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刚一问世，便(biàn)震动全球。 针对DeepSeek，全世界展开了一场(yīchǎng)龙争虎斗。 可仅仅2周之后，2月1日（大年初四），华为(huáwèi)云就联合(liánhé)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(quánmiànshíxiàn)国产化。 这其中，DeepSeek和华为(huáwèi)自不用说。硅基流动作为一家AI Infra（AI基础设施）企业(qǐyè)，则是清华(qīnghuá)博士袁进辉2023年刚创立的创业公司。 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袁进辉，问他要(yào)不要(búyào)部署？ 袁进辉算了一笔账：动用80台英伟达H800服务器，单月(dānyuè)花费五六百万，风险(fēngxiǎn)很大。 但眼见着DeepSeek越来越火爆，全世界的AI团队(tuánduì)都争分夺秒，连英伟达也(yě)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(xīwàng)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2月推出基于昇(shēng)腾云与(yǔ)硅基流动(liúdòng)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(guījī)流动网站访问量暴增40倍(bèi)，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，让人又惊又喜(yòujīngyòuxǐ)。 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。他不得不四处腾挪，紧急调拨(tiáobō)2000多张昇腾910B卡驰援，才(cái)勉强(miǎnqiǎng)扛住。 但(dàn)第一波“洪峰”之后，更大的流量爆发了。 这一次，不得不每次1000卡地(kǎdì)往上加，不计上限(shàngxiàn)地调配算力，才勉强扛住。 但这一波之后呢？未来的(de)流量，还会爆发到怎样的程度？ 于是，华为云找到袁进辉，亮出当时还(hái)秘不示人(mìbùshìrén)的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。 对于超节点，袁进辉早有(yǒu)耳闻。 2024年(nián)3月，英伟达首发NVL72超节点，一度震惊世界。 传统AI服务器里，一张计算(jìsuàn)卡仅能容纳(róngnà)8块GPU；但NVL72超(chāo)节点，能将72块GPU组成一台超级AI服务器，令AI算力和通讯速度实现飙升。 所以(suǒyǐ)，超节点是一种将GPU高度集成的AI服务器“黑科技”。 谁(shuí)也没想到，华为云这么(zhème)快就搞出了CloudMatrix 384超节点。 而且，华为(huáwèi)云超节点的昇腾卡互联数量飙升到384张，远超英(chāoyīng)伟达NVL72的72卡。 这是中国AI的算力(suànlì)之巅，更是前所未有的应用挑战。 当时，袁进辉坦承对CloudMatrix 384怀有(huáiyǒu)疑虑： 第一(dìyī)，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求多卡之间实现低延迟、高(gāo)协同，并使用All-to-All通信。 但即便是英伟达，对(duì)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(cǎiyòng)铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在哪(nǎ)呢？ 光(guāng)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。但光模块最大的问题就在于(zàiyú)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，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，也正是腾建军所(suǒ)担心的。 2023年2月，一场骤然爆发的电源(diànyuán)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(jiànjūn)，正是这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为云(yún)(yún)和微软云恰好在同一数据中心。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(xùnsù)“感知”到电源浪涌引发的高温，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，这将是一场全局(quánjú)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(jiànlì)作战室进行统一指挥，1小时内启动干冰应急计划…… 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(jiàngwēn)，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，新加坡的干冰被(bèi)华为云直接搬空。 微软云在内部(nèibù)温度骤升、短暂抵抗之后，关闭了服务器(fúwùqì)，中断了云服务。 微软(wēiruǎn)云客户甚至(shènzhì)是在Twitter上，才得知自家业务猛然宕机，被打了个措手不及。 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(zài)腾建军眼中，CloudMatrix 384超节点要在物理上真正落地，数据中心要解决的是一连串(yīliánchuàn)实打实的难题。 因为数据中心(shùjùzhōngxīn)，是“智算超节点产品”不可分割的一部分。 传统数据中心(shùjùzhōngxīn)，供电只做到8-10千瓦/机柜；但为了驱动(qūdòng)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(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(jǐn)铲齿散热器的缝隙，就(jiù)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(dǎozhì)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(de)新方法长效杀菌，实现数学(shùxué)、物理到(dào)生物、化学的跨界研究，引领一场液冷革命。 