，同比增长22.4%，净利润626亿元，同比下滑28%。华为2024年研发投入为1797亿元人民币，约占全年收入的20.8%，近十年累计投入的研发费用超过12490亿元人民币。截至2024年12月31日，研发员工约11.3万名，占总员工数量的54.1%。

　　根据此前公开的数据，华为2022年6423亿元，2023年7042亿元。而2024年则增长了1579亿元达到8621亿元。

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　　在净利润方面，华为在2024年则有所下滑。2022 年净利润为356 亿元，2023 年净利润为870 亿元，同比增长 144.4%。而2024 年净利润 626 亿元，同比下滑 28%。

　　就具体业务而言，华为ICT基础设施业务3699.03亿元，同比增长4.9%；终端业务3390.06亿元，同比增长38.3%；云计算业务385.23亿元，同比增长8.5%，如果包含跨分部交易的收入，华为云收入则达到688亿元，同比增长24.4%；数字能源业务686.78亿元，同比增长24.4%；智能汽车解决方案业务263.53亿元，同比高达474.4%，并首次实现当年盈利。

　　在区域市场方面，受益于数字化、智能化、低碳化转型，中国市场总体实现销售收入人民币 6152.64亿元。欧洲中东非洲地区实现销售收入人民币1483.55亿元。亚太地区总体实现销售收入人民币 433.06亿元，美洲地区销售收入人民币363.01亿元。

　　年报还披露了华为云收入情况。2024年，华为云实现销售收入688亿元，同比增长24.4%，海外公有云收入增长超过50%，昇腾AI云服务实现6倍增长。2024年，华为云埃及、菲律宾、山东青岛、安徽芜湖四地开服。截至12月底，华为云覆盖全球33个地理区域、96个可用区。目前，盘古大模型在政务、工业、金融3个市场份额位列第一，并位居医疗、药物、气象以及汽车4个领导者象限。

　　不久前，华为正式成立“医疗卫生军团”，这是继煤矿、港口、电力等之后，华为第21个垂直行业军团。

　　年报显示，目前华为服务110多个国家和地区超过5,600家医疗卫生机构。在国内参与建设国家和多省市医保平台、全民健康信息平台、疾控信息平台及700多个远程医疗平台，服务1800余家三级医院，将AI用于数字化病理和辅助诊断，秒速标注异型细胞，分钟级输出报告，AI质控准确率提升至90%以上。在欧洲，华为重点在于为医疗行业客户升级数智基础设施，保障PB级影像数据安全存储和快速调阅。

　　华为曾在2023年底定下目标，计划2024年底布局超过10万个华为全液冷超快充充电桩。从年报数据来看，目标完成了一半左右。截至2024年底，华为在全国31个省级行政区、200多个城市以及海外10多个地区，部署5万余根全液冷超快充。《科创板日报》记者了解到，主要受制于部署的资源限制，建设速度较为缓慢。

　　2024年，华为终端回归正常产品发布的节奏，发布了Pura 70系列、Mate 70系列、Mate X6系列、nova 12系列以及Mate XT三折叠屏手机等多款手机。年报显示，华为终端业务销售收入为3390亿元，同比增长38.3%。

　　原生鸿蒙的生态建设值得关注。2024年，华为正式发布HarmonyOS 5，鸿蒙应用和元服务上架数量超过两万，注册开发者超过720万，鸿蒙生态设备超过10亿台。华为还计划于2025年5月正式发布鸿蒙电脑。有分析师向《科创板日报》表示，微软对华为的供货许可到期后未延期，未来华为将推出“中国芯+中国系统”的PC。

　　智能汽车业务表现较为抢眼，同比增速高达474.4%，并首次实现当年盈利。年报显示2024年，智能部件发货量超过2300万件，同比增长了近7倍。

　　2024年1月，华为车BU成立深圳引望智能技术有限公司，用于装载华为车BU的技术和资源。目前，引望公司完成了两轮车企入股，赛力斯汽车和长安汽车旗下阿维塔科技分别出手115亿元，各自占股10%。近日的工商登记信息显示，华为引望已完成工商信息变更，华为持股比例由100%调整为80%，新增阿维塔科技和两大股东。在董事会名单中，徐直军任董事长，余承东和朱华荣任副董事长，白熠、靳玉志、卞红林、张兴海任董事。

　　在计算产业方面，截至2024年底，华为鲲鹏、昇腾已发展超过8500家合作伙伴、665万名开发者，完成22,800多个解决方案认证。

　　华为在年报中称，AI正沿着两条路径飞速发展，推动算力需求持续增长。一是持续探索通用人工智能（AGI），借助超大规模计算突破模型认知边界，不断提升智能化的高度。二是加速AI在千行百业落地，降低AI使用门槛，持续拓宽智能化的广度。

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　　第一、突破单位节点算力瓶颈，超节点技术正在成为行业主流选择。超节点采用对等互联的计算架构，依托高速互联总线的创新，让成百上千颗AI芯片如同单一节点般高效协同，实现单位节点算力从卡级向百卡、千卡级跨越。

　　第二、构建超大规模集群，协同优化算力规模、算力利用率及集群可用度是创新的关键。通过网络架构创新，实现高带宽、低延迟，确保数据传输稳定可靠，支撑集群算力规模从万卡向十万卡、百万卡级迈进。

　　第三、加速AI推理普惠落地。随着AI推理从中心向边/端延伸，推理硬件从集群扩展到服务器/一体机、小站、板卡、模组，形成全场景覆盖。第四、共建繁荣的算力生态。以AI基础软硬件平台为锚点，依托系列化的硬件模组、丰富的工具链/加速库/开发套件，持续提升性能与易用性，与伙伴与开发者打通AI落地的“最后一公里”。