与机器人“同事”一起工作，你准备好了吗？

2025年1月(yuè)15日，中国AI大模型DeepSeek R1刚一问世，便震动(zhèndòng)全球。 针对DeepSeek，全世界展开了(le)一场龙争虎斗。 可仅仅2周(zhōu)之后，2月1日（大年初四），华为云就联合硅基流动(liúdòng)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(huáwèi)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(qián)一个月(yígèyuè)，DeepSeek创始人梁文锋就找到袁进辉，问他要不要部署？ 袁进辉算了一笔账：动用80台英伟达H800服务器(fúwùqì)，单月(dānyuè)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团队都争分夺秒，连英伟达(wěidá)也亲自下场。 时间不(bù)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，希望能用国产算力率先搞定部署难题(nántí)。 华为云的方案(fāngàn)，正是昇腾云。 于是，双方经过彻夜不息的(de)(de)努力(nǔlì)，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服务的企业。 仅(jǐn)2月，硅基流动网站(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(de)流量，让人又惊又喜。 据华为云技术负责人王磊回忆，硅基流动DeepSeek刚上线(shàngxiàn)，第一波流量(liúliàng)超乎想象。他不得不四处腾挪，紧急(jǐnjí)调拨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(de)流量爆发了。 这一次，不得不每次1000卡地往上加(shàngjiā)，不计上限地调配算力，才勉强(miǎnqiǎng)扛住。 但这一波之后呢？未来(wèilái)的流量，还会爆发到怎样的程度？ 于是，华为云找到袁进辉，亮出当时还秘不示人的(de)“大杀器(dàshāqì)”——CloudMatrix 384超节点。 对于超节点，袁进辉早有耳闻(ěrwén)。 2024年3月，英伟达首发(shǒufā)NVL72超节点，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NVL72超节点，能将72块GPU组成一台超级AI服务器，令(lìng)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)”。 谁也没想到(méixiǎngdào)，华为云这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)。 而且(érqiě)，华为(huáwèi)云超节点的昇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，更是前所未有的应用挑战(tiǎozhàn)。 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(bìngxíng)，要求多卡(duōkǎ)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(zhīchí)也相当乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有(méiyǒu)人知道。 第二，英伟达NVL72超节点，采用铜连接；CloudMatrix 384却采用光(guāng)模块。区别(qūbié)在哪呢？ 光(guāng)模块通信具备更高(gāo)带宽和更低时延，适合大容量、长距离传输；此外光网络架构简化，空间和功耗(gōnghào)节省显著，且扩展性更强。但光模块最大的问题就在于故障率高。 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，但袁进辉选择(xuǎnzé)“信华为”： “华为不仅是打过硬仗的团队(tuánduì)，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(de)电源浪涌，席卷新加坡数据中心，多家云厂商和数据中心客户(kèhù)受影响。 腾(téng)建军，正是这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为云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(bàofā)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，自动触发应急预警(yùjǐng)。 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(yīchǎng)争分夺秒的战斗。 1分钟发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥，1小时(xiǎoshí)内启动干冰应急计划(jìhuà)…… 腾建军率领团队头戴防毒面罩、手挑(tiāo)干冰，冲进现场给服务器物理降温，生生扛住这波突袭，确保(quèbǎo)了华为云稳定运行。 江湖传言，这一天，新加坡(xīnjiāpō)的干冰被华为云直接搬空。 微软云在内部温度骤升、短暂抵抗之后，关闭(guānbì)了(le)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(zìjiā)业务猛然宕机，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，足见华为云的功力(gōnglì)。 但智算超节点时代，对数据中心的(de)要求更加苛刻。 在腾建军眼中，CloudMatrix 384超节点要在物理上真正(zhēnzhèng)落地，数据中心要解决的是一连串实打实(shídǎshí)的难题。 因为数据中心，是(shì)“智算超节点产品”不可分割的一部分。 传统(chuántǒng)数据中心(shùjùzhōngxīn)，供电只(zhǐ)做到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(nà)就突破标准，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(chǎn)齿(chǐ)散热器的缝隙，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(xìjūn)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(wùlǐ)+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，引领一场液冷革命(gémìng)。 而这些技术(jìshù)，早在几年前就在华为云得到规模(guīmó)应用，展现出技术超前投入的前瞻价值。 但光模块，差点成(chéng)了腾建军“过不去的坎”。 