与机器人“同事”一起工作，你准备好了吗？

2025年1月15日(rì)，中国AI大模型DeepSeek R1刚一问世，便震动全球(quánqiú)。 针对DeepSeek，全世界(quánshìjiè)展开了一场龙争虎斗。 可仅仅(jǐnjǐn)2周之后，2月1日（大年初四），华为(huáwèi)云就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(dàosuànlì)，从引擎到框架，全面实现国产化。 这其中，DeepSeek和华为自不用说。硅基流动作为一家AI Infra（AI基础设施）企业，则是清华博士袁进辉2023年刚创立(chuànglì)的(de)创业公司(gōngsī)。 创业公司(gōngsī)往往嗅觉极度灵敏。 其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人梁文锋就找到(zhǎodào)袁进辉(yuánjìnhuī)，问他要不要部署？ 袁进辉算了一笔账：动用80台英伟达(wěidá)H800服务器，单月花费五六百万，风险很大(hěndà)。 但眼见着DeepSeek越来越(yuèláiyuè)火爆，全世界的AI团队都争分夺秒(zhēngfēnduómiǎo)，连英伟达也亲自下场。 时间不等人，硅基流动火速(huǒsù)找到华为云。双方一拍即合，决心大干一场，希望能用(yòng)国产算力率先搞定部署难题。 华为云的方案，正是昇腾云(téngyún)。 于是(yúshì)，双方经过彻夜不息的努力，终于(zhōngyú)在2月推出基于昇(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部署DeepSeek服务的企业。 仅2月，硅基流动网站访问量暴增40倍，冲上(chōngshàng)中国AI网站排行榜第(dì)6、全球AI网站增长榜第2。 狂暴的流量，让人又惊又喜(yòujīngyòuxǐ)。 据华为云技术负责人王磊回忆(huíyì)，硅基流动DeepSeek刚上线(shàngxiàn)，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，才勉强扛住。 但第一波“洪峰(hóngfēng)”之后，更大的流量爆发了。 这一次，不得不每次1000卡地往上加，不计上限(shàngxiàn)地调配(diàopèi)算力，才勉强扛住。 但这一波之后呢？未来(wèilái)的流量，还会爆发到怎样的程度？ 于是，华为云找到袁进辉(yuánjìnhuī)，亮出当时还秘不示人的(de)“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。 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，一度震惊世界(shìjiè)。 传统(chuántǒng)AI服务器(fúwùqì)里，一张计算卡仅能容纳8块GPU；但NVL72超节点，能将72块GPU组成(zǔchéng)一台超级AI服务器，令AI算力和通讯速度实现飙升。 所以，超节点是一种将GPU高度集成的(de)AI服务器“黑科技”。 谁也没想到，华为云这么快(kuài)就搞出(chū)了CloudMatrix 384超节点。 而且，华为云超节点的(de)昇(shēng)腾卡互联数量飙升到384张，远超英伟达NVL72的72卡。 这是中国AI的算力之巅，更是前所未有的应用挑战(tiǎozhàn)。 当时，袁进辉坦承对(duì)CloudMatrix 384怀有疑虑： 第一，DeepSeek所需的大规模专家(zhuānjiā)并行，要求多卡之间实现低(dī)延迟、高协同，并使用All-to-All通信。 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(yīng)伟达NVL72超节点(jiédiǎn)，采用铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在哪呢？ 光模块通信具备更高带宽和更低时延，适合大容量、长距离(zhǎngjùlí)传输；此外光网络架构(jiàgòu)简化，空间和功耗节省显著，且扩展性(kuòzhǎnxìng)更强。但光模块最大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(bùjǐn)是打过硬仗的团队，更创造了很多很多的奇迹。” 实际上，袁进辉的疑虑，也正是腾建军所(suǒ)担心的。 2023年2月(yuè)，一场骤然爆发的电源浪涌，席卷新加坡数据中心，多家(duōjiā)云厂商和数据中心客户受影响。 腾建军，正是这场危机(wēijī)的亲历者。 当时，新加坡(xīnjiāpō)华为(huáwèi)云和微软云恰好在同一数据中心。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”到电源浪涌引发的高温，自动(zìdòng)触发应急(yìngjí)预警。 作为(zuòwéi)资深专家，腾建军和团队迅速判断出，这将是一场全局危机。 这也是一场争分夺秒的战斗(zhàndòu)。 1分钟发现(fāxiàn)故障，3分钟建立作战室进行统一指挥，1小时内启动干冰应急计划(jìhuà)…… 腾建军率领团队头戴防毒面罩(miànzhào)、手挑干冰，冲进现场给服务器物理降温，生生扛住这波突袭(tūxí)，确保了华为云稳定运行。 江湖传言，这一天，新加坡的干冰被华为云直接搬空(bānkōng)。 微软云在内部温度(wēndù)骤升、短暂抵抗之后，关闭了服务(fúwù)器，中断了云服务。 微软云客户(kèhù)甚至是在Twitter上，才得知自家业务(yèwù)猛然宕机，被打了个措手不及。 一边迅速趴窝，一边稳如泰山(wěnrútàishān)。 仅此一招，足见(zújiàn)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超节点要在物理上真正落地，数据中心要解决的(de)是一连串实打实的难题(nántí)。 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，供电只做到8-10千瓦(qiānwǎ)/机柜(jīguì)；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(tūpò)标准，超前技术准备、超前建设。 散热上，一套CloudMatrix 384横跨16个机柜(jīguì)，热量密度(mìdù)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(sànrèqì)(sànrèqì)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，或是不可避免滋生细菌微生物，就很可能将(jiāng)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(tōngguò)物理+化学的新方法长效(zhǎngxiào)杀菌，实现数学、物理到(dào)生物、化学的跨界研究，引领一场液冷革命。 而这些(zhèxiē)技术，早在几年前就(jiù)在华为云得到规模应用，展现出技术超前投入的前瞻价值。 