与机器人“同事”一起工作，你准备好了吗？

2025年(nián)1月15日，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2周之后，2月1日(rì)（大(dà)年初四），华为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，从引擎到框架，全面实现国产化(guóchǎnhuà)。 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(shì)清华(qīnghuá)博士袁进辉2023年刚(gāng)创立的创业公司。 创业(chuàngyè)公司往往嗅觉极度灵敏。 其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人梁文锋就找到袁进辉，问(wèn)他(tā)要不要部署？ 袁进辉算了一笔账：动用80台英(táiyīng)伟达(wěidá)H800服务器，单月花费五六百万，风险很大。 但眼见着DeepSeek越来越(yuèláiyuè)火爆，全世界的AI团队都(dōu)争分夺秒，连英伟达也亲自下场。 时间不等人，硅基流动(liúdòng)火速找到(zhǎodào)华为云。双方一拍即合，决心大干一场，希望能用国产算力率先搞定部署难题。 华为(huáwèi)云的方案，正是昇腾云。 于是，双方经过彻夜不息的努力，终于在(zài)2月推出基于昇腾云与硅基(guījī)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(qǐyè)。 仅2月，硅基流动(liúdòng)网站(wǎngzhàn)访问量暴增40倍，冲上中国AI网站排行榜第6、全球AI网站增长榜第2。 狂暴的流量，让人(rén)又惊又喜。 据华为云技术负责人王磊回忆，硅基流动DeepSeek刚上线，第一波流量超乎想象。他不得不(bùdébù)四处腾挪，紧急调拨2000多张昇(shēng)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，不得不每次1000卡地往上加，不计上限地调配算力(suànlì)，才(cái)勉强扛住。 但这一波之后呢？未来的流量，还会爆发到(dào)怎样的程度？ 于是，华为云(yún)找到(zhǎodào)袁进辉，亮出当时还秘不示人的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。 对于超节点，袁进辉(yuánjìnhuī)早有耳闻。 2024年3月，英伟达首发NVL72超(chāo)节点，一度震惊世界。 传统AI服务器里，一张计算卡仅能容纳8块(kuài)GPU；但(dàn)NVL72超节点，能将72块GPU组成一台超级AI服务器，令AI算力和(hé)通讯速度实现飙升。 所以，超节点是一种将GPU高度集成的AI服务器“黑科技(kējì)”。 谁也(yě)没想到，华为云(yún)这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点。 而且，华为云超节点(jiédiǎn)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，更是前所未有的应用(yìngyòng)挑战。 当时，袁进辉坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑(yílǜ)： 第一，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求多卡之间实现低延迟(yánchí)、高协同，并使用(shǐyòng)All-to-All通信。 但即便是(shì)英伟达，对All-to-All的支持也相当乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有人(rén)知道。 第二(dìèr)，英伟达(wěidá)NVL72超节点，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、长距离传输(chuánshū)；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(zàiyú)故障率高。 这个超高难度的连接方式，到底行不行(xíngbùxíng)？没有人知道。 尽管充满疑虑，但袁进辉选择(xuǎnzé)“信华为”： “华为不仅是打过硬仗的团队，更创造了(le)很多很多的奇迹。” 实际上，袁进辉的疑虑(yílǜ)，也正是腾建军所担心的。 2023年2月，一场骤然爆发(bàofā)的电源浪涌，席卷新加坡数据中心，多家云厂商(chǎngshāng)和数据中心客户受影响。 腾建军，正是(zhèngshì)这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为云和(hé)微软云恰好在同一数据中心(shùjùzhōngxīn)。唯一不同(bùtóng)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，自动触发应急(yìngjí)预警。 作为资深专家，腾建军和团队迅速判断出(chū)，这将是一场全局危机。 这也是一场争分夺秒(zhēngfēnduómiǎo)的战斗。 1分钟(fēnzhōng)发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥，1小时(xiǎoshí)内启动干冰应急计划…… 腾建军率领团队头戴防毒面罩、手挑干冰，冲(chōng)进现场给(gěi)服务器物理降温，生生扛住这波突袭，确保了华为云稳定运行。 江湖传言，这一天，新加坡的(de)干冰被华为云直接搬空。 微软云(yún)(yún)在内部温度骤升、短暂抵抗之后，关闭了服务器，中断了云服务。 微软云客户甚至是在Twitter上，才得知自家业务(yèwù)猛然宕机，被打了个措手不及(cuòshǒubùjí)。 一边迅速趴窝(pāwō)，一边稳如泰山。 仅此一招，足见(zújiàn)华为云的功力。 但智算超节点(jiédiǎn)时代，对数据中心的要求更加苛刻。 在腾(téng)建军眼中，CloudMatrix 384超节点要(yào)在物理上真正落地，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“智算超节点产品”不可分割(bùkěfēngē)的一部分。 传统数据中心，供电(gōngdiàn)只做到8-10千瓦/机柜；但(dàn)为了驱动CloudMatrix 384，仅供电就要飙升(biāoshēng)到50千瓦甚至更高，怎么办？ 那就突破标准(biāozhǔn)，超前技术准备、超前建设。 散热上，一套CloudMatrix 384横跨16个机柜，热量(rèliàng)密度飙升，必须(bìxū)构建一套精密的液冷散热系统。 这其中，仅铲齿散热器(sànrèqì)的缝隙(fèngxì)，就堪比发丝般精细(jīngxì)。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(huàxué)的新方法长效杀菌，实现数学、物理到生物、化学的跨界研究，引领(yǐnlǐng)一场(yīchǎng)液冷革命。 