实际上(shíjìshàng)，华为在光通信领域早已世界领先。 2020年，华为全球首发800G超高速光模块，独步全球；2025年，华为再发1.6T硅光模块，在(zài)800G基础(jīchǔ)上再翻一倍。 至此，业界已无人得见华为光通信(guāngtōngxìn)的“车尾灯”。 强大的技术积淀，让华为(huáwèi)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(fāxiàn)，困难比预想的大得多。 实测中，腾建军发现：光链路的闪断太频繁了，结果(jiéguǒ)就是——完全不能(bùnéng)用！ “咯噔”一下子(yīxiàzi)。问题严重了！ 当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点(zhòngdiǎn)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这(zhè)“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却是(quèshì)： 不要谈困难，想尽办法去突破(tūpò)。 于是，一边内部想办法(bànfǎ)，一边外界请高人，同时，只能用最笨(zuìbèn)的办法把难题列出来，一条条去攻克。 终于，腾建军团队发现：八成以上问题，出在光模块几乎肉眼不(bù)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(xiànchǎng)超节点内网(wǎng)互连的安装环节。 于是，团队打造出针对(zhēnduì)光模块故障的(de)定位和修复系统，通过数字化平台(píngtái)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(zhè)一次，CloudMatrix 384再上线，速率、稳定性(wěndìngxìng)大幅提高。 作为全球首次大规模动用光模块(mókuài)部署超节点的探索，华为云(yún)创造了“奇迹”。 这一切，都成为硅基流动基于CloudMatrix 384再次爆发的(de)坚实(jiānshí)根基。 2月底，当强大的(de)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，硅基流动DeepSeek服务在超节点上(shàng)刚跑通，吞吐量只有320 Tokens/秒(miǎo)，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？没有人知道(zhīdào)。 实际上，普通人很难想象(xiǎngxiàng)，大模型内星辰般的宏大： 它的(de)参数，高达数千亿(shùqiānyì)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，连接着不计其数的分布式系统(fēnbùshìxìtǒng)；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雨林中通缉(tōngjī)一只细菌。 这几乎是(shì)一个不可能完成的任务。 很快，王磊发动“超能力”，开始全公司“摇人(yáorén)”。 从底层做芯片的(de)、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(zhànshàng)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(xiéyì)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服务上的超节点大计，华为上百人的团队，昼夜攻关(gōngguān)不息。 而对华为云团队来说，冗长的(de)测试，更是一个(yígè)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；于是，优化计算后，GPU、NPU太快(tàikuài)，CPU不匹配(pǐpèi)…… 当整个技术栈全部(quánbù)优化一遍后，王磊猛然发现，问题又从最初的源头，再次冒(mào)了出来。 总之，按下葫芦浮起(fúqǐ)瓢。 但就是(jiùshì)在这种(zhèzhǒng)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高度。 4月10日(rì)，华为云生态大会，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(bǎozhèng)单用户 20 TPS水平前提下，单卡 Decode吞吐量(tūntǔliàng)突破 1920 Tokens/秒。 相较(xiāngjiào)英伟达H100，性能(xìngnéng)(xìngnéng)追平；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(bèihòu)，CloudMatrix 384还实现了性能倍增（训推提升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40天不中断）、朝推夜训（算力(suànlì)利用率提升30%）、即开(jíkāi)即用六大特性。 所谓(suǒwèi)MoE，即DeepSeek中的“混合专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于其会内置多(duō)个(gè)“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(xìngnéng)越强。 而超(érchāo)节点集成了384张昇腾卡，极大优化了MoE能力。 这不仅(bùjǐn)令DeepSeek性能(xìngnéng)大爆发，更展现出华为云在AI技术上的前瞻布局。 今天，在(zài)华为云三大云(yúnsāndàyún)核心枢纽（贵州贵安(guìān)、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(shì)华为云的自我超越，也不仅是部分指标上对(duì)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：美国试图像(xiàng)“三体人”一样，用芯片锁死中国(zhōngguó)科技。 但6年抗争(kàngzhēng)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(gōngjiān)、昇(shēng)腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超(chāo)节点，一道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，文中王磊、腾(téng)建军为(wèi)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(gèng)多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有(yǒu)疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供(jǐngōng)读者参考。）