但光模块，差点(chàdiǎn)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超高速光模块(mókuài)，独步全球；2025年，华为再发1.6T硅光模块，在(zài)800G基础上再翻一倍。 至此，业界已无人得见华为光通信的(de)“车尾灯”。 强大的技术积淀，让华为云(yún)用光模块构建超(chāo)节点，而非采用铜连接，成为一种必然。 可真枪实弹干(gàn)起来才发现，困难比预想的大得多。 实测中，腾建军发现：光链路的闪断太频繁了(le)，结果就是——完全不能(bùnéng)用！ “咯噔”一下子(yīxiàzi)。问题严重了！ 当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点密级项目，是必须强渡的(de)“大渡河”。加上单卡(dānkǎ)性能(xìngnéng)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(nà)段时间，腾建军对团队说的最多的话却是： 不要(búyào)谈困难，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(bāchéng)以上(yǐshàng)问题，出在光模块几乎肉眼不可见的脏污上，严重影响了通讯质量；而脏污的产生，就在数据中心现场超(chāo)节点内网互连的安装环节。 于是，团队打造出(dǎzàochū)针对光模块故障(gùzhàng)的(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。 这一次，CloudMatrix 384再(zài)上线，速率(sùlǜ)、稳定性大幅提高。 作为(zuòwéi)全球首次大规模动用光(guāng)模块部署超节点的探索，华为云创造了“奇迹”。 这一切，都成为硅基流动(liúdòng)基于CloudMatrix 384再次爆发(bàofā)的坚实根基。 2月底，当强大的CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队(tuánduì)面前时，所有人面对(miànduì)的，却是一场新的长征。 3月初，硅基流动(liúdòng)DeepSeek服务在超节点上刚跑通，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到(dīdào)令人难以置信。 一台(yītái)算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在哪？没有人知道。 实际上，普通人很难想象，大(dà)模型内星辰般的宏大： 它的参数，高达数千亿级；它的神经网络层级(céngjí)，成百上千(chéngbǎishàngqiān)；每个算子（神经网络中具备特定功能的算法节点）背后，连接着不计其数的分布式系统；它的结果，则(zé)由成百上千张GPU协同计算(jìsuàn)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(shì)一个不可能完成的任务。 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)、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(jīhū)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。 协议有问题，马上改(gǎi)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，华为上百人的团队，昼夜(zhòuyè)攻关不息。 而对华(duìhuá)为云团队来说，冗长的测试，更是一个永不停歇的“西西弗(fú)神话”。 通信有瓶颈，优化通信；但接着，计算问题又冒出来(màochūlái)了；于是(yúshì)，优化计算后，GPU、NPU太快，CPU不匹配…… 当(dāng)整个技术栈全部优化一遍后，王磊猛然发现，问题(wèntí)又从最初的源头，再次冒了出来。 总之，按下葫芦浮起(fúqǐ)瓢。 但(dàn)就是在这种重复、重复、再重复的优化过程中，CloudMatrix 384，终于被托举到(dào)一个不可思议的新高度。 4月10日，华为云生态大会，硅基流动创始人(chuàngshǐrén)袁进辉郑重宣布： 基于(jīyú)CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证单用户 20 TPS水平(shuǐpíng)前提下(xià)，单卡 Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒。 相较英伟达H100，性能(xìngnéng)追平；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升(tíshēng)6倍；相较昇腾910B单卡，性能飙升(biāoshēng)10倍。 这背后，CloudMatrix 384还实现了性能倍增（训推提升(tíshēng)(tíshēng)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）、朝推夜训（算力(suànlì)利用率(lìyònglǜ)提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即DeepSeek中的(de)“混合专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在(zài)于其会(qíhuì)内置多个“专家”处理(chǔlǐ)问题。而在硬件层面，通常1枚芯片对应1个“专家”，于是芯片越多，效率越高、性能越强。 而超节点集成了384张昇腾卡，极大优化了MoE能力(nénglì)。 这不仅令DeepSeek性能大爆发，更展现出华为云在AI技术上(shàng)的(de)前瞻布局。 今天，在(zài)华为云三大云核心(héxīn)枢纽（贵州(guìzhōu)贵安、内蒙古乌兰察布、安徽芜湖），CloudMatrix 384实现全面布局，成为国内唯一正式商用的大规模超节点。 强大(qiángdà)的算力网，令万卡级服务，分分钟即可开启。 这不仅是华为云的(de)自我超越，也不仅是部分指标上(shàng)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创新。 用袁进辉的话说(shuō)：美国试图像“三体人(rén)”一样，用芯片锁死中国科技。 但6年(nián)抗争过去，向死而生的华为，却越挫越勇。 当(dāng)历经了鸿蒙(hóngméng)蛰伏、海思攻坚、昇(shēng)腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧的国产算力防线正在构建。 AI长跑没有终点，突破，也不会有终点。但中国AI，一定(yídìng)会迎来自己的“奇点”时刻。（应受访者要求，文中王磊、腾建军为(wèi)化名） （本文来源：日照新闻网。本网转发此文章(wénzhāng)，旨在为读者(dúzhě)提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议(jiànyì)。对文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）