作者：王金旺
来自市场调研机构的统计数据显示，全球每日Token消耗量已经达到360万亿，中国贡献约39%，达到140万亿。
与此同时，全球已有17%的企业部署AI相关能力，42%的企业计划在未来一年内部署，到2027年，至少一半的大型企业将在核心生产系统中部署AI。
中国市场的速度要更快，中国政企AI部署规模已经达到1850亿元，同比增长58%。
AI从概念验证走向规模部署已是大势所趋，但企业很快发现，买来算力、部署模型，距离产生业务价值还有很长一段路。
数据中心能否如期交付，模型能否顺利迁移，算力能否稳定运行，故障能否提前发现，数据、组织和业务流程能否适应AI，都会影响最后的结果。
正是在这一背景下，在华为中国政企用户峰会2026上，华为强调以面向客户、体系和伙伴的“三个转变”驱动服务体系全面升级，并发布算力平台服务3.0和卓越护航计划2.0。
如果说AI竞争的上半场拼的是模型和算力，那么华为正在押注的，是AI落地阶段的服务体系竞争。
01 AI进入生产系统，服务边界必须重新划定
在通用算力时代，一个数据中心从规划到上线，通常需要10至16个月，到了AI时代，客户希望把周期压缩到4个月左右。
然而，相较传统数据中心，AI数据中心的工程复杂度却在迅速上升。
华为全球技术服务部总裁荀速在华为中国政企用户峰会2026上给出了这样一组对比数据：
华为过去交付的一张大型运营商核心网，一个机房部署了约1万根通信线缆；
进入智算时代，其交付的第一个企业智算项目，一个机房就部署了43000根线缆；
未来面向10万卡集群，线缆数量可能超过100万根。
这还只是基础设施层，在机房的“风火水电”和液冷系统之上，企业还要处理算力、存储和网络的联合规划，完成模型迁移、增训和调优，建立跨算、存、网、云和业务的运维能力，并培养既懂AI又懂行业的人才。
这也是华为重新定义服务的原因。
荀速把华为服务能力的发展分为三个阶段：
第一阶段，围绕产品提供安装、调测和维护等设备级服务；
第二阶段，随着华为出海，服务范围扩展到网络规划、设计、部署和运营；
第三阶段，面向企业数智化转型，进入业务变革、数据治理、模型迁移和持续运营。
服务边界的变化，对应的是企业IT角色的变化，过去，设备稳定运行往往就是项目的主要目标，进入AI时代，基础设施稳定只是起点，模型最终能否融入业务、能否持续产生价值，才是客户真正关心的结果。
换句话说，AI时代的服务已经很难再被理解为传统售后，它正在变成连接基础设施、模型和业务的一层新基础设施。
那么，华为中国政企业务，又将就服务能力做出怎样的转变呢？
02 三个转变，华为重构服务体系
华为中国政企业务总裁吴辉给出的答案是，华为的政企服务将围绕客户、体系和伙伴完成三个转变。
第一个转变，是面向客户，从服务保障和全生命周期经营，走向帮助客户完成数智化变革。
企业部署AI，不只是给原有系统增加一个模型，它往往涉及业务流程重构、组织适配、数据与知识工程、模型建设和迁移，以及算力平台集成和持续运营。
华为总结的“三层五阶八步”，就是试图为这一过程建立一套相对标准化的方法：
先确定企业转型目标和AI应用场景，再重塑流程和组织，随后完成数据治理、模型开发和业务融合，最终进入持续运营。
这意味着，服务对象正在从机房和设备扩大到整个企业。服务商不仅要知道系统如何建设，还要理解客户为什么建设、AI应该进入哪些业务，以及项目怎样持续产生价值。
第二个转变，是面向伙伴，从能力使能走向更深层的生态协同。
传统ICT项目中的伙伴，主要承担产品销售、系统集成和交付维护，AI项目涉及的角色更多，除了传统服务伙伴，还包括计算集成商、OEM厂商、部件伙伴、大模型一体机伙伴、应用解决方案伙伴、模型开发伙伴和培训伙伴。
一家企业要真正使用AI，需要完成IT规划、数据中心建设、算力集成、数据与知识工程、模型开发、性能调优、应用落地、运维运营和人才培养等一系列工作，单一厂商很难包办。
华为希望围绕这些关键活动，让八类伙伴共同参与，伙伴关系也由产品销售和项目交付，进一步走向联合开发行业方案、共同服务客户和持续运营业务。
第三个转变，是面向体系，从全场景服务覆盖走向全场景、一致性的服务网络。
服务网络越大，质量一致性越难，不同地区、伙伴和工程师完成的项目，能否遵循相同流程、达到相近质量，决定了服务体系能否规模化。
吴辉给出的逻辑很直接，如果过程管理无法保持一致，结果就不可能保持一致。因此，华为希望与伙伴使用同平台、同流程和同工具，构建无处不在的一致性服务网络。
