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(wènshì)，便震动全球。 针对(zhēnduì)DeepSeek，全世界展开了一场龙争虎斗。 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基于昇腾云推出(tuīchū)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。硅基流动作为一家AI Infra（AI基础设施）企业，则(zé)是清华博士袁进辉(yuánjìnhuī)2023年(nián)刚创立的创业公司。 创业(chuàngyè)公司往往嗅觉极度灵敏。 其实，早(zǎo)在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人梁文锋就(jiù)找到袁进辉，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(huāfèi)五六百万，风险很大。 但眼见着DeepSeek越来越火爆(huǒbào)，全世界的AI团队都争分夺秒(zhēngfēnduómiǎo)，连英伟达也亲自下场。 时间(shíjiān)不等人，硅基流动火速找到华为云。双方(shuāngfāng)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。 华为云的方案，正是(zhèngshì)昇腾云。 于是，双方经过彻夜不息的(de)努力，终于在2月推出基于昇腾云与硅基流动推理(tuīlǐ)加速引擎(yǐnqíng)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(fǎngwènliàng)暴增(bàozēng)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(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多张昇腾910B卡驰援，才勉强(miǎnqiǎng)扛(káng)住。 但(dàn)第一波“洪峰”之后，更大的流量爆发了。 这一次，不得不(bùdébù)每次1000卡地往上加，不计上限地调配算力，才勉强(miǎnqiǎng)扛住。 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)云找到袁进辉，亮出当时还秘不示人的“大杀器(dàshāqì)”——CloudMatrix 384超节点。 对于超(chāo)节点，袁进辉早有耳闻。 2024年3月(yuè)，英伟达首发NVL72超节点，一度震惊世界。 传统AI服务器里，一张(yīzhāng)计算卡仅能容纳8块GPU；但NVL72超节点，能将72块GPU组成一台超级AI服务器，令AI算力和通讯速度(sùdù)实现飙升(biāoshēng)。 所以，超节点(jiédiǎn)是一种将GPU高度集成的AI服务器“黑科技”。 谁也没想到(méixiǎngdào)，华为云这么快就搞出(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(qiánsuǒwèiyǒu)的应用挑战。 当时，袁进辉坦承对CloudMatrix 384怀有(huáiyǒu)疑虑： 第一，DeepSeek所需的大规模专家(zhuānjiā)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。 但即便是英伟达，对All-to-All的支持也(yě)相当乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有(méiyǒu)人知道。 第二，英伟达NVL72超节点，采用(cǎiyòng)铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在哪呢(ne)？ 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(jiéshěng)显著，且扩展性更强。但光模块最大(zuìdà)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(chōngmǎn)疑虑，但袁进辉选择“信华为”： “华为不仅是打过硬仗的团队，更创造了很多很多的奇迹(qíjì)。” 实际上，袁进辉的疑虑，也正是腾建军(jiànjūn)所担心的。 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)，多家云厂商和数据中心客户(kèhù)受影响。 腾建军，正是(zhèngshì)这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为(huáwèi)云和微软云恰好在同一数据中心(shùjùzhōngxīn)。唯一(wéiyī)不同的是，电源浪涌爆发后(hòu)，华为云的AI for DC（Data Center），迅速“感知”到电源浪涌引发的高温，自动触发应急预警。 作为资深专家，腾建军和团队(tuánduì)迅速判断出，这将是一场全局危机。 这也是(shì)一场争分夺秒的战斗。 1分钟发现故障，3分钟建立(jiànlì)作战室(zuòzhànshì)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，确保了华为云稳定运行(yùnxíng)。 江湖传言，这一天，新加坡的干冰被华为云直接(zhíjiē)搬空。 微软云在内部(nèibù)温度骤升(zhòushēng)、短暂抵抗之后，关闭了服务器，中断了云服务。 微软云客户(kèhù)甚至是在Twitter上，才得知(dézhī)自家业务猛然宕机，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(yīliánchuàn)实打实的难题。 因为数据中心，是“智算超节点产品(chǎnpǐn)”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CloudMatrix 384，仅供电就要(jiùyào)飙升到50千瓦甚至(shènzhì)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，热量密度(mìdù)飙升，必须构建一套精密的液冷散热系统(xìtǒng)。 这其中，仅铲齿散热器的缝隙(fèngxì)，就堪比(bǐ)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(wēishēngwù)，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(shùxué)、物理到生物、化学的跨界研究，引领(yǐnlǐng)一场液冷革命。 而这些技术，早在(zài)几年前就在华为云得到规模应用(yìngyòng)，展现出技术超前投入的前瞻价值。 但光模块，差点(chàdiǎn)成了腾建军“过不去的坎”。 