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(móxíng)DeepSeek R1刚一问世，便震动全球。 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(yuè)1日（大年初四），华为云就联合硅基流动基于昇腾云(téngyún)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(zhè)其中，DeepSeek和华为自不用说。硅基(guījī)流动作为一家AI Infra（AI基础设施）企业(qǐyè)，则是清华博士袁进辉2023年刚创立的创业公司。 创业公司往往嗅觉极度灵敏(língmǐn)。 其实，早(zǎo)在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人梁文锋就找到袁进辉，问(wèn)他要不要部署？ 袁进辉算了(suànle)一笔(yībǐ)账：动用80台英伟达H800服务器，单月花费五六百万，风险很大。 但眼见着DeepSeek越来越(yuèláiyuè)火爆，全世界(quánshìjiè)的AI团队都争分夺秒，连英伟达也亲自下场。 时间不等人，硅基流动火速找到(zhǎodào)华为云。双方一拍即合，决心(juéxīn)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，正是昇腾云(téngyún)。 于是，双方经过彻夜不息的努力，终于(zhōngyú)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(dìyígè)成功部署DeepSeek服务的企业。 仅2月，硅基流动网站访问量暴增(bàozēng)40倍，冲上中国AI网站排行榜(páihángbǎng)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(huáwèi)云技术负责人王磊(wánglěi)回忆，硅基流动DeepSeek刚上线，第一波(dìyībō)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，才勉强扛住。 但第一波“洪峰”之后，更大的流量(liúliàng)爆发了。 这(zhè)一次，不得不每次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(wèilái)的流量，还会爆发到怎样的程度？ 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)。 对于超节点，袁进辉早(zǎo)有耳闻。 2024年3月，英伟达首发NVL72超(chāo)节点，一度震惊世界。 传统AI服务器里，一张计算卡仅能容纳(róngnà)8块(kuài)GPU；但NVL72超节点(jiédiǎn)，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高度集成(jíchéng)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，华为云超节点的(de)昇腾卡互联数量飙升到384张，远(yuǎn)超英伟达NVL72的72卡。 这是(zhèshì)中国AI的算力之巅，更是前所未有的应用挑战。 当时(dāngshí)，袁进辉坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑： 第一，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求(yāoqiú)多卡之间实现低延迟、高(gāo)协同，并使用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？没有人(rén)知道。 第二，英伟达(wěidá)NVL72超节点，采用(cǎiyòng)铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在哪呢？ 光模块通信具备更高带宽(gāodàikuān)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(wèntí)就在于故障率高。 这个超(chāo)高难度的连接方式，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”： “华为不仅是打过硬仗的团队，更创造了(le)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受影响(yǐngxiǎng)。 腾建军，正是这场危机(wēijī)的亲历者。 当时，新加坡华为云(yún)和(hé)微软云恰好在同一数据中心。唯一不同的是，电源浪涌爆发后，华为云的AI for DC（Data Center），迅速“感知(gǎnzhī)”到(dào)电源浪涌引发的高温，自动触发应急预警。 作为资深(zīshēn)专家，腾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的(de)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小时内启动(qǐdòng)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(jiàngwēn)，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(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(dǐkàng)之后，关闭了服务(fúwù)器，中断了云服务。 微软云客户甚至是在Twitter上(shàng)，才得知自家(zìjiā)业务猛然宕机，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，足见华为(huáwèi)云的功力。 但智算超节点时代，对数据中心的要求更加苛刻(kēkè)。 在腾建军(jiànjūn)眼中(yǎnzhōng)，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(biāoshēng)到50千瓦甚至更高，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(de)液冷散热系统。 这(zhè)其中，仅铲齿散热器的缝隙，就堪比发丝(fāsī)般精细。一旦散热液洁净度出现些许问题，或是(huòshì)不可避免滋生细菌微生物，就很可能将铲齿散热器堵死，不可避免导致大规模宕机。 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(kuàjiè)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，差点成了腾建军“过不去的(de)坎”。 实际上，华为在(zài)光通信领域早已世界领先。 