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，便震动(zhèndòng)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），华为云就联合硅基流动基于昇(shēng)腾云推出(tuīchū)DeepSeek R1/V3，引爆全网。 从模型到算力，从引擎到框架(kuāngjià)，全面实现国产化。 这其中，DeepSeek和华为自(zì)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2023年刚创立的创业公司(gōngsī)。 创业公司往往嗅觉(xiùjué)极度灵敏。 其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人(chuàngshǐrén)梁文锋就找到袁进辉，问(wèn)他要不要部署？ 袁进辉算了一笔账：动用80台英(táiyīng)伟达H800服务器，单月花费五六百万，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，连英伟达也亲自下场(xiàchǎng)。 时间不等(děng)人，硅基流动火速找到(zhǎodào)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。 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(zài)2月推出(tuīchū)基于昇腾云与硅基流动推理加速引擎的DeepSeek，成为(chéngwéi)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(zēngzhǎng)榜第2。 狂暴的(de)流量，让人又惊又喜。 据(jù)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(chāohū)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(bùdébù)每次1000卡地往(wǎng)上加，不计上限地调配算力，才勉强扛住。 但这一波之后呢？未来的流量，还会爆发到怎样(zěnyàng)的程度？ 于是(yúshì)，华为云找到袁进辉，亮出当时还秘不示人(mìbùshìrén)的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。 对于超节点，袁进辉早(zǎo)有耳闻。 2024年3月，英伟达(wěidá)首发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(suànlì)和通讯速度实现飙升。 所以，超(chāo)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，华为云这么快(kuài)就搞出了CloudMatrix 384超节点。 而且，华为云超节点(jiédiǎn)的昇腾卡互联数量飙升到(dào)384张，远超英伟达NVL72的72卡。 这是中国(zhōngguó)AI的算力之巅，更是前所未有的应用挑战。 当时，袁进辉坦承(tǎnchéng)对CloudMatrix 384怀有疑虑： 第一，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求多卡(duōkǎ)之间实现低延迟、高协同，并使用(shǐyòng)All-to-All通信。 但即便是英(yīng)伟达，对All-to-All的支持也相当乏力。 CloudMatrix 384行不行(xíngbùxíng)？没有人知道。 第二(dìèr)，英伟达NVL72超节点，采用铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块(mókuài)。区别在哪呢？ 光模块通信(tōngxìn)具备更高带宽和(hé)更低时延，适合大容量、长距离传输；此外光网络架构简化，空间和功耗节省显著，且(qiě)扩展性更强。但光模块最大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(méiyǒu)人知道。 尽管充满疑虑，但(dàn)袁进辉选择“信华为”： “华为不仅是打过硬仗的(de)团队，更创造了很多很多的奇迹。” 实际上，袁进辉的疑虑(yílǜ)，也正是腾建军所担心的。 2023年(nián)2月，一场骤然爆发的电源浪涌，席卷新加坡数据中心，多家云厂商(chǎngshāng)和数据中心客户受影响。 腾建军(jiànjūn)，正是这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为云(yún)和微软云恰好在同一数据中心。唯一不同(bùtóng)的是，电源(diànyuán)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，自动触发应急(yìngjí)预警。 作为资深专家(zhuānjiā)，腾建军和团队迅速判断出，这将是一场全局危机。 这(zhè)也是一场争分夺秒的战斗。 1分钟发现故障，3分钟建立(jiànlì)作战室进行统一指挥，1小时内(nèi)启动干冰应急计划…… 腾建军率领(shuàilǐng)团队头戴防毒面罩、手挑干冰，冲进现场给服务器物理降温，生生扛住这波突袭，确保了华为(huáwèi)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)云在内部(nèibù)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，才得知自家业务猛然(měngrán)宕机，被打了个措手不及(cuòshǒubùjí)。 一边迅速(xùnsù)趴窝，一边稳如泰山。 仅此一招，足见华为云(yún)的功力。 但智算超节点时代，对数据中心(shùjùzhōngxīn)的要求更加苛刻。 在腾建军(jiànjūn)眼中，CloudMatrix 384超节点要(yào)在物理上真正落地，数据中心要解决的是一连串实打实的难题。 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，供电只做到(dào)8-10千瓦/机柜；但为了驱动CloudMatrix 384，仅(jǐn)供电就要飙升到50千瓦甚至(shènzhì)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，一套CloudMatrix 384横跨16个机柜，热量(rèliàng)密度飙升(biāoshēng)，必须构建一套精密的液冷散热系统。 这其中，仅铲齿散热(sànrè)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微生物，就很可能(kěnéng)将铲齿散热器堵死(dǔsǐ)，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)(huàxué)的新方法长效杀菌，实现数学、物理到生物(shēngwù)、化学的跨界研究，引领一场液冷革命。 