与机器人“同事”一起工作，你准备好了吗？

2025年1月15日(rì)，中国(zhōngguó)AI大模型DeepSeek R1刚一问世，便震动全球。 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(sì)），华为云(yún)就联合硅基流动基于昇腾云推出DeepSeek R1/V3，引爆全网。 从模型到(dào)算力，从引擎到框架，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(qīnghuá)博士袁进辉2023年刚创立的创业公司。 创业公司往往嗅觉极度(jídù)灵敏。 其实，早在DeepSeek V3发布前(qián)一个月，DeepSeek创始人梁文锋就找到(zhǎodào)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，单月花费五六百(wǔliùbǎi)万，风险很大。 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(děng)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(shuāngfāng)经过彻夜不息的努力，终于在2月推出(tuīchū)基于昇腾云与硅基(guījī)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2月，硅基流动网站(wǎngzhàn)访问量暴增40倍，冲上(chōngshàng)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(ràng)人又惊又喜。 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(téng)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，更大的流量爆发了(le)。 这一次，不得不每次1000卡地(kǎdì)往上加，不计上限地调配(diàopèi)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(yuánjìnhuī)，亮出当时还秘不示人的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)。 对于超节点，袁进辉早(zǎo)有耳闻。 2024年3月，英伟达首发NVL72超节点(jiédiǎn)，一度震惊世界。 传统AI服务器里，一张计算卡仅(kǎjǐn)能容纳(róngnà)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AI算力和通讯速度实现飙升。 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，华为云(yún)这么快就搞出了CloudMatrix 384超(chāo)节点。 而且，华为云超节点的昇腾卡互联(hùlián)数量飙升到384张(zhāng)，远超英伟达NVL72的72卡。 这是中国AI的算力之巅，更是(gèngshì)前所未有的应用挑战。 当时，袁进辉(yuánjìnhuī)坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑： 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、高协同，并使用All-to-All通信(tōngxìn)。 但即便是(shì)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(dìèr)，英伟达NVL72超节点，采用铜(tóng)连接；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，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(xiǎnzhù)，且扩展性更强。但光模块最大的(de)问题(wèntí)就在于故障率高。 这个超高难度的连接方式，到底行不行？没有人知道(zhīdào)。 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(gèng)创造了很多很多的奇迹。” 实际上，袁进辉的疑虑，也正是腾(téng)建军所担心的。 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)(shùjùzhōngxīn)，多家云厂商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，新加坡华为云和微软云恰好在同一数据中心。唯一(wéiyī)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(zìdòng)触发应急预警。 作为资深专家，腾建军和团队迅速判断出(chū)，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)作战室进行统一指挥，1小时内(nèi)启动干冰应急计划…… 腾建军率领团队头戴防毒面罩、手挑干冰，冲进现场给服务器物理降温，生生扛住这波突袭(tūxí)，确保了华为云稳定(wěndìng)运行。 江湖(jiānghú)传言，这一天，新加坡的干冰被华为云直接搬空。 微软(wēiruǎn)云在内部温度骤升、短暂抵抗之后，关闭了(le)服务器，中断了云服务。 微软云客户甚至是(shì)在Twitter上，才得知自家业务(yèwù)猛然宕机，被打了个措手不及。 一边迅速趴窝(pāwō)，一边稳如泰山。 仅此一招(yīzhāo)，足见华为云的功力。 但智算超节点时代，对数据中心的要求更加(gèngjiā)苛刻。 在腾建军眼中，CloudMatrix 384超节点要在物理上真正落地，数据中心要解决的是一连串实打实(shídǎshí)的难题(nántí)。 因为(yīnwèi)数据中心，是“智算超节点产品”不可分割的一部分。 传统(chuántǒng)数据中心，供电只做到(zuòdào)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(shènzhì)更高，怎么办？ 那就(jiù)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，热量密度飙升，必须构建(gòujiàn)一套精密(jīngmì)的液冷散热系统。 这其中，仅铲齿(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(zīshēng)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宕机(dàngjī)。 一方面，用AI for DC提前预警；另一方面，通过物理+化学的新方法长效杀菌(shājūn)，实现数学、物理到生物(shēngwù)、化学的跨界研究，引领一场液冷(yèlěng)革命。 而这些技术(jìshù)，早在几年前就在华为(huáwèi)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，差点成了腾建军“过不去的坎”。 