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(huáwèi)云就联合硅基流动基于昇(shēng)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(zhè)其中，DeepSeek和华为自不用说。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(yuánjìnhuī)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(fābù)前一个月，DeepSeek创始人梁文锋就找到袁进辉，问他要(yào)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。 时间不等人(rén)，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(suànlì)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，终于在2月推出基于昇腾云与硅基(guījī)流动推理加速引擎(yǐnqíng)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40倍，冲上中国AI网站排行榜(bǎng)第6、全球(quánqiú)AI网站增长榜第2。 狂暴的流量，让人(rén)又惊又喜。 据华为(huáwèi)云技术负责人王磊回忆，硅基流动(liúdòng)DeepSeek刚上线，第一波流量超乎想象(xiǎngxiàng)。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(dìyībō)“洪峰”之后，更大的流量爆发了。 这一次，不得不每次1000卡地(kǎdì)往上加，不计上限(shàngxiàn)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，华为云找到袁进辉，亮出当时还秘不示人的“大杀器(dàshāqì)”——CloudMatrix 384超(chāo)节点。 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(jiédiǎn)，一度震惊世界。 传统AI服务器(fúwùqì)里，一张(yīzhāng)计算(jìsuàn)卡仅能容纳8块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(jiāng)GPU高度集成的AI服务器“黑科技”。 谁也(yě)没想到，华为云这么快就搞出了CloudMatrix 384超(chāo)节点。 而且，华为云超节点的(de)昇腾卡(téngkǎ)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(yìngyòng)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(yāoqiú)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(wěidá)，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，英伟达NVL72超节点，采用铜连接(liánjiē)；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在哪(nǎ)呢？ 光模块通信具备更高带宽和(hé)更低时延，适合大容量、长距离传输(chuánshū)；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。 这个超高难度的连接方式，到底行不行？没有人知道(zhīdào)。 尽管充满(chōngmǎn)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(chuàngzào)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2月(yuè)，一场骤然爆发(bàofā)的电源浪涌，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(yún)和微软云恰好在同一数据中心(shùjùzhōngxīn)。唯一不同的是，电源浪涌爆发后(hòu)，华为云的AI for DC（Data Center），迅速(xùnsù)“感知”到电源浪涌引发的高温，自动触发应急预警。 作为资深专家，腾建军和团队迅速(xùnsù)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(zhù)这波突袭(tūxí)，确保了华为云稳定运行。 江湖传言，这一天，新加坡的干冰被华为云直接搬空(bānkōng)。 微软云在内部温度骤升、短暂(duǎnzàn)抵抗之后，关闭了服务器(fúwùqì)，中断了云服务。 微软云(yún)客户甚至是在Twitter上(shàng)，才得知自家业务猛然宕机，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(dànzhìsuànchāo)节点时代，对数据中心的要求更加苛刻。 在腾建军眼中，CloudMatrix 384超节点要在物理(wùlǐ)上(shàng)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(zhìsuànchāo)节点产品”不可分割的一部分。 传统数据中心，供电只做到(zuòdào)8-10千瓦(qiānwǎ)/机柜(jīguì)；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？ 那就突破标准，超前技术准备(zhǔnbèi)、超前建设。 散热上，一套CloudMatrix 384横跨16个机柜，热量(rèliàng)密度(mìdù)飙升，必须构建一套精密的液冷散热系统。 这其中，仅铲(chǎn)齿散热器的缝隙，就堪比发丝般精细(jīngxì)。一旦散热液洁净度出现些许问题(wèntí)，或是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+化学的新方法(fāngfǎ)长效(zhǎngxiào)杀菌，实现(shíxiàn)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，展现出技术超前投入(tóurù)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，华为在光通信领域(lǐngyù)早已世界领先。 2020年，华为(huáwèi)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基础上再翻一倍。 至此，业界已无人得见华为光通信的(de)“车尾灯”。 强大的技术积淀(jīdiàn)，让华为云用光模块构建超节点，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。 实测中，腾建军发现：光链路的闪断太频繁了(le)，结果就是(jiùshì)——完全不能用！ “咯噔”一下子。问题严重了(le)！ 当时(dāngshí)，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(jiāshàng)单卡性能不如人，被逼(bī)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(duō)的话却是： 不要谈(tán)困难，想尽办法去突破。 于是，一边内部想办法，一边外界请高人，同时，只能用最笨的办法把难题(nántí)列出来(lièchūlái)，一条条去攻克。 终于，腾建军团队发现：八成以上问题，出在(zài)光模块几乎肉眼(ròuyǎn)不可见的脏污上，严重影响了通讯质量；而脏污的产生(chǎnshēng)，就在数据中心现场超节点内网互连的安装环节。 于是，团队打造出针对光模块故障(gùzhàng)的定位(dìngwèi)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进行对接，实现了问题快速定位、故障迅速处置(chǔzhì)。 这一次，CloudMatrix 384再(zài)上线，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(chāo)节点的探索，华为云创造(chuàngzào)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(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，却是一场新(xīn)的长征。 3月初，硅基(guījī)流动DeepSeek服务在超节点上刚跑通(tōng)，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到令人难以置信。 一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在哪？没有人知道(zhīdào)。 实际上，普通人(pǔtōngrén)很难想象，大模型内星辰般的宏大： 它(tā)的(de)参数，高达数千亿级；它的神经网络层级(céngjí)，成百上千(chéngbǎishàngqiān)；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。 要在这其中找出问题，仿佛是(shì)在一座亚马逊雨林中通缉一只细菌。 这(zhè)几乎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(píngtái)的……王磊竭尽所能，几乎把技术栈上的所有(suǒyǒu)团队拉到现场，跟硅基流动(liúdòng)团队协同办公、攻坚克难。 协议有问题，马上改(gǎi)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，昼夜攻关(gōngguān)不息(bùxī)。 而对华(duìhuá)为云团队来说，冗长的测试，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(tàikuài)，CPU不匹配…… 当整个技术栈全部优化一遍(yībiàn)后(hòu)，王磊猛然发现，问题又从最初的源头，再次冒了出来。 总之，按下葫芦浮起瓢(piáo)。 但就是在(zài)这种重复、重复、再重复的优化过程中，CloudMatrix 384，终于(zhōngyú)被托举到一个不可思议的新高度。 4月10日，华为云生态大会，硅基流动创始人袁进辉(yuánjìnhuī)郑重宣布： 基于CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证单用户(dānyònghù) 20 TPS水平前提下，单卡 Decode吞吐量(tūntǔliàng)突破 1920 Tokens/秒(miǎo)。 相较英伟达H100，性能追平(zhuīpíng)；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升6倍(bèi)(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20%）、以存强算（吞吐量(tūntǔliàng)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(cháo)推夜训（算力利用(yòng)率(lìyònglǜ)提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即DeepSeek中的(de)“混合专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于(zàiyú)其会内置多个(duōgè)“专家”处理(chǔlǐ)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。 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性能大爆发(bàofā)，更展现出华为云在AI技术上的前瞻(qiánzhān)布局。 今天(jīntiān)，在(zài)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，成为国内唯一正式商用的大规模(dàguīmó)超节点。 强大的(de)算力网，令万卡级服务，分分钟即可开启。 这不仅是华为云的自我超越，也(yě)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(zhèng)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，用芯片锁死中国科技(kējì)。 但(dàn)6年抗争过去，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、昇腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧(jiānbùkěcuī)的(de)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(zhōngguó)AI，一定会迎来自己的“奇点”时刻。（应受访者(shòufǎngzhě)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，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成(gòuchéng)投资、消费建议。对(duì)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，仅供读者参考。）