而这些技术，早(zǎo)在几年前就在华为云得到规模应用，展现出技术超前投入(tóurù)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，华为在光通信领域早已世界领先(shìjièlǐngxiān)。 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(zàifā)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(huáwèi)光通信的“车尾灯”。 强大的技术积淀，让华为云(yún)用光模块构建超节点，而非采用铜连接，成为(chéngwéi)一种必然。 可真枪实弹干起来才发现，困难比预想的大得多(dàdéduō)。 实测(shícè)中，腾(téng)建军发现：光链路的闪断太频繁了，结果就是——完全不能用！ “咯噔”一下子(yīxiàzi)。问题严重了！ 当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为(huáwèi)重点密级项目，是必须强渡的“大渡河”。加上单卡(dānkǎ)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(mǎnpánjiēshū)。 但那段时间，腾建军对团队说(shuō)的最多的话却是： 不要谈困难，想尽办法(xiǎngjǐnbànfǎ)去突破。 于是(yúshì)，一边内部想办法，一边外界请高人，同时，只能用(yòng)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(zài)光模块几乎肉眼(ròuyǎn)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网互连的安装(ānzhuāng)环节。 于是，团队打造出针对光模块(mókuài)故障(gùzhàng)的定位(dìngwèi)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再上线，速率(sùlǜ)、稳定性(wěndìngxìng)大幅提高。 作为全球首次(shǒucì)大规模动用光模块部署超节点的探索，华为(huáwèi)云创造了“奇迹”。 这一切，都成为硅基流动基于(jīyú)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，低到令人(lìngrén)难以置信(nányǐzhìxìn)。 一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在哪？没有人知道(zhīdào)。 实际上，普通人很难(hěnnán)想象，大模型内星辰般的宏大： 它(tā)(tā)的参数，高达数千亿级；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(tèdìng)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，仿佛是在一座亚马逊(yàmǎxùn)雨林中通缉一只细菌。 这几乎(jīhū)是一个不可能完成的任务。 很快，王磊(wánglěi)发动“超能力”，开始全公司“摇人”。 从底层做芯片的、做存储的、做计算的，到上层(shàngcéng)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(lā)到现场，跟硅基流动团队协同办公、攻坚克难(gōngjiānkènán)。 协议有(yǒu)问题，马上改协议；算子有问题，马上改算子……围绕硅基流动DeepSeek服务上的超节点大计(dàjì)，华为上百人的团队，昼夜(zhòuyè)攻关不息。 而对华为云团队来说，冗长的测试，更是一个永不停歇的“西西弗(fú)神话(shénhuà)”。 通信有瓶颈，优化(yōuhuà)通信；但接着，计算(jìsuàn)问题又冒出来了；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，再次冒了出来(chūlái)。 总之(zǒngzhī)，按下葫芦浮起瓢。 但就是在这种重复、重复、再重复的优化过程中(zhōng)，CloudMatrix 384，终于被托举到一个不可思议(bùkěsīyì)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CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证单用户 20 TPS水平前提(qiántí)下(xià)，单卡(dānkǎ) Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒。 相较(xiāngjiào)英伟达H100，性能(xìngnéng)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(qiānyì)MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行40天不中断）、朝推夜训（算力利用率(lìyònglǜ)提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即(jí)DeepSeek中的“混合专家模型”。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(yìngjiàn)层面，通常1枚芯片对应(duìyìng)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、内蒙古乌兰察布、安徽(ānhuī)芜湖(wúhú)），CloudMatrix 384实现全面(quánmiàn)布局，成为国内唯一正式商用的大规模超节点。 强大的算力网，令万卡级服务，分(fēn)分钟即可开启。 这不仅是华为云的(de)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创新。 用(yòng)袁进辉的话(dehuà)说：美国试图像“三体人”一样，用芯片锁死中国科技。 但6年抗争过去，向死(sǐ)而生的华为，却越挫越勇。 当(dāng)历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚、昇腾崛起……凭借华为(huáwèi)云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧的国产算力防线(fángxiàn)正在构建。 AI长跑没有终点，突破，也不会(huì)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(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。对(duì)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。）