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大模型DeepSeek R1刚一问世(wènshì)，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周之后，2月1日（大年初四），华为云(yún)就联合硅基(guījī)流动基于昇腾云推出DeepSeek R1/V3，引爆全网。 从(cóng)模型到算力，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(búyòngshuō)。硅基流动作为(zuòwéi)一家AI Infra（AI基础设施）企业，则是清华博士袁进辉2023年刚创立的创业公司。 创业(chuàngyè)公司往往嗅觉极度灵敏。 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台英伟达H800服务器，单月花费(huāfèi)五六百(wǔliùbǎi)万，风险很大。 但眼见(yǎnjiàn)着DeepSeek越来越火爆，全世界的AI团队都争分夺秒，连英(liányīng)伟达也亲自下场。 时间不等人，硅基流动火速找到华为云(yún)。双方一拍即合，决心大干一场，希望能用国产算力率先(shuàixiān)搞定部署难题。 华为云的方案，正是昇(shēng)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)加速引擎的DeepSeek，成为国内第一个成功部署DeepSeek服务(fúwù)的企业。 仅2月，硅基(guījī)流动网站访问量暴增40倍，冲上中国AI网站排行榜第(dì)6、全球AI网站增长榜第2。 狂暴(kuángbào)的流量，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(gāng)上线，第一波流量(liúliàng)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，才勉强扛(káng)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(měicì)1000卡地往上加，不计上限地调配算力，才勉强(miǎnqiǎng)扛住。 但这一波之后呢？未来的流量，还会(háihuì)爆发到怎样的程度？ 于是，华为云找到(zhǎodào)袁进辉，亮出当时还秘不示人的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)。 对于(duìyú)超节点，袁进辉早有耳闻。 2024年3月，英伟达首发NVL72超节点，一度(yídù)震惊世界。 传统AI服务器里(lǐ)，一张计算卡仅能容纳(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，超节点是一种将GPU高度(gāodù)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，华为云超节点的昇腾卡(kǎ)互联数量(shùliàng)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怀有疑虑(yílǜ)： 第一，DeepSeek所需的(de)大规模专家并行，要求多卡之间实现低(dī)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？没有人知道(zhīdào)。 第二，英伟达NVL72超(chāo)节点，采用铜连接；CloudMatrix 384却采用光(guāng)模块。区别在哪呢？ 光模块通信具备更高(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(kōngjiān)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。 这个超高难度的连接方式(fāngshì)，到底行不行？没有人知道。 尽管(jǐnguǎn)充满疑虑，但袁进辉选择“信华为”： “华为不仅是打过(dǎguò)硬仗的团队，更创造了很多很多的奇迹。” 实际上，袁进辉的(de)疑虑，也正是腾建军所担心的。 2023年2月，一场骤然(zhòurán)爆发的电源(diànyuán)浪涌，席卷新加坡数据中心，多家云厂商和数据中心客户受影响。 腾(téng)建军，正是这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为(huáwèi)云和微软云恰好在同一数据中心。唯一不同的是(shì)，电源浪涌爆发后，华为云的AI for DC（Data Center），迅速“感知(gǎnzhī)”到电源浪涌引发的高温(gāowēn)，自动触发应急预警。 作为资深专家，腾(téng)建军和团队迅速判断出，这将是一场全局危机。 这也是一场争分夺秒(zhēngfēnduómiǎo)的战斗。 1分钟(fēnzhōng)发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥，1小时(xiǎoshí)内启动干冰应急计划…… 腾建军率领团队头戴(tóudài)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，新加坡的干冰被华为(huáwèi)云直接搬空。 微软云在内部温度骤升、短暂抵抗之后，关闭了(le)服务(fúwù)器，中断了云服务。 微软云客户甚至是在(zài)Twitter上，才得知自家业务猛然宕机(dàngjī)，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(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(jiédiǎn)要在物理上真正落地(luòdì)，数据中心要解决的是一连串实打实的难题。 因为数据中心，是“智算超节点产品”不可分割(bùkěfēngē)的一部分。 传统(chuántǒng)数据中心，供电只做到(dào)8-10千瓦/机柜；但为了驱动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，超前技术(jìshù)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，必须构建一套精密(jīngmì)的液冷散热系统。 这其中，仅铲齿散热器的缝隙，就堪比发丝般精细。一旦散热液洁净度(jiéjìngdù)出现些许问题，或是(huòshì)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(yìfāngmiàn)，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(shājūn)，实现数学、物理到生物、化学的跨界研究，引领一场液冷革命。 