精選解讀｜華為啟動 Agentic AI 革命：自主決策系統成企業智慧化升級的新臨界點

InfoAI 編輯部

AI 不再聽命於人，而是「決策夥伴」

2025 年 10 月，華為雲首席技術官張宇昕在上海舉行的 Huawei Cloud AI Summit 上，首次完整對外揭示其 Agentic AI 的架構與產業應用進展。現場聚集上千位來自政府、企業與科技界的領袖，共同討論自主 AI 對企業轉型與產業競爭力的深層影響。

在過去，AI 多扮演「被動工具」的角色，只能執行人類設定的任務。如今，Agentic AI 已能根據環境變化自主規劃、決策與行動，開始在製造、文化觀光、城市治理等領域中擔任決策協作夥伴。

根據華為與合作企業的公開資料，這類系統的導入正在促使企業流程、專業角色與數位治理模式 發生結構性調整，並成為全球產業智慧化的新門檻。

讓 AI 能夠「思考」的雲端基礎：CloudMatrix384 架構

Agentic AI 的誕生推動了雲端運算架構的革新。華為推出的 CloudMatrix384 超級節點系統，正是專為自主代理設計的混合運算平台。

這套架構以高速 MatrixLink 網路 將 384 顆 Ascend 910C NPU 串接成單一邏輯體，形成能自動分配資源、動態協同的「智慧雲」。它針對 MoE（Mixture of Experts）模型優化推論，透過「專家並行（Expert Parallelism）」設計，減少晶片閒置時間，讓單卡推論速度提升 4～5 倍。

這種效能提升不僅是速度的進步，更代表架構理念的轉變。傳統雲端強調「靜態分配」，使用者下指令，系統分配資源；而 Agentic AI 需要「動態自調」，AI 根據任務狀態主動調整算力、記憶體與頻寬配置。在這個架構下，算力不再屬於使用者，而是屬於任務本身。

從模型到決策鏈：AI 的自主學習曲線

要讓 AI 具備行動與判斷能力，模型必須學會「做選擇」。這意味著整個訓練邏輯需要重新設計。

Huawei Cloud 採用三層方法論推動行業化落地：

1. 完整資料管線：自動化蒐集、清理、標註與管理資料。

2. 增量訓練流程：模型可依新資料自動微調，提升效能 20～30%。

3. 智慧評測平台：以產業指標為核心，快速驗證模型的準確性與回應速度。

這樣的訓練模式讓 AI 逐步形成「產業意識」。例如水泥廠的代理不只監測溫度與壓力，更能理解不同原料、氣候與燃料組合對熟料強度的影響；文化旅遊產業的 AI 則能辨識歷史文本、影像與地理資料的關聯性。這是人類知識工程的延伸，只是主體換成了 AI。

AI 重構企業決策鏈：從工廠到城市的應用實例

製造業：從專家經驗到演算法邏輯

安徽的 Conch 集團 導入華為雲架構建立水泥代理系統，被視為製造業智慧化的標誌性案例。過去工程師需憑經驗調整煅燒曲線與燃料比例，如今 AI 能根據即時資料與能源指標自動建議最優參數。實測顯示，熟料強度預測誤差低於 1 MPa，能源消耗下降 1%。這使得生產控制權部分轉移給演算法，工廠的操作模式也從「人指揮 AI」變為「AI 主導、人監管」。

文化旅遊與城市治理：從資料孤島到決策中樞

陝西文化產業投資集團 透過 Huawei Cloud 建立「文化旅遊資料平台」，整合歷史檔案、影像與地理資料，形成 AI 驅動的「文化大腦」，協助資產驗證、旅遊動線分析與影音內容生成。而在 杜拜市政廳，AI 代理結合虛擬人與數位雙生系統，能自動監控建設進度、預測災害並調度資源。這些應用顯示，AI 已從輔助分析者成為城市與企業運作的「決策中樞」。

企業營運：從指令執行到閉環協作

華為的 Versatile 平台 讓企業能自建 AI 代理。以 Smartcom 為例，其「企業差旅代理」可根據公司規範、航班資料與員工習慣，自動完成訂票與報銷，平均用戶三輪互動即可解決 80% 問題。AI 不再只是客服，而是持續優化流程的協作節點。

組織轉型：決策權的重新分配

當 AI 開始主導決策流程，企業的組織結構也在被重塑。

第一層變化，是中層職能的再定義。
排程、品質管理、報表分析等「中介性任務」逐漸由 AI 接手，主管的角色從下達命令轉為設定邊界與監控指標。

第二層，是跨部門協作的再設計。
Agentic AI 能自動整合財務、營運與供應鏈資料，生成即時決策建議，企業的資訊牆被動瓦解，決策流向水平化。

第三層，是治理模式的再建構。
當決策不再完全由人主導，責任界定成為新課題。
企業需建立具「撤銷與復原」能力的 AI 決策機制，確保自主代理的行動可追溯、可修正。同時，「AI 行為稽核」與「模型治理」也將成為企業新的治理職能。

全球競賽：Agentic AI 成為新基礎設施

Agentic AI 不僅改變企業內部流程，也改寫了全球產業競爭格局。美國的 OpenAI、Anthropic、Google 等公司正研發「多代理協作」（multi-agent orchestration）架構，而華為則憑藉 Ascend 晶片與雲端運算優勢，把自主代理技術推入實際生產場景。

