与机器人“同事”一起工作，你准备好了吗？

2025年1月(yuè)15日，中国AI大模型DeepSeek R1刚一问世，便震动(zhèndòng)全球。 针对DeepSeek，全世界展开了(le)一场龙争虎斗。 可仅仅2周之后，2月1日（大年初四），华为(huáwèi)云就(jiù)联合硅基流动基于昇腾云推出DeepSeek R1/V3，引爆全网。 从模型到算力，从引擎到框架(kuāngjià)，全面实现国产化。 这其中(qízhōng)，DeepSeek和华为自不用说。硅基流动(liúdòng)作为一家AI Infra（AI基础设施）企业，则是清华博士袁进辉2023年刚创立的创业公司(gōngsī)。 创业公司往往嗅觉(xiùjué)极度灵敏。 其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人梁文锋就找到袁进辉(yuánjìnhuī)，问他要不要(búyào)部署？ 袁进辉算了一笔账：动用(dòngyòng)80台英(táiyīng)伟达H800服务器，单月花费五六百万，风险很大。 但眼见着DeepSeek越来越火爆(huǒbào)，全世界的AI团队都争分夺秒，连英伟达也亲自下场(xiàchǎng)。 时间不等人，硅基流动火速找到华为云。双方一拍即合，决心大干一场，希望能用国产(guóchǎn)算力(suànlì)率先搞定部署难题。 华为云的方案(fāngàn)，正是昇腾云。 于是，双方经过彻夜不息的努力，终于在2月推出基于(jīyú)昇(shēng)腾云与硅基流动推理加速引擎的DeepSeek，成为国内第一个成功(chénggōng)部署DeepSeek服务的企业。 仅2月，硅基流动网站(wǎngzhàn)访问量暴增40倍，冲上中国AI网站排行榜(bǎng)第6、全球AI网站增长榜第2。 狂暴(kuángbào)的流量，让人又惊又喜。 据华为云技术负责人王磊回忆，硅基流动(liúdòng)DeepSeek刚上线，第一波流量超乎想象(xiǎngxiàng)。他不得不四处腾挪，紧急调拨2000多张昇腾910B卡驰援，才勉强(miǎnqiǎng)扛住。 但第一波“洪峰”之后，更大的(de)流量爆发了。 这一次(yīcì)，不得不每次1000卡地往上加，不计上限地调配算力，才勉强扛(káng)住。 但这一波之后呢？未来的流量，还会爆发到怎样(zěnyàng)的程度？ 于是(yúshì)，华为云找到袁进辉，亮出当时还秘不示人的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)。 对于超节点，袁进辉早有(yǒu)耳闻。 2024年3月，英伟达首发NVL72超节点(jiédiǎn)，一度震惊世界。 传统AI服务器里，一张计算卡仅能容纳8块GPU；但NVL72超节点(jiédiǎn)，能将72块GPU组成一台(yītái)超级AI服务器，令AI算力和通讯(tōngxùn)速度实现飙升。 所以，超节点是一种将GPU高度集成(jíchéng)的AI服务器“黑科技”。 谁也没想到，华为云这么快(kuài)就搞出了CloudMatrix 384超(chāo)节点。 而且，华为(huáwèi)云超节点的昇腾卡互联数量(shùliàng)飙升到384张，远超英伟达NVL72的72卡。 这是中国AI的算力之巅，更是(gèngshì)前所未有的应用挑战。 当时，袁进辉坦承(tǎnchéng)对CloudMatrix 384怀有疑虑： 第一，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求多卡之间实现低延迟、高协同(xiétóng)，并使用All-to-All通信(tōngxìn)。 但即便是英伟达，对All-to-All的支持(zhīchí)也相当乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有(méiyǒu)人知道。 第二，英伟达NVL72超节点，采用铜连接；CloudMatrix 384却(què)采用光模块。区别(qūbié)在哪呢？ 光模块通信(tōngxìn)具备更高带宽和更低时延(shíyán)，适合大容量、长距离传输；此外光网络架构简化，空间和功耗节省显著，且扩展性更强。但光模块最大(zuìdà)的问题就在于故障率高。 这个超高难度的连接方式，到底行不行？没有人(rén)知道。 尽管充满疑虑，但袁进辉选择“信(xìn)华为”： “华为不仅是打过硬仗的团队(tuánduì)，更创造了很多很多的奇迹。” 实际上，袁进辉的疑虑，也正是腾(téng)建军所担心的。 2023年2月，一场骤然爆发的电源浪涌(làngyǒng)，席卷新加坡(xīnjiāpō)数据中心，多家云厂商和数据中心客户受影响。 腾(téng)建军，正是这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为云(yún)和微软云恰好在(zài)同一数据中心。