与机器人“同事”一起工作，你准备好了吗？

2025年1月15日，中国(zhōngguó)AI大模型DeepSeek R1刚一问世，便(biàn)震动全球。 针对DeepSeek，全世界展开了一场龙争虎斗(lóngzhēnghǔdòu)。 可仅仅2周之后，2月1日（大年初四），华为云就联合硅基流动基于昇(shēng)腾云推出DeepSeek R1/V3，引爆全网(quánwǎng)。 从模型到算力，从引擎到框架，全面实现(quánmiànshíxiàn)国产化。 这其中，DeepSeek和华为自不用说。硅基(guījī)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。 创业公司往往嗅觉极度灵敏(língmǐn)。 其实，早(zǎo)在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人梁文锋(liángwénfēng)就找到袁进辉，问他要不要部署？ 袁进辉算了一笔账(zhàng)：动用80台英伟达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(de)AI团队都争分夺秒，连英伟达也亲自下场。 时间不等人(rén)，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(néng)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(shuāngfāng)经过彻夜不息的努力，终于在2月(yuè)推出基于昇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(bùshǔ)DeepSeek服务的企业。 仅2月，硅基流动网站访问量暴增40倍，冲上中国AI网站排行榜(páihángbǎng)第6、全球AI网站增长(zēngzhǎng)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，第一波流量超乎想象。他不得不四处腾挪，紧急调拨2000多张(duōzhāng)昇(shēng)腾910B卡驰援，才勉强扛住。 但第一波“洪峰”之后(zhīhòu)，更大的流量爆发了。 这一次，不得不每次(měicì)1000卡地往上加，不计上限地调配算力，才勉强扛住(zhù)。 但这(zhè)一波之后呢？未来的流量，还会爆发到怎样的程度？ 于是，华为(huáwèi)云(yún)找到袁进辉，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(chuántǒng)AI服务器里，一张计算卡仅能容纳8块(kuài)GPU；但NVL72超节点，能将72块GPU组成一台超级(chāojí)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AI服务器“黑科技(kējì)”。 谁也(yě)没想到(méixiǎngdào)，华为云这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点。 而且，华为云超(yúnchāo)节点(jiédiǎn)的昇腾卡互联数量飙升到384张，远超英伟达NVL72的72卡。 这是(zhèshì)中国AI的算力之巅，更是前所未有的应用挑战。 当时，袁进辉(yuánjìnhuī)坦承对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(shíxiàn)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的支持也相当(xiāngdāng)乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有人知道(zhīdào)。 第二，英伟达NVL72超节点，采用铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在(zài)哪(nǎ)呢？ 光模块通信具备更高(gāo)带宽和更低(dī)时延，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。但光模块最大的问题(wèntí)就在于故障率高。 这个(zhègè)超高难度的连接方式，到底行不行？没有人知道。 尽管充满疑虑(yílǜ)，但袁进辉选择“信华为”： “华为不仅是打过(dǎguò)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，也正是腾建军所担心(dānxīn)的。 2023年2月，一场骤然爆发的电源浪涌，席卷新加坡数据中心(shùjùzhōngxīn)，多家云厂商(chǎngshāng)和数据中心客户受影响。 腾建军，正是这场危机的亲历者(qīnlìzhě)。 当时，新加坡华为云和微软云恰好(qiàhǎo)在同一数据中心。唯一不同的(de)是，电源浪涌爆发后，华为云的AI for DC（Data Center），迅速“感知(gǎnzhī)”到电源浪涌引发的高温，自动触发(chùfā)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(yě)是一场争分夺秒的战斗。 1分钟(fēnzhōng)发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥(tǒngyīzhǐhuī)，1小时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，冲进现场给服务器物理降温，生生扛住这波(zhèbō)突袭，确保(quèbǎo)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(yún)在内部温度骤升、短暂抵抗之后，关闭(guānbì)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(dàngjī)，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，足见华为云(yún)的功力。 但智算超(dànzhìsuànchāo)节点时代，对数据中心的要求更加苛刻。 在腾(téng)建军眼中，CloudMatrix 384超节点要在物理上真正落地，数据中心要解决的是(shì)一连串实打实的难题。 因为(yīnwèi)数据中心，是“智算超节点产品”不可分割的一部分。 传统(chuántǒng)数据中心，供电(gōngdiàn)只做到(zuòdào)8-10千瓦/机柜；但为了驱动CloudMatrix 384，仅供电就要飙升到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(shàng)，一套CloudMatrix 384横跨16个(gè)机柜，热量密度飙升，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(yídàn)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(hěn)可能将铲齿散热器堵死，不可避免导致大规模宕机(dàngjī)。 一方面，用AI for DC提前预警；另一方面(lìngyìfāngmiàn)，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，引领一场(yīchǎng)液冷革命。 