而这些技术，早在几年前就在华为云得到(dédào)规模应用(yìngyòng)，展现出技术超前投入的前瞻价值。 但光模块，差点成了腾建军“过不去的坎(kǎn)”。 实际上，华为(huáwèi)在光通信领域早已世界领先。 2020年，华为全球(quánqiú)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800G基础上再翻一倍。 至此，业界已无人得见华为光通信(guāngtōngxìn)的“车尾灯”。 强大的(de)技术积淀，让华为云用光模块构建超节点(jiédiǎn)，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。 实测中，腾建军发现：光链路的闪断太频繁(pínfán)了，结果就是(jiùshì)——完全不能用！ “咯噔”一下子。问题(wèntí)严重了！ 当时，CloudMatrix 384赫然被(bèi)列入华为重点密级项目(xiàngmù)，是必须强渡的“大渡河”。加上单卡性能不如人，被逼得只能闯光模块(mókuài)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的话(dehuà)却是： 不要谈(tán)困难，想尽办法去突破。 于是，一边(yībiān)内部想办法，一边外界请高人，同时，只能用最笨的办法把难题列出来，一条条去攻克(gōngkè)。 终于，腾建军团队发现(fāxiàn)：八成以上问题，出在光(guāng)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节点内(nèi)网互连的安装环节。 于是，团队打造出针对光模块故障的定位和修复系统(xìtǒng)，通过数字化(shùzìhuà)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(xùnsù)处置。 这一次，CloudMatrix 384再上线(shàngxiàn)，速率、稳定性(wěndìngxìng)大幅提高。 作为(zuòwéi)全球首次大规模动用光模块部署(bùshǔ)超节点的探索，华为云创造了“奇迹”。 这一切(yīqiè)，都成为硅基流动基于CloudMatrix 384再次(zàicì)爆发的坚实根基。 2月底，当强大的(de)CloudMatrix 384呈现(chéngxiàn)在硅基流动团队面前时，所有人面对的，却是一场新的长征。 3月初，硅基流动DeepSeek服务在超节点(jiédiǎn)上刚跑通，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到(dīdào)令人难以置信。 一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在哪？没有人(rén)知道。 实际上，普通人很难想象，大模型内(nèi)星辰般的宏大： 它的参数，高(gāo)达数千亿级；它的神经网络层级，成百上千；每个算子(suànzi)（神经网络中具备特定功能的算法节点(jiédiǎn)）背后，连接着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(ǒurán)。 要在这其中找出问题，仿佛是在一座(yīzuò)亚马逊雨林中通缉一只细菌。 这(zhè)几乎是一个不可能完成的任务。 很快，王磊发动“超能力”，开始全公司(gōngsī)“摇人”。 从底层做芯片的(de)、做存储的、做计算(jìsuàn)的，到上层做算子的、做推理(tuīlǐ)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(de)超节点大计，华为上百人的团队，昼夜攻关(gōngguān)不息。 而对华(duìhuá)为云团队来说，冗长的(de)测试，更是一个永不停歇的“西西弗神话”。 通信有瓶颈，优化通信；但接着，计算问题又冒出来了(le)；于是(yúshì)，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，问题又从最初的源头，再次冒了(le)出来。 总之(zǒngzhī)，按下葫芦浮起瓢。 但就是在这种重复(chóngfù)、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，硅基流动创始人袁进辉(yuánjìnhuī)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，单卡 Decode吞吐量(tūntǔliàng)突破 1920 Tokens/秒。 相较英伟达H100，性能追平；相较3月初的(de)CloudMatrix 384，性能提升(tíshēng)6倍；相较昇(shēng)腾910B单卡，性能飙升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(tuīyèxùn)（算力利用率(lìyònglǜ)提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即DeepSeek中的“混合专家模型(móxíng)”。DeepSeek之所以功能(gōngnéng)超强，在于其会内置多个“专家”处理问题。而在硬件层面，通常1枚芯片对应(duìyìng)1个“专家”，于是芯片越(yuè)多，效率越高、性能越强。 而超节点(jiédiǎn)集成了384张昇腾卡，极大优化了MoE能力。 这不仅令DeepSeek性能大爆发，更(gèng)展现出华为云在AI技术上的前瞻(qiánzhān)布局。 今天，在(zài)华为云三大云核心(héxīn)枢纽（贵州贵安、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(zhèngshì)商用的大规模超节点。 强大的算力网，令万卡级服务(fúwù)，分分钟即可开启。 这不仅是华为(huáwèi)云的(de)自我超越，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创新。 用(yòng)袁进辉的话说：美国(měiguó)试图像“三体人”一样，用芯片锁死中国科技。 但6年抗争过去，向死而生(érshēng)的华为，却越挫越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚(gōngjiān)、昇腾崛起(juéqǐ)……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道(yīdào)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(yě)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(wénzhōng)王磊、腾建军为化名） （本文来源：日照新闻网。本网转发此文章，旨在为读者提供更多(duō)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(yíwèn)，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(cānkǎo)。）