產業競局的重心正在從「模型之爭」轉向「架構之爭」：

• 美國 主導 AI 軟體與開發協議（如 GPT、Claude）

• 中國與亞洲聚焦硬體與算力互聯

• 歐洲 則以「AI 治理標準」與可追溯框架為核心

這三股力量將在未來兩年決定全球企業的技術底層選擇。

給台灣的啟示：從製造鏈到 AI 治理鏈的機會

全球 Agentic AI 正從單一場域擴展到文化、醫療、物流與城市治理等領域，這對台灣具有重要啟示：

1. 強化資料基礎建設：建立標準化資料格式與產業資料平台，推動跨域共享。

2. 建構產業領域專用資料庫與 AI 模型：結合製造、醫療、文化等場域經驗，發展專屬代理。

3. 培養跨域決策人才：讓人力資源從執行者轉為「AI 協同決策者」。

4. 建立產官學實務標準：推動開放資料政策與代理行為審計制度，降低導入障礙。

若台灣能提前佈局並主導 AI 治理標準，將有機會在亞洲新一輪智慧產業競爭中佔據領先地位。

編輯觀點｜Agentic AI：從效率革命到決策權的重組

Agentic AI 的崛起，象徵企業正式進入「後自動化時代」。這不只是算力升級，更是一場關於組織哲學的改寫，從人類單一決策中心，走向人機共治的網絡系統。

對企業而言，導入 Agentic AI 並非單純的技術升級，而是關於 決策流程、資料治理與跨域協作 的深層變革。真正的革命不在於效率，而在於權力結構的再平衡。企業第一次必須面對「非人類決策者」，這既是管理挑戰，也是治理課題。

從製造業到城市治理，我們已經看到 AI 接手部分「決策鏈」。接下來的關鍵在於：

• 企業能否建立 AI 責任機制，讓自動化行動可追溯、可復原

• 政府能否設定 AI 行動邊界，確保技術不超出倫理與安全範圍

• 社會能否逐步接受與機器共享決策的現實

華為的 Agentic AI 嘗試從工業現場出發，把理論化為產能，雖非完美，但揭示了清晰趨勢：AI 正從工具進化為組織的一員。

未來競爭將不再只是「技術部署力」的比拼，而是「資料主權、決策自動化能力」與「產業專屬 AI 架構」的多維競爭。

對台灣而言，若能及早佈局、強化資料治理與人機共創能力，不僅可在新一輪產業變革中維持優勢，更能以治理與韌性成為亞洲 AI 生態的標竿。

最終，Agentic AI 的價值不僅在於產線效率，更在於人機共治所帶來的制度創新與長期競爭力。

參考資料

How Huawei is building Agentic AI systems that make decisions independently

https://www.artificialintelligence-news.com/news/huawei-agentic-ai-systems/

What is Huawei Cloud's Agentic AI Supernode Infrastructure?

https://datacentremagazine.com/news/how-huawei-cloud-versatile-tackles-enterprise-ai-agents

Turning data into knowledge: How Huawei is upgrading storage for the AI era

https://www.techradar.com/pro/turning-data-into-knowledge-how-huawei-is-upgrading-storage-for-the-ai-era

Huawei Launches Industry's First AI Core Network, Enabling Intelligent Connectivity of AI Agents

https://www.huawei.com/en/news/2025/3/mwc-ai-core-network

延伸思考問答

Q1. Agentic AI 的本質與傳統 AI 最大差異是什麼？

Agentic AI（自主決策型 AI）強調能獨立感知、規劃、判斷與執行，跳脫傳統只能單一回應的設計。它能結合多資料來源、主動協調並作出複雜決策，適用於產業級多步驟流程。

Q2. 華為 Agentic AI 案例對台灣產業的啟示為何？

台灣若要複製類似模式，需從資料治理、AI 運算基礎建設、產業 know-how 整合與專屬模型訓練等多層面著手。最關鍵的是打造開放的跨產業數據生態。

Q3. 自主決策 AI 對人類專業與企業流程有何影響？

AI 將協助處理高複雜、重複或即時性強的決策，人類則轉向負責創新、倫理與戰略決策。企業流程也需配合調整，強化人機共治機制。

Q4. 華為的 CloudMatrix384 與 AI-Native Storage 技術有何優勢？

根據華為與合作夥伴公開資訊，這些技術提升 AI 訓練與推理效能，有助於大模型產業落地，但成效仍需第三方驗證。

Q5. 企業導入 Agentic AI 會遇到哪些挑戰？

最大難題在於資料品質、IT 基礎設施投資、專業人力訓練與跨系統整合。產業標準化與開放資料政策，是能否成功落地的關鍵。

Q6. Agentic AI 技術將如何影響全球產業格局？

數據主權、決策自動化與產業專屬智能體建設，將成為未來全球產業升級與競爭力的核心要素。善用 Agentic AI 的企業更能抓住下一波產業紅利。

Q7. 台灣哪些產業最適合率先導入自主決策 AI？

建議以製造業、醫療服務、智慧城市、文化創意產業與物流供應鏈等為主，這些領域痛點明確，較易展現 Agentic AI 的產業價值。

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