2020年，华为全球首发800G超高速(chāogāosù)光模块，独步全球；2025年，华为再发(zàifā)1.6T硅光模块，在800G基础上再翻一倍。 至此，业界已无人得见华为光通信的“车尾灯(chēwěidēng)”。 强大的技术积淀，让华为(huáwèi)云用光模块构建(gòujiàn)超节点，而非采用铜连接，成为一种必然。 可(kě)真枪实弹干起来才发现，困难比预想的大得多。 实测中，腾建军发现：光链路(liànlù)的闪断太频繁了，结果(jiéguǒ)就是——完全不能用！ “咯噔”一下子(yīxiàzi)。问题严重了！ 当时，CloudMatrix 384赫然被(bèi)(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(xìngnéng)不如人，被逼得只能闯光模块这“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(dehuà)却是： 不要谈困难，想尽办法(xiǎngjǐnbànfǎ)去突破。 于是，一边(yībiān)内部想办法，一边外界请高人，同时，只能(zhǐnéng)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可见(kějiàn)的(de)脏污上，严重影响了通讯质量；而脏污的产生，就在数据中心(shùjùzhōngxīn)现场超节点内网互连的安装环节。 于是(yúshì)，团队(tuánduì)打造出针对光模块故障的定位和(hé)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再上线(shàngxiàn)，速率(sùlǜ)、稳定性大幅提高。 作为全球首次大规模动用光模块部署超节点的探索(tànsuǒ)，华为云(yún)创造了“奇迹”。 这一切，都成为硅基(guījī)流动基于CloudMatrix 384再次爆发的坚实根基(gēnjī)。 2月底，当(dāng)强大的(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(chāo)节点上刚跑通(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(lā)胯，问题出在哪？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(shénjīngwǎngluò)层级(céngjí)，成百上千；每个算子（神经网络中具备特定功能(gōngnéng)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(xiétóng)计算输出，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完成的(de)任务。 很快，王磊(wánglěi)发动“超能力”，开始全公司“摇人”。 从底层做(zuò)(zuò)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(jìshù)栈上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(mǎshàng)改协议；算子有问题，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(zhòuyè)攻关不息。 而对华为云团队来说，冗长的测试(cèshì)，更是一个永不停歇的“西西弗神话(shénhuà)”。 通信有瓶颈(píngjǐng)，优化通信；但接着，计算问题又冒出来了；于是(yúshì)，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(fāxiàn)，问题又从最初(zuìchū)的源头，再次冒了出来。 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(yígè)不可思议的新高度。 4月10日，华为云生态大会(dàhuì)，硅基流动创始人袁进辉郑重宣布： 基于CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证(bǎozhèng)单用户(dānyònghù) 20 TPS水平(shuǐpíng)前提下，单卡 Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒。 相较(xiāngjiào)英伟达H100，性能追平；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升6倍(bèi)；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（训推提升(tíshēng)20%）、以存强算（吞吐量提升100%）、MoE亲(qīn)和（千亿MoE提升3X）、长稳(zhǎngwěn)可靠（长稳运行40天不中断）、朝推夜训(tuīyèxùn)（算力利用率提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即DeepSeek中的“混合专家模型”。DeepSeek之所以(zhīsuǒyǐ)功能(gōngnéng)超强，在于其会内置多个“专家”处理问题。而(ér)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。 而超节点集成了384张(zhāng)昇腾卡，极大优化了MoE能力。 这不仅令DeepSeek性能大爆发，更展现出华为(huáwèi)云(yún)在AI技术上的前瞻布局。 今天，在华为云三大云(yúnsāndàyún)核心枢纽（贵州(guìzhōu)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。 这不仅是华为云的自我(zìwǒ)超越，也不仅是部分指标上(shàng)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(shìtú)像(xiàng)“三体人”一样，用芯片锁死中国科技。 但6年(nián)抗争过去，向死而生的华为，却越挫越勇。 当(dāng)历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚(gōngjiān)、昇腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧的国产算力(suànlì)防线正在构建。 AI长跑没有终点，突破，也(yě)不会有终点。但中国AI，一定会迎来自己(zìjǐ)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(běnwǎng)转发此文章，旨在为读者提供(tígōng)更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费(xiāofèi)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。）