唯一不同的是，电源浪涌爆发后，华为云的AI for DC（Data Center），迅速“感知”到(dào)电源浪涌引发(yǐnfā)的高温，自动触发应急预警。 作为资深专家，腾建军和团队迅速判断出，这将(jiāng)是一场全局危机。 这也是一场争分夺秒(zhēngfēnduómiǎo)的战斗。 1分钟发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥(tǒngyīzhǐhuī)，1小时内启动干冰应急(yìngjí)计划…… 腾建军率领团队(tuánduì)头戴防毒面罩、手挑干冰，冲进现场给服务器物理降温，生生扛住(zhù)这波突袭，确保了华为云稳定运行。 江湖(jiānghú)传言，这一天，新加坡的干冰被华为云直接搬空。 微软云在内部温度骤升、短暂(duǎnzàn)抵抗之后，关闭了(le)服务器，中断了云服务。 微软(wēiruǎn)云客户甚至是在Twitter上，才得知自家业务猛然宕机(dàngjī)，被打了个措手不及。 一边迅速趴窝(pāwō)，一边稳如泰山。 仅(jǐn)此一招，足见华为云的功力。 但智算超节点时代，对(duì)数据中心的要求更加苛刻。 在腾建军眼中，CloudMatrix 384超节点要在物理(wùlǐ)上真正(zhēnzhèng)落地，数据中心要解决的是一连串实打实的难题。 因为数据中心，是(shì)“智算超节点产品”不可分割的一部分。 传统数据中心，供电只(zhǐ)做到8-10千瓦(qiānwǎ)/机柜；但为了驱动CloudMatrix 384，仅(jǐn)供电就要飙升到50千瓦甚至更高，怎么办？ 那就突破标准，超前技术(jìshù)准备、超前建设。 散热上，一套CloudMatrix 384横跨16个(gè)机柜，热量(rèliàng)密度飙升，必须构建一套精密的液冷散热系统。 这其中，仅铲齿散热器的缝隙，就堪比发丝般精细。一旦散热液洁净度出现些许问题(wèntí)，或是不可避免(bùkěbìmiǎn)滋生(zīshēng)细菌微生物，就很可能将铲齿散热器堵死，不可避免导致大规模宕机。 一方面，用AI for DC提前预警；另一方面，通过物理+化学的新方法长效杀菌，实现(shíxiàn)数学、物理到生物、化学的跨界(kuàjiè)研究，引领(yǐnlǐng)一场液冷革命。 而这些技术，早(zǎo)在几年前就在华为(huáwèi)云得到规模应用，展现出技术超前投入的前瞻价值。 但光模块(mókuài)，差点成了腾建军“过不去的坎”。 实际上，华为(huáwèi)在光通信领域早已世界领先。 2020年，华为全球首发800G超高速(chāogāosù)光模块，独步全球；2025年，华为再(zài)发1.6T硅光模块，在800G基础上再翻一倍。 至此，业界已(yǐ)无人得见华为光通信的“车尾灯”。 强大的(de)技术积淀，让华为云(yún)用光模块构建超节点，而非采用铜连接，成为一种必然。 可真枪实弹干起来才发现，困难(kùnnán)比预想的大得多。 实测(shícè)中，腾建军发现：光链路的闪断太频繁了，结果就是——完全不能(bùnéng)用！ “咯噔”一下子。问题严重(yánzhòng)了！ 当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点(zhòngdiǎn)密级项目(xiàngmù)，是必须(bìxū)强渡的“大渡河”。加上单卡性能不如人，被逼得只能闯光模块这“华山一条路”。真被卡死，满盘皆输。 但那段时间，腾建军对团队说的最多(duō)的话却是： 不要谈(tán)困难，想尽办法去突破。 于是，一边内部想办法(bànfǎ)，一边外界请高人，同时，只能(zhǐnéng)用最笨的办法把难题列出来，一条条去攻克。 终于，腾建军团队发现：八成以上问题，出在光模块几乎肉眼不可见的脏污上，严重影响(yǐngxiǎng)了通讯质量；而脏污的产生，就在数据中心现场超(chāo)节点内(nèi)网互连的安装环节。 于是，团队(tuánduì)打造出针对光模块故障的(de)(de)定位和修复系统，通过数字化平台上的专家经验库和现场光模块的故障现象进行对接，实现了问题快速定位、故障迅速处置。 这(zhè)一次，CloudMatrix 384再(zài)上线，速率、稳定性大幅提高。 作为全球(quánqiú)首次大规模动用光模块部署超(chāo)节点的探索，华为云创造了“奇迹”。 这一切(yīqiè)，都成为硅基流动(liúdòng)基于CloudMatrix 384再次爆发的坚实根基。 2月底，当强大的CloudMatrix 384呈现在硅基流动(liúdòng)团队面前时，所有人面对的，却是一场新(xīn)的长征。 