O3伙伴服务平台正是这一转变的核心底座。
从2023年至2025年，华为在伙伴能力使能方面累计投入11亿元，其中3亿元用于O3平台开发，8亿元用于一线伙伴使能，2026年华为还将继续投入5.5亿元。
目前，O3伙伴服务平台月活跃用户接近3.2万，O3平台每月问答量达到83万次，每月在线学习人数超过5万，伙伴意见反馈闭环率达到91%，O3社区已经聚合开放1.5亿个原子知识和1500多门课程。
这些数字背后，是华为试图把长期积累的服务经验进行标准化和平台化。
在知识层，O3平台利用AI进行辅助学习和精准推荐，希望把“人找知识”变成“知识找人”，在工程师需要时主动推送相应知识。
在交付层，O3平台可以根据项目场景推荐工具、指导书和模板，减少人工操作和个体经验带来的差异。
在维护层，华为把GTAC积累的能力通过SaaS方式开放给伙伴，为其提供智能坐席、知识推荐和智能质检等工具。
华为还在O3平台上为伙伴提供带有独立品牌的服务工作台“O仔”。伙伴可以使用自己的名称和LOGO直接连接客户，底层则复用华为的平台、流程和工具，这样既保留了伙伴与客户的关系，也减少了重复建设底层系统的成本。
目前，O3平台已经通过API、Agent等技术，与9家伙伴的自有系统完成对接。
由此可见，O3不只是一个服务平台、知识社区，而是更像一套服务操作系统，它要解决的核心问题，是如何把华为的知识、流程、工具和质量标准复制到不同伙伴与项目中，让大规模服务仍然保持一致。
从这三个转变中，我们可以看到，华为是在试图解决三个问题：
面向客户，服务应该延伸到哪里；
面向体系，服务质量如何保持一致；
面向伙伴，复杂的AI项目应该由谁共同完成。
03 发布两项新计划，华为押注AI落地下一战
服务体系最终有没有价值，仍然要看它能否解决真实业务问题，江汽集团的尊界超级工厂，就是AI进入制造现场的一个真实样本。
作为一家拥有62年历史的汽车企业，江汽集团原有信息系统较为分散，生产、质量、供应链和售后数据难以贯通，过去的信息化项目还存在“上线即巅峰”、重建设轻运营等问题。
在华为架构咨询支持下，江汽集团形成了“统一规划、场景驱动、数据筑底、模型赋能、运营闭环”的建设思路。
据江淮集团数字化管理中心总经理刘峰透露，今年上半年内部就提出了430多个AI场景需求，面对内部提出的这些需求，公司并没有全部立项，而是通过“三层五阶八步”和“场景十二问”筛选高价值场景。
以尊界超级工厂为例，江汽采用Wi-Fi 7与5G双网融合架构，并使用130万张高质量工业图片训练CV大模型，用一个统一模型替代过去150多个零散小模型，在工厂落地1600多个AI视觉检测点位。
单个场景需要的训练图片从约200张减少到30至50张，迭代周期缩短三分之二，检测准确率达到99.99%。模型还可以完成缺陷归因、趋势预警和质量报告生成。
南方电网则展示了AI进入行业科研的另一种路径。
南网科研院建设的“驭理”电力科学智能方舟，将AI引入问题发现、假设提出、计算求解、实验验证和结论生成的科研全流程。
目前，平台科学知识库数据量突破1亿，接入1184台科学装置和数百个电力科研工具，经过行业知识微调的中等尺寸模型，在评测中超过参数规模为其20倍的通用模型。
过去需要以周为单位完成的全年8760小时运行方式生成，现在可以压缩到4小时以内。
从江淮集团和南方电网的数智化转型实践不难看出，行业AI的壁垒已经并不只在基础模型，数据质量、专业工具、行业机理、工程调优和长期运营，同样决定落地效果。
这也构成了华为发布两项计划的背景。
算力平台服务3.0主要解决算力平台从“建成”到“用好”的问题，覆盖数据中心规划、液冷集成、算存网调优、模型迁移、模型微调、性能优化和辅助运营。
卓越护航计划2.0进一步把服务延伸到客户业务全旅程，华为与伙伴组建专属团队，根据业务场景设计整体架构，统筹云、网和算力底座，打通数据与系统壁垒，并建立算、存、网、云、用全栈智能运维体系。
如果说算力平台服务3.0回答的是算力怎样建好、用好和维好，卓越护航计划2.0回答的则是AI系统怎样长期支持业务。
随着AI进入核心生产系统，AI竞争已然进入下半场，如果说上半场行业关注模型参数、Token和算力供给，下半场竞争将更多考验工程化能力、服务一致性、行业知识和持续运营。
购买算力和部署模型只是起点，华为这次真正押注的，是从算力底座通向行业业务的AI落地入口。
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