财闻张晓迪发自上海

7 月 18 日，2026 世界人工智能（885728）大会 ( WAIC ) 期间，华为云举办企业智能体产业论坛，并宣布行业 AI 梦工厂 . 智慧金融专区开启共建。

与其一同站到台前的，还有中国工商银行（601398） ( 601398.SH ) 、中国银联、中国邮政储蓄银行，以及软通动力（301236） ( 301236.SZ ) 、中软国际、恒生电子（600570） ( 600570.SH ) 等十余家金融客户和软件服务商。

张晓迪 / 摄

此次并不是华为云第一次提出 " 行业 AI 梦工厂 "，但金融专区的推出，让华为公司董事、华为云 CEO 周跃峰过去几个月反复强调的判断，有了一个更具体的落点。

"4 年前我们认为做 AI 就要买一堆算力卡，3 年前很多企业认为做 AI 就要发展自己的大模型，但今天我们看到，做 AI 就是要开发和用好智能体。" 今年 6 月，周跃峰在华为云 INSPIRE 创想者大会期间表示。

此次论坛上，他进一步提出，未来十年，智能体将重塑金融服务模式和决策体系。华为云希望通过商用版智果 AgentArts 与开源版 openJiuwen 的双轮驱动，" 让每一个 Token 在金融业务里提升生产力 "。

从算力、模型到智能体，华为云正在重新回答一个问题：企业究竟为什么要为 AI 付钱？

在周跃峰看来，答案不是 Token 调用量，也不是一个能聊天的助手，而是 AI 能否进入信贷、风控、营销、合规等真实业务流程，并持续产生可以衡量的结果。

从 " 造 Token" 到 " 让 Token 干活 "

周跃峰对企业 AI 价值的判断，正在变得越来越明确。

今年 3 月，他在华为中国合作伙伴大会上曾表示，AI 要健康发展、不成为泡沫，就必须成为提升企业生产力的工具，而不仅仅提供情绪价值。彼时，华为云将自己的角色定义为企业级 AI 创新的 " 黑土地 "：算力、模型和平台退到后方，行业智能体走到前台。

到了 6 月，他又给出了两个 " 不太在乎 "：" 我们不太在乎 Token 总量是多少。在当前国产化算力确实受限的情况下，我们也不太在乎收入的总量是多少。"

实际上，这句话并不是要否定收入，而是他在强调华为云试图选择一条不同于通用大模型和 C 端流量竞争的路径。那就是不把 Token 消耗本身当作增长结果，而是看每一个 Token 是否进入医疗、金融、制造等真实行业，带来健康、安全或生产效率的提升。

当天推出的智慧金融专区，正是这一思路在金融行业的延伸。

按照华为云的设计，专区是把手机银行、智能营销、智能风控、远程银行等场景需要的工作流、Skills、模型、数据集、提示词、本体和工具，沉淀为可以被重复调用的标准化资产。

换句话说，华为云正在尝试把金融机构过去一次次重复搭建的 AI 工程，变成一套可以复用的 " 生产资料 "。

为什么先啃金融这块硬骨头

金融是数字化程度最高的行业之一，也是智能体最难真正落地的行业之一。

它拥有大量结构化数据和清晰的业务流程，但同时受到数据安全（885942）、监管合规、风险责任和遗留系统等多重约束。一个消费（883434）级智能体答错一句话，用户可能重新提问；一个信贷或风控智能体判断失误，背后却可能对应真实的资金损失和合规责任。

张晓迪 / 摄

这意味着，金融智能体不能只在演示环境里 " 跑起来 "。它需要可追溯、可审计、可干预，还要能够接入银行已有的业务系统。

也正因此，金融成为检验企业智能体能否从 Demo 进入生产环境的一块试金石。

周跃峰此前曾直言，中国医疗和金融行业数字化进展最快，已经积累海量数据（603138），" 如果这些行业 AI 发展不起来，很难想象别的行业能发展起来 "。

华为云称，智慧金融专区可将信贷审批、合同合规审查等流程封装为可视化工（850102）作流，把风险分析、财报解析等专业能力固化为可插拔 Skills，使新场景 Agent 的开发周期（883436）从月级压缩至周级，重复研发成本降低 60% 以上。

但这组数据目前更多体现的是平台方的能力目标。开发时间缩短之后，智能体的准确率、误报率、人工接管比例、单次任务成本，以及上线后的维护投入，仍需要由具体金融机构的生产数据来验证。

" 商用 + 开源 "，华为云在搭一套新的分工体系

金融机构不会把所有数据和核心流程都搬到同一朵公有云上。

这也是华为云同时押注 AgentArts 与 openJiuwen 的现实背景。

AgentArts 在云上提供智能体开发和运行底座；openJiuwen 则开放智能体框架、工具链等能力，供企业和软件服务商进行二次开发。按照华为云披露的口径，两者内核 90% 以上同源。

这套组合对应了周跃峰此前提出的另一项判断：面对数据安全（885942）和本地化部署需求，华为云不会只走公有云路线，而是坚持公有云与混合云、私有云并重。

对于金融机构而言，商用平台解决的是云上开发、运行和持续迭代问题，开源版本则为线下部署和二次开发留下空间。对于软通动力（301236）、中软国际、北明软件等服务商而言，openJiuwen 也给了它们开发本地商业版本和行业解决方案的底座。

华为云希望借此改变过去一家机构、一个项目、一次交付的 AI 建设方式，让更多伙伴围绕同一套内核开发，再把行业经验沉淀回生态。

中软国际已基于 openJiuwen 推出灵析企业智能体平台 V3；软通动力（301236）则结合 AgentArts、openJiuwen 和昇腾底座，打造天璇金融智能体平台，覆盖银行风控、投研分析和运营数字员工等场景。

不过，开源本身并不会自动带来生态。不同金融机构的数据标准、权限体系和风险口径并不相同。工作流和 Skills 能否跨机构复用，版本升级是否兼容，出了问题由谁承担责任，仍是这套分工体系必须回答的问题。

真正的考题，是有多少智能体进入核心流程

目前，华为云已经拿出了一些客户实践。

中国邮政储蓄银行联合华为云 Stack 和 openJiuwen 推出智能体执行引擎，可实现 7 × 24 小时自动值守、分钟级情报获取、分析和多渠道推送；天眼查则基于 openJiuwen 沉淀 160 多项 MCP 预集成能力，并将 6 类风控场景能力 Skill 化。

这些案例说明，金融智能体正在从问答助手向任务执行和多系统协同推进。但外界仍需要看到更多生产层面的数字：实际部署规模、人工接管率、错误率、单次任务成本，以及最终带来的收入增长或风险损失下降。

周跃峰判断，未来十年，智能体将重塑金融服务模式和决策体系。10 年是一个足够长的产业判断，但对今天的金融机构来说，验证周期（883436）不会如此漫长。

智慧金融专区的价值，不取决于专区里摆放了多少 Agent、模型和 Skills，而取决于这些资产能否真正进入银行的核心流程，并在安全、成本和责任边界内持续运行。

从这个角度看，华为云今天发布的更像是一份产业共建邀请函，而不是一张已经完成的成绩单。

如果 AgentArts 和 openJiuwen 能够把一次性项目变成可复用资产，把试点变成规模化部署，周跃峰所说的 " 每一个 Token 提升生产力 " 才会从一句战略判断，变成金融机构账本上可以看见的结果。