3月初，硅基流动(liúdòng)DeepSeek服务(fúwù)在超节点上刚跑通，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到令人难以置信。 一台算力怪兽，表现如此(rúcǐ)拉胯，问题出在哪？没有人知道。 实际上，普通人很难想象，大模型内(nèi)星辰般的宏大： 它的(de)参数，高达数千亿级；它的神经网络层级，成百上千(chéngbǎishàngqiān)；每个算子（神经网络中具备特定功能(gōngnéng)的算法节点）背后，连接着(zhe)不计其数的分布式系统；它的结果，则由成百上千张GPU协同计算输出，充满概率偶然。 要在(zài)这其中找出问题，仿佛是在一座亚马逊雨林中通缉一只细菌。 这几乎是一个不可能完成的(de)任务。 很快，王磊发动“超能力”，开始全(quán)公司“摇人”。 从底层做芯片的(de)(de)、做存储(cúnchǔ)的、做计算的，到上层做算子的、做推理的、做平台的……王磊竭尽所能，几乎把技术栈上的所有团队拉到现场，跟硅基流动团队协同办公、攻坚克难。 协议(xiéyì)有问题，马上改协议；算子(suànzi)有问题，马上改算子……围绕硅基流动DeepSeek服务上的超节点大计，华为上百人(shàngbǎirén)的团队，昼夜攻关不息。 而对华为云团队来说(láishuō)，冗长的测试，更是一个永不停歇的“西西弗神话(shénhuà)”。 通信有瓶颈，优化通信；但(dàn)接着，计算问题(wèntí)又冒出来了；于是，优化计算后，GPU、NPU太快，CPU不匹配…… 当整个技术栈(zhàn)全部优化一遍后，王磊猛然发现，问题又从最初(zuìchū)的源头，再次冒了出来。 总之，按下(ànxià)葫芦浮起瓢。 但就是在这种(zhèzhǒng)重复、重复、再重复的优化过程(guòchéng)中，CloudMatrix 384，终于被托举到一个不可思议的新高度。 4月10日，华为云生态大会，硅基(guījī)流动创始人袁进辉郑重宣布： 基于CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证单用户(dānyònghù) 20 TPS水平前提下，单卡(dānkǎ) Decode吞吐量(tūntǔliàng)突破 1920 Tokens/秒。 相较(xiāngjiào)英伟达(wěidá)H100，性能追平(zhuīpíng)；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升6倍；相较昇腾910B单卡，性能飙升10倍。 这背后，CloudMatrix 384还(hái)实现了性能倍增（训推提升20%）、以存强算（吞吐量提升100%）、MoE亲和（千亿MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行40天不中断(zhōngduàn)）、朝推夜训（算力利用(yòng)率提升30%）、即开(jíkāi)即用六大特性。 所谓MoE，即DeepSeek中的“混合专家模型”。DeepSeek之所以(zhīsuǒyǐ)功能超强，在于其会内置多个“专家”处理问题。而在硬件(yìngjiàn)层面(céngmiàn)，通常1枚芯片对应1个“专家”，于是芯片越多，效率越高、性能(xìngnéng)越强。 而超节点集成了384张昇(shēng)腾卡，极大优化了MoE能力。 这不仅令DeepSeek性能大爆发，更展现出华为云在AI技术(jìshù)上的(de)前瞻布局。 今天，在华为云三大云核心枢纽（贵州贵安(guìān)、内蒙古乌兰察布、安徽芜湖），CloudMatrix 384实现全面(quánmiàn)布局，成为(chéngwéi)国内唯一正式商用的大规模超节点。 强大的算力网(wǎng)，令万卡级服务，分分钟即可开启。 这不仅是华为云的自我(zìwǒ)超越，也不仅是部分指标上对英伟达的超越，更大的意义，在于中国AI正呈现出体系化的突破式(shì)创新。 用袁进辉(jìnhuī)的话说：美国试图像“三体人”一样，用芯片(xīnpiàn)锁死中国科技。 但6年(nián)抗争过去，向死而生的华为，却越挫越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏、海思(hǎisī)攻坚、昇腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧的国产(guóchǎn)算力防线正在构建(gòujiàn)。 AI长跑没有终点(zhōngdiǎn)，突破(tūpò)，也不会有终点。但中国AI，一定会迎来自己的“奇点”时刻。（应受访者要求，文中王磊、腾建军为化名） （本文来源：日照(rìzhào)新闻网。本网转发此文章(wénzhāng)，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网(fēiběnwǎng)观点，仅供读者参考。）