榫卯結構，作為中國古代建筑、家具與器械的核心連接方式，憑借榫頭與卯眼的精準咬合，實現了無需釘子的穩固聯接。這種跨越千年的智慧，至今仍在現代工程中煥發光彩。北京大興機場的鋼結構屋頂、上海世博會中國館的燕尾榫設計，均以傳統工藝為靈感，通過模塊化創新斬獲國際獎項，印證了古老技術與現代需求的深度契合。

在人工智能（AI）蓬勃發展的當下，企業智能化面臨新的挑戰：當大模型、智能體、算力等要素如繁星般涌現，如何將其組合成適配業務的“智能廣廈”？這一問題，恰似木匠面對散落榫卯構件時的困惑——單個部件雖精，卻需精準銜接方能成器。企業亟需一種“全棧協同”的能力，將算力底座、智能體開發、大模型應用等環節無縫咬合，形成動態適配的智能化生態。

華為云成為這一領域的重要實踐者。在第十屆華為全聯接大會上，華為常務董事、華為云計算CEO張平安宣布，華為云將通過軟硬協同與架構創新，構建覆蓋AI算力、模型開發、智能體落地的全棧服務體系。其核心邏輯在于：以昇騰AI云服務為“卯眼”，提供彈性算力支撐；以盤古大模型與智能體平臺為“榫頭”，驅動業務場景深度融合，最終形成“越用越穩固”的智能化結構。

企業智能化進程中，算力適配是首要難題。盡管AI算力獲取已非瓶頸，但如何讓算力“好用”而非“可用”，仍是關鍵挑戰。例如，超大規模集群化算力的性價比、算力與科技自主化戰略的結合，均需突破。華為云推出的CloudMatrix超節點技術，將單集群算力從384卡升級至8192卡，依托MatrixLink高速網絡實現百萬卡級超大集群，滿足大模型指數級增長的訓練需求。同時，其首創的彈性內存存儲服務（EMS），通過共享內存池打破算力與顯存的綁定，提升多輪對話場景下的響應效率，降低模型延遲。

針對數據中心改造的高成本與長周期問題，華為云在貴州、內蒙古、安徽部署全液冷AI數據中心，單柜散熱能力達80千瓦，PUE（能源使用效率）低至1.1，并支持AI智能運維。企業無需自建或改造數據中心，僅需一對光纖即可接入高效算力。華為云提供全棧專屬AI服務，企業可掌握專屬密鑰，全球用戶均可通過其基礎設施搭建AI應用。

智能體的企業級落地，則是另一大痛點。消費者端智能體僅需處理單一終端場景，容錯空間較大；而企業智能體需穿透復雜業務流程，對精準度、數據融合、工作流穿越提出嚴苛要求。例如，金融行業個人理財流程涉及超20個步驟，人工構建智能體需30人天以上。華為云升級的Versatile企業級智能體平臺，通過自然語言生成技術，將開發效率提升10倍，3人天即可完成智能體構建，并支持超100步的自動工作流生成。同時，平臺通過高性能沙箱與全內存緩存技術，將資源啟動速度從150毫秒降至3毫秒，端到端響應時延降低40%，確保智能體在企業場景中的穩健運行。

大模型的行業深度融合，同樣需要突破。盡管模型獲取成本降低，但如何讓模型“懂行業”“解業務”，仍是落地關鍵。華為云打造的盤古大模型體系，基于昇騰云全棧軟硬件訓練，具備昇騰親和特性。其開源部分NLP模型（如openPangu），降低開發者門檻；閉源部分則持續深耕行業，支持企業構建專屬大模型。例如，南方航空采用盤古大模型跨模態預測技術，實現18個月客流量與票價預測，準確率達90%，顯著提升運營收益。目前，該模型已覆蓋政務、金融、制造等30余個行業、500余個場景。

從算力到模型，從開發工具到智能體平臺，華為云的全棧布局已形成獨特優勢。其CloudMatrix超節點、昇騰AI云服務、Versatile平臺等能力，均為當前市場獨有。例如，360集團發布的納米AI智能體，依托CloudMatrix的Token推理服務，成功處理每日上千萬內容生成請求；高等教育出版社“龍鳳”平臺、美的中立云平臺等，均基于華為云AI服務實現創新。截至目前，使用華為云AI服務的全球客戶數量從去年的321家增至1805家。