与机器人“同事”一起工作，你准备好了吗？

2025年1月15日，中国AI大(dà)模型DeepSeek R1刚一(gāngyī)问世，便震动全球。 针对DeepSeek，全世界展开(zhǎnkāi)了一场龙争虎斗。 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(liúdòng)基于(jīyú)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(quánmiànshíxiàn)国产化。 这其中，DeepSeek和(hé)华为自不用说。硅基流动作为(zuòwéi)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(chuàngyè)公司。 创业公司往往嗅觉(xiùjué)极度灵敏。 其实，早(zǎo)在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人(chuàngshǐrén)梁文锋就找到袁进辉，问他要不要部署？ 袁进辉(yuánjìnhuī)算了一笔账：动用80台英伟达H800服务器(fúwùqì)，单月花费五六百万，风险很大。 但眼见(yǎnjiàn)着(zhe)DeepSeek越来越火爆，全世界的AI团队都争分夺秒，连英伟达也亲自下场。 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(néng)用国产算力率先搞定部署难题(nántí)。 华为云的方案，正是昇(shēng)腾云。 于是(yúshì)，双方经过(jīngguò)彻夜不息的努力，终于在2月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DeepSeek服务(fúwù)的企业。 仅2月，硅基流动网站(wǎngzhàn)访问量(fǎngwènliàng)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(de)流量，让人又惊又喜。 据华为云技术负责人王磊(wánglěi)回忆，硅基流动DeepSeek刚上线，第一波流量超乎想象。他不得不四处(sìchù)腾挪，紧急调拨(tiáobō)2000多张昇腾910B卡驰援，才勉强扛住。 但第一波“洪峰”之后，更大的流量爆发(bàofā)了。 这(zhè)一次，不得不每次1000卡地(kǎdì)往上加，不计上限地调配算力，才勉强扛住。 但这一波之后(zhīhòu)呢？未来的流量，还会爆发到怎样的程度？ 于是，华为云找到袁进辉，亮出当时(dāngshí)还秘不示人(mìbùshìrén)的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。 对于超节点(jiédiǎn)，袁进辉早有耳闻。 2024年3月，英伟达首发NVL72超节点，一度(yídù)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NVL72超节点，能将(jiāng)72块GPU组成一台超级AI服务器，令AI算力和通讯速度实现(shíxiàn)飙升。 所以，超节点是(shì)一种将GPU高度集成的AI服务器“黑科技”。 谁也没想到，华为(huáwèi)云(yún)这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点。 而且(érqiě)，华为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(de)算力之巅，更是前所未有的应用挑战。 当时，袁进辉坦承对(duì)CloudMatrix 384怀有疑虑： 第一，DeepSeek所需(xū)的大规模专家并行(bìngxíng)，要求多卡之间实现低延迟、高协同，并使用All-to-All通信。 但即便(jíbiàn)是英伟达，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，英伟达NVL72超节点，采用铜(tóng)连接(liánjiē)；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(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(dànguāng)模块最大的问题就(jiù)在于故障率高。 这个超高难度的连接方式(fāngshì)，到底行不行？没有人知道。 尽管充满(chōngmǎn)疑虑，但袁进辉选择“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(de)疑虑，也正是腾建军所担心的。 2023年2月，一场骤然爆发的电源浪涌，席卷(xíjuǎn)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，正是这场(zhèchǎng)危机的亲历者。 当时，新加坡(xīnjiāpō)华为云和微软云恰好在同一数据中心(shùjùzhōngxīn)。唯一不同的是(shì)，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)触发应急预警。 作为资深专家，腾建军和团队迅速判断出，这(zhè)将是一场全局危机。 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，1小时内启动(qǐdòng)干冰(gānbīng)应急计划…… 腾建军率领团队头戴(tóudài)防毒面罩、手挑干冰，冲进(jìn)现场给服务器物理降温，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(wēiruǎn)云(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(cái)得知自家业务猛然宕机，被打了个(dǎlegè)措手不及。 一边(yībiān)迅速趴窝，一边稳如泰山。 仅此一招，足见华为云的(de)功力。 但智算超节点时代，对数据中心的要求更加苛刻(kēkè)。 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“智算超节点(jiédiǎn)产品”不可分割的一部分。 传统数据中心，供电(gōngdiàn)只做到8-10千瓦/机柜(jīguì)；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(zěnmebàn)？ 那就突破标准，超前(chāoqián)技术准备、超前建设。 散热上，一套CloudMatrix 384横跨(héngkuà)16个机柜，热量密度飙升，必须构建(gòujiàn)一套精密的液冷散热系统。 这其中，仅铲(chǎn)齿散热器(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，就很可能将铲齿散热器堵死，不可避免导致大规模(dàguīmó)宕机。 一方面，用(yòng)AI for DC提前预警；另一方面，通过物理(wùlǐ)+化学的新方法长效杀菌，实现数学、物理到生物、化学的跨界研究(yánjiū)，引领一场液冷革命。 