GaussDB云数据库，支撑五经普数据采集处理系统数据采集毫秒级响应、同时在线用户数超过30万人、集群并发会话超过13万。
中铝集团基于华为云Stack打造坤安大模型，在铝电解生产场景中，实现了出铝作业、氧化铝和氟化铝添加量的智能预测和自动化调度。据测算，仅云铝文山一个500千安电解系列，一年就能省8500多万元。
巴基斯坦基于华为云Stack提供的平台和服务，为450多个高等教育机构、400万学生提供更广泛、更高质量、更平等的数字教育。
回头看，华为云的这一系列发布，指向的是同一个趋势：Agent时代，云正在从“应用的底座”升级为“智能体的底座”。
过去，云负责把软件跑起来。未来，云还要让Agent算得快、记得住、调得动、跑得安全、学得会——并最终落地应用，解决现实世界里的真问题。
这是基础设施的一次代际跃迁，也是华为云押注的下一个十年。从行业视角看，这一整套“铲子”能否真正降低Agent落地的门槛，还有待市场检验，但方向无疑是正确的——毕竟，没有坚实的地基，再炫酷的智能体也只是空中楼阁。
