维度网讯，6月5日，华为公司董事、华为云CEO周跃峰谈及AI云服务竞争时表示，相比MaaS收入、Tokens消耗总量等规模指标，华为云更看重Tokens在实际行业场景中带来的生产力提升。其表态指向一个更明确的业务取向：AI云服务的竞争重点，正在从算力调用规模和模型消费数据，转向企业流程、行业系统和关键岗位效率的真实改善。

当前，云厂商普遍将MaaS作为大模型商业化的重要入口，Tokens用量、调用规模、模型接入数量和服务收入，已经成为衡量AI云服务增长速度的常用指标。周跃峰的表述把华为云放在另一条路径上：在国产化算力能力和供应相对有限的背景下，华为云不会单纯以算力规模同其他厂商比较，也不会把收入总量和Tokens消耗量作为最核心目标。对华为云而言，更重要的是让有限算力进入医疗、金融、制造、港口、软件开发等高价值生产环节，使每一次模型调用对应具体业务结果，而不是停留在通用问答、陪伴聊天或低价值内容生成上。此前公开信息显示，华为云已在行业智能体、企业级智能体开发平台、代码智能体、医疗病理大模型等方向持续推进，强调围绕行业知识、工具链、数据闭环和工程化部署形成可复制能力。

周跃峰提到，华为云的核心目标是发展第二个算力平面。这意味着华为云并不只是把AI算力作为资源售卖入口，而是希望围绕国产化算力、云平台、行业模型、智能体开发工具和企业应用场景，形成一套面向生产系统的AI基础设施。

这一取向也反映出中国AI云服务市场正在进入新的分化阶段。第一阶段的竞争集中在模型参数、算力集群、Token调用量和价格体系，云厂商需要证明自身具备承载大模型训练与推理的基础能力。随着企业开始从试用转向部署，客户关心的问题逐渐变成模型能否接入真实业务系统、是否能降低人工环节成本、能否提升研发交付效率、是否适配本地数据安全和行业监管要求。华为云选择强调“生产力提升”，实际是在用行业结果重新定义Token价值：医疗场景中的Token对应诊断效率和病理分析质量，金融场景中的Token对应风控判断和资产安全，制造场景中的Token则可能对应工艺优化、设备运维和供应链协同。

华为云后续能否把这一路径转化为稳定增长，关键仍在行业智能体的产品化速度、国产化算力供给能力、伙伴生态扩展效率以及标杆项目复制能力。对企业客户而言，Tokens消耗量本身并不能直接说明AI投入回报，模型调用背后的业务流程变化、岗位效率提升和系统级降本，才是决定AI云服务长期价值的核心变量。

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