实际上，华为(huáwèi)在光通信领域早已世界领先。 2020年(nián)，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800G基础上(shàng)再翻一倍。 至此(zhìcǐ)，业界已无人得见华为光通信的“车尾灯”。 强大(qiángdà)的技术积淀，让华为云用光模块构建超节点，而非采用铜(tóng)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(téng)建军发现：光链路的闪断(shǎnduàn)太频繁了，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，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“华山一条路”。真(zhēn)被卡死，满盘皆输(mǎnpánjiēshū)。 但那段时间，腾建军对团队说的最多的话(dehuà)却是： 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(wàijiè)请高人，同时，只能用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，就在数据中心现场超节点内网互连(hùlián)的安装(ānzhuāng)环节。 于是，团队打造出针对(zhēnduì)光模块故障的定位和修复系统，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(xiànxiàng)进行对接，实现(shíxiàn)了问题快速定位、故障迅速处置。 这一次(yīcì)，CloudMatrix 384再上线(shàngxiàn)，速率、稳定性大幅提高。 作为全球首次(shǒucì)大规模动用光模块部署(bùshǔ)超节点的探索，华为云创造了“奇迹”。 这一切，都成为硅基流动基于CloudMatrix 384再次爆发(bàofā)的坚实(jiānshí)根基。 2月底，当强大(qiángdà)的CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队面前时，所有人面对的，却是一场(yīchǎng)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(suànlì)怪兽，表现如此拉胯，问题出在哪？没有人知道。 实际上，普通人很难想象，大(dà)模型内星辰般的宏大： 它(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(zhāng)GPU协同计算输出，充满概率(gàilǜ)偶然。 要在这(zhè)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(yígè)不可能完成的任务。 很快，王磊发动“超能力”，开始全公司(gōngsī)“摇人”。 从底层做芯片的、做存储的、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(lā)到现场，跟(gēn)硅基流动团队协同(xiétóng)办公、攻坚克难。 协议有问题，马上改协议；算子(suànzi)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(tuánduì)，昼夜攻关不息。 而对华为云团队来说，冗长(rǒngcháng)的测试，更是一个永不停歇的“西西弗神话(shénhuà)”。 通信有瓶颈，优化(yōuhuà)通信；但接着，计算问题又(yòu)冒出来了；于是，优化计算后，GPU、NPU太快，CPU不匹配…… 当整个技术(jìshù)栈全部优化一遍后，王磊猛然发现，问题又从最初的源头，再次冒(mào)了出来。 总之，按下(ànxià)葫芦浮起瓢。 但就是在(zài)这种重复(chóngfù)、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(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CloudMatrix 384的(de)DeepSeek-R1在(zài)保证单用户 20 TPS水平前提下(xià)，单卡 Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒。 相较(xiāngjiào)英伟达H100，性能(xìngnéng)追平；相较3月初的(de)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(xìngnéng)倍增（训推提升20%）、以存强算（吞吐量提升100%）、MoE亲(qīn)和（千亿MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行40天(tiān)不中断）、朝推夜训（算力利用率提升30%）、即(jí)开即用六大特性。 所谓(suǒwèi)MoE，即DeepSeek中(zhōng)的“混合专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于其会(qíhuì)内置多个“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、性能越强(yuèqiáng)。 而超节点集成了384张昇腾卡，极大(jídà)优化了MoE能力。 这不仅令DeepSeek性能大爆发，更展现出华为云(yún)在(zài)AI技术上的前瞻布局。 今天，在华为云三大云核心枢纽(shūniǔ)（贵州贵安、内蒙古(nèiménggǔ)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(jiédiǎn)。 强大的算力网，令万卡级服务，分分钟即可(jíkě)开启。 这不仅(bùjǐn)是(shì)华为云的自我超越，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(dehuà)说：美国试图像“三体(sāntǐ)人”一样，用芯片锁死中国科技。 但6年抗争过去，向死而生的华为，却(què)越挫越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚、昇腾(téng)崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)，一道坚不可摧的国产(guóchǎn)算力防线正在构建。 AI长跑没有终点(zhōngdiǎn)，突破，也不会有终点。但中国AI，一定会迎来(yínglái)自己的“奇点”时刻。（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，旨在为(wèi)读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有疑问，请与有关方(fāng)核实或与本网联系(liánxì)。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）