而这些技术，早在几年前就(jiù)在华为云得到规模应用，展现出(zhǎnxiànchū)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(zǎoyǐ)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，业界(yèjiè)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，而非采用(cǎiyòng)铜连接，成为一种必然。 可真枪实弹干起来才发现，困难(kùnnán)比预想的大得多。 实测中(zhōng)，腾建军发现：光链路(liànlù)的闪断太频繁了，结果就是——完全不能用！ “咯噔(gēdēng)”一下子。问题严重了！ 当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点密级项目，是必须强渡的(de)“大渡河”。加上单卡性能不如人，被逼得只能闯光模块(mókuài)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(tuánduì)说的最多的话却是： 不要谈困难，想尽办法去(qù)突破。 于是(yúshì)，一边内部想办法，一边外界请高人，同时(tóngshí)，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(fāxiàn)：八成以上问题，出在光模块几乎肉眼不可见的脏污(zàngwū)上，严重影响了通讯质量；而脏污的产生，就(jiù)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(mókuài)故障的定位和修复系统，通过数字化平台上的专家经验库(kù)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(yīcì)，CloudMatrix 384再上线，速率、稳定性大幅提高。 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(zhè)一切，都成为硅基流动基于CloudMatrix 384再次爆发的坚实根基(gēnjī)。 2月底，当强大的(de)CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队面前(miànqián)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，吞吐量(tūntǔliàng)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，问题出在哪(nǎ)？没有人知道。 实际上，普通人很难想象，大模型内星辰(xīngchén)般的宏大： 它的参数，高达(dá)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，连接着(zhe)不计其数的分布式系统；它的结果，则(zé)由成百上千张GPU协同计算输出(shūchū)，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(yǔlínzhōng)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(bǎ)技术栈上的所有团队(tuánduì)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)，马上改协议；算子有问题，马上改算子……围绕硅基(guījī)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，更是一个永不停歇(tíngxiē)的“西西弗神话”。 通信(tōngxìn)有瓶颈，优化通信；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…… 当整个技术栈全部优化一遍后，王磊猛然发现，问题(wèntí)又(yòu)从最初的源头，再次冒了出来。 总之，按下(ànxià)葫芦浮起瓢。 但(dàn)就是在这种重复、重复、再重复的优化过程(guòchéng)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DeepSeek-R1在保证单用户(dānyònghù) 20 TPS水平前提(qiántí)下(xià)，单卡 Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒。 相较英伟达H100，性能追平(zhuīpíng)；相较3月初的(de)CloudMatrix 384，性能提升6倍；相较昇腾(téng)910B单卡，性能飙升10倍。 这背后(bèihòu)，CloudMatrix 384还实现(shíxiàn)了性能倍增（训推(xùntuī)提升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）、朝推夜训（算力利用率提升30%）、即开即用六大(liùdà)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(wèntí)。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。 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(huáwèi)云在AI技术上(shàng)的前瞻布局。 今天(jīntiān)，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(chéngwéi)国内唯一正式商用的大规模超节点(jiédiǎn)。 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(chāoyuè)，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，用芯片锁死中国(zhōngguó)科技(kējì)。 但6年抗争过去，向死而生的华为，却越挫越勇(yuèyǒng)。 当历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚、昇(shēng)腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧的(de)国产算力防线(fángxiàn)正在构建。 AI长跑没有终点，突破，也不会有终点。但中国(zhōngguó)AI，一定会迎来自己的“奇点”时刻。（应受访者要求，文中王磊、腾建军为(wèi)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。对文章事实有疑问，请与有关方核实(héshí)或(huò)与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）