而(ér)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(quánqiú)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(zhìcǐ)，业界已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(gòujiàn)超节点，而非(fēi)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(shícè)中，腾建军发现：光链路的闪断太频繁了，结果就是——完全不能用(yòng)！ “咯噔”一下子(yīxiàzi)。问题严重了！ 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”。加上单卡性能不如人，被逼得只能(zhǐnéng)闯光模块这“华山(huàshān)一条(yītiáo)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： 不要谈困难(kùnnán)，想尽办法去突破。 于是，一边内部想办法，一边外界请高人(gāorén)，同时，只能用最笨的办法把难题列出来，一条条(yītiáotiáo)去攻克。 终于，腾建军团队发现：八成以上问题，出在光模块(mókuài)几乎(jīhū)肉眼不可见的脏污上，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(dǎzàochū)针对光模块故障的定位和修复系统，通过数字化平台上的专家(zhuānjiā)经验库和现场(xiànchǎng)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(zài)上线，速率、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(tànsuǒ)，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(bàofā)的坚实根基。 2月底，当强大的(de)(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(jiédiǎn)上刚跑通(tōng)，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(wèntí)出在哪？没有人知道。 实际上，普通人很难想象，大模型内星辰般的(bānde)宏大： 它的(de)参数，高达数千亿级；它的神经网络(shénjīngwǎngluò)层级(céngjí)，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(ǒurán)。 要在这其中(qízhōng)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(yígè)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、做存储的、做计算(jìsuàn)的，到上层做算子的、做推理的、做平台的……王磊(wánglěi)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。 协议有问题(wèntí)，马上改(gǎi)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，冗长的(de)测试，更是(gèngshì)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(yòu)从最初的源头，再次冒了出来。 总之，按下葫芦(húlú)浮起瓢。 但就是在这种重复、重复、再(zài)重复的(de)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(yuè)10日，华为云生态大会，硅基流动创始人袁进辉郑重宣布： 基于(jīyú)CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证单用户 20 TPS水平(shuǐpíng)前提下，单卡 Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒(miǎo)。 相较(xiāngjiào)英伟达(wěidá)H100，性能追平；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升6倍(bèi)；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MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行40天不中断(zhōngduàn)）、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DeepSeek中(zhōng)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。而在硬件层面，通常(tōngcháng)1枚芯片(xīnpiàn)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。 这不仅令DeepSeek性能大(dà)爆发，更展现出华为云在AI技术上的前瞻布局(bùjú)。 今天，在华为云三大云核心枢纽（贵州贵安、内蒙古乌兰察布、安徽芜湖），CloudMatrix 384实现全面布局，成为国内(guónèi)唯一正式商用的大规模超(chāo)节点(jiédiǎn)。 强大的算力网，令万卡级服务，分分钟(fēnzhōng)即可开启。 这不仅是华为云的(de)(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。 用袁进辉的话说：美国试图像“三体人”一样(yīyàng)，用芯片(xīnpiàn)锁死中国科技。 但6年抗争(kàngzhēng)过去，向死而生的华为，却越挫越勇。 当(dāng)历经了(le)鸿蒙蛰伏、海思攻坚、昇腾崛起(juéqǐ)……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，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(dàn)中国AI，一定会迎来自己的“奇点”时刻(shíkè)。（应受访者要求，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(wénzhāng)，旨在为读者提供更多信息资讯(xìnxīzīxùn)，所涉内容不(bù)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。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）