而这些技术，早在几年前就(jiù)在华为云(yún)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(de)坎”。 实际上，华为在光通信领域早已(zǎoyǐ)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800G基础上(shàng)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(liánjiē)，成为一种必然。 可真枪实弹干起来才发现，困难比(bǐ)预想的大得多。 实测中，腾建军发现：光链路(liànlù)的闪断太频繁了(le)，结果就是——完全不能用！ “咯噔(gēdēng)”一下子。问题严重了！ 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(zhǐnéng)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(jiànjūn)对团队说的最多的话却是： 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，只能用最笨的办法把(bǎ)难题列出来，一条条(yītiáotiáo)去攻克。 终于，腾建军团队发现：八成以上(yǐshàng)问题，出在光模块几乎肉眼不可见(kějiàn)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网互连的安装环节(huánjié)。 于是，团队打造出针对光模块故障(gùzhàng)的定位(dìngwèi)和修复系统，通过(tōngguò)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再上线，速率、稳定性(wěndìngxìng)大幅提高(dàfútígāo)。 作为(zuòwéi)全球首次大规模动用(dòngyòng)光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再次爆发的(de)坚实根基。 2月底，当强大(qiángdà)的CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队(tuánduì)面前时，所有人面对的，却是一场新的长征。 3月初，硅基(guījī)流动DeepSeek服务在超节点上刚跑通，吞吐量(tūntǔliàng)只有320 Tokens/秒，低到令人难以置信。 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，大模型内星辰般的宏大(hóngdà)： 它的(de)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（神经网络中具备(jùbèi)特定功能的算法节点）背后，连接(liánjiē)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(zhǎochū)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任务(rènwù)。 很快，王磊发动“超能力”，开始全公司(gōngsī)“摇人”。 从底层做(zuò)芯片的、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(gēn)硅基流动团队协同办公、攻坚克难。 协议有(yǒu)(yǒu)问题，马上改协议；算子有问题，马上改算子……围绕硅基流动(liúdòng)DeepSeek服务上的超节点大计，华为上百人的团队，昼夜攻关不息。 而对华为云团队来说，冗长(rǒngcháng)的测试，更是(gèngshì)一个永不停歇的“西西弗神话”。 通信(tōngxìn)有瓶颈，优化通信；但接着，计算问题又冒出来了；于是，优化计算后，GPU、NPU太快，CPU不(bù)匹配…… 当整个技术栈全部优化一遍后，王磊猛然发现(fāxiàn)，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、重复、再重复的优化过程中(zhōng)，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，硅基流动创始人袁进辉郑重宣布(zhèngzhòngxuānbù)： 基于CloudMatrix 384的(de)DeepSeek-R1在保证(bǎozhèng)单用户 20 TPS水平前提下(xià)，单卡 Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒。 相较英伟达H100，性能追平；相较3月初(yuèchū)的CloudMatrix 384，性能提升6倍(bèi)；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(bèizēng)（训推提升(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(yòng)率提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即(jí)DeepSeek中的“混合(hùnhé)专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于其会内置多个“专家”处理问题。而在硬件层面，通常1枚(méi)芯片对应1个“专家”，于是(yúshì)芯片越多，效率越高、性能越强。 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(lìng)DeepSeek性能大爆发，更展现出华为云在AI技术上的前瞻布局。 今天，在华为云三大云核心(héxīn)枢纽（贵州贵安、内蒙古乌兰察布、安徽(ānhuī)芜湖），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(fúwù)，分分钟即可开启。 这不仅是华为云的自我超越(chāoyuè)，也(yě)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。 用袁进辉的话说(shuō)：美国试图像“三体人”一样，用芯片锁死(suǒsǐ)中国科技。 但6年抗争过去，向(xiàng)死而生的华为，却越挫越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏(zhéfú)、海思攻坚、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(zhèngzài)构建。 AI长跑没有终点，突破，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(wénzhōng)王磊(wánglěi)、腾建军为化名） （本文来源：日照新闻网。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(jiànyì)。对文章事实有疑问，请与(yǔ)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。）