而(ér)这些技术，早在几年(jǐnián)前就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，差点成了腾建军“过不去的坎”。 实际上，华为在(zài)光通信领域早已世界领先。 2020年，华为(huáwèi)全球首发800G超高速光模块，独步全球；2025年，华为再发1.6T硅光模块，在800G基础上再翻(fān)一倍。 至此，业界(yèjiè)已无人得见华为光通信的“车尾灯”。 强大(qiángdà)的技术积淀，让华为云用光模块构建超(chāo)节点，而非采用铜连接，成为一种必然。 可真枪实弹干起来才发现(fāxiàn)，困难比预想的大得多。 实测中，腾建军发现：光链路的闪断太(tài)频繁了，结果就是——完全不能(bùnéng)用！ “咯噔”一下子。问题严重了(le)！ 当时，CloudMatrix 384赫然被(bèi)列入华为重点(zhòngdiǎn)密级项目，是必须强渡的“大渡河”。加上单卡性能不如人，被逼得(dé)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(zuì)多的话却是： 不要谈(tán)困难，想尽办法去突破。 于是，一边内部想办法，一边外界请高人，同时，只能(zhǐnéng)用最笨(zuìbèn)的办法把难题列出来，一条条去攻克。 终于，腾建军团队(tuánduì)发现：八成以上问题，出在光模块几乎肉眼不可见的脏污上，严重影响了通讯质量；而脏污的产生，就(jiù)在数据中心现场超节点内网互连(hùlián)的安装环节。 于是，团队打造出针对光模块故障(gùzhàng)的定位和修复系统，通过数字化平台上的专家经验库和现场(xiànchǎng)光模块的故障现象进行(jìnxíng)对接，实现了问题快速定位、故障迅速处置。 这一次(yīcì)，CloudMatrix 384再(zài)上线，速率、稳定性大幅提高。 作为全球首次大规模(dàguīmó)动用光模块部署超节点(jiédiǎn)的探索，华为云创造了“奇迹”。 这(zhè)一切，都成为硅基流动基于CloudMatrix 384再次爆发(bàofā)的坚实根基。 2月底(yuèdǐ)，当强大的(de)CloudMatrix 384呈现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服务在超节点上刚跑通，吞吐量只有320 Tokens/秒(miǎo)，低到令人(lìngrén)难以置信。 一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在哪(nǎ)？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(tā)的参数，高(gāo)达数千亿级；它的神经网络(shénjīngwǎngluò)(shénjīngwǎngluò)层级，成百上千；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，则由成百上千张GPU协同计算输出，充满概率偶然。 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。 这几乎是一个不可能完成的任务(rènwù)。 很快，王磊发动“超能力”，开始全(quán)公司“摇人”。 从底层做芯片的、做存储的、做计算的，到(dào)上层做算子的、做推理的、做平台的……王磊竭尽所能(jiéjìnsuǒnéng)，几乎把技术栈上的所有团队拉到现场(xiànchǎng)，跟硅基流动团队协同办公、攻坚克难。 协议有问题(wèntí)，马上改协议；算子有问题，马上改算子……围绕硅基流动DeepSeek服务上的(de)超节点(jiédiǎn)大计，华为上百人的团队，昼夜攻关不息。 而对华为云(wèiyún)团队来说(láishuō)，冗长的测试，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(jìsuàn)问题又冒出来(màochūlái)了；于是，优化计算后，GPU、NPU太快，CPU不匹配…… 当整个技术栈全部优化一遍(yībiàn)后，王磊猛然发现，问题又从最初的源头，再次(zàicì)冒了出来。 总之，按下葫芦浮起瓢(piáo)。 但就是在这种重复(chóngfù)、重复、再重复的优化过程中，CloudMatrix 384，终于被托举到一个不可思议的新高度(gāodù)。 4月10日，华为云生态(shēngtài)大会，硅基流动创始人袁进辉郑重宣布： 基于CloudMatrix 384的(de)DeepSeek-R1在保证单用户 20 TPS水平前提下，单卡(dānkǎ) Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒(miǎo)。 相较(xiāngjiào)(xiāngjiào)英伟达H100，性能追平；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升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)20%）、以存强算（吞吐量提升100%）、MoE亲和（千亿(qiānyì)MoE提升3X）、长稳(zhǎngwěn)可靠（长稳运行40天不中断）、朝推夜训（算力(suànlì)利用率提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即DeepSeek中的“混合专家(zhuānjiā)模型”。DeepSeek之所以(zhīsuǒyǐ)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1个“专家”，于是芯片越多，效率越高、性能越强(yuèqiáng)。 而超节点集成了(le)384张昇腾卡，极大优化了MoE能力。 这(zhè)不仅令DeepSeek性能大爆发，更展现出华为云在AI技术上的(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(wúhú)），CloudMatrix 384实现全面布局，成为国内唯一(wéiyī)正式商用的大规模超节点。 强大的算力网，令万卡级服务，分分钟即可(jíkě)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(tǐxìhuà)的突破式创新。 用袁进辉的话说：美国试图像“三体人(rén)”一样，用芯片(xīnpiàn)锁死中国科技。 但(dàn)6年抗争过去，向死而生的华为，却越挫越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚、昇(shēng)腾崛起……凭借华为(huáwèi)云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧的(de)国产算力防线正在构建。 AI长跑没有终点，突破，也不会(búhuì)有终点。但中国(zhōngguó)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，旨在为读者提供(tígōng)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(guāndiǎn)非本网观点，仅供读者参考。）