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(shǒufā)800G超高速光(guāng)模块，独步全球；2025年，华为再发1.6T硅光模块，在800G基础上再翻一倍。 至此，业界已(yǐ)无人得见华为光通信的“车尾灯”。 强大的(de)技术积淀，让(ràng)华为云用光模块构建超节点，而非采用铜连接，成为一种必然。 可真枪实弹(zhēnqiāngshídàn)干起来才发现，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(pínfán)了(le)，结果就是——完全不能用！ “咯噔”一下子。问题严重(yánzhòng)了！ 当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点密级项目，是必须强渡的“大渡河(dàdùhé)”。加上单卡(dānkǎ)性能不如人，被逼得只能闯光模块这“华山(huàshān)一条路”。真被卡死，满盘皆输。 但(dàn)那段时间，腾建军对团队说的最多的话却是： 不要谈困难，想尽办法去突破(tūpò)。 于是，一边内部想办法，一边外界请高人，同时，只能用(yòng)最笨的(de)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)以上问题，出在光模块几乎肉眼(ròuyǎn)不可见的脏污上，严重影响了(le)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。 于是，团队打造出针对光模块(mókuài)故障的定位和修复(xiūfù)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(shíxiàn)了问题快速定位、故障迅速处置。 这一次，CloudMatrix 384再(zài)上线，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超节点的(de)探索，华为云创造了“奇迹”。 这一切，都成为硅基(guījī)流动(liúdòng)基于CloudMatrix 384再次爆发的坚实根基。 2月底，当强大的CloudMatrix 384呈现在(zài)硅基流动团队面前时，所有人(suǒyǒurén)面对的，却是一场新的长征。 3月初(yuèchū)，硅基流动DeepSeek服务(fúwù)在超节点上刚跑通，吞吐量只有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(zài)哪？没有人知道。 实际上(shíjìshàng)，普通人很难想象，大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，成百上千；每个算子（神经网络中具备特定功能的算法(suànfǎ)节点）背后(bèihòu)，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(xiétóng)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。 这几乎是一个不可能(kěnéng)完成的任务。 很快(hěnkuài)，王磊发动“超能力”，开始全公司“摇人”。 从底层做芯片的(de)、做存储的、做计算的，到上层做算子(suànzi)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(suǒyǒu)团队拉到现场，跟硅基流动团队协同办公、攻坚克难。 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(guījī)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。 而对华为云团队来说，冗长的测试，更是一个永不(yǒngbù)停歇的“西西(xīxī)弗神话”。 通信有瓶颈，优化(yōuhuà)通信；但接着，计算问题又冒出来(màochūlái)了；于是，优化计算后，GPU、NPU太快，CPU不匹配…… 当整个技术栈(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，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，终于被托举到一个不可思议的新(xīn)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(zài)保证单用户 20 TPS水平前提下，单卡(dānkǎ) 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(shēng)腾910B单卡，性能飙升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(hé)（千亿MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行(yùnxíng)40天不中断）、朝推夜训（算力利用率提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即DeepSeek中(zhōng)的“混合专家模型(móxíng)”。DeepSeek之所以功能超强，在于其会内置多个“专家”处理问题(wèntí)。而在硬件层面，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。 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(dà)爆发，更(gèng)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枢纽（贵州(guìzhōu)贵安、内蒙古(nèiménggǔ)乌兰察布、安徽芜湖），CloudMatrix 384实现全面布局，成为(chéngwéi)国内唯一正式商用的大规模超节点。 强大的算力(suànlì)网，令万卡级服务，分分钟即可开启。 这不仅是华为云(yún)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(yuán)进辉的话说：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。 当历经(lìjīng)了鸿蒙蛰伏、海思攻坚、昇腾崛起……凭借(píngjiè)华为云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，也不会有终点。但中国AI，一定会迎来自己的“奇点”时刻。（应(yīng)受访者(shòufǎngzhě)要求，文中王磊、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信息资讯，所涉内容不(bù)构成投资、消费建议。对文章事实(shìshí)有疑问，请与有关方核实或(huò)与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）