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(gāngyī)问世(wènshì)，便震动全球。 针对DeepSeek，全世界(quánshìjiè)展开了一场龙争虎斗。 可仅仅2周之后，2月1日（大年初四），华为云就联合硅基(guījī)流动(liúdòng)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(zhè)其中(qízhōng)，DeepSeek和华为自不用说。硅基流动作为一家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(gōngsī)往往嗅觉极度灵敏。 其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人梁文锋就(jiù)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)五六百万，风险很大(hěndà)。 但眼见(yǎnjiàn)着DeepSeek越来越火爆，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(rén)，硅基流动火速找到华为云。双方一拍即合，决心大干一场，希望能用国产算力率先搞定部署(bùshǔ)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努力，终于在2月推出基于(jīyú)昇腾云与硅基流动推理加速引擎的DeepSeek，成为国内(guónèi)第一个成功部署(bùshǔ)DeepSeek服务的企业。 仅2月，硅基流动网站访问量暴增40倍，冲上(chōngshàng)中国AI网站排行榜第(dì)6、全球AI网站增长榜第2。 狂暴的流量(liúliàng)，让人又惊又喜。 据华为云技术负责人王磊(wánglěi)回忆，硅基(guījī)流动DeepSeek刚上线，第一波流量超乎想象。他不得不四处腾挪，紧急调拨2000多张昇腾910B卡(kǎ)驰援，才勉强扛住。 但第一波“洪峰”之后，更大的流量爆发(bàofā)了。 这(zhè)一次，不得不每次1000卡地往上加，不计(bùjì)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，华为云找到袁进辉，亮出当时还(hái)秘不示人的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)。 对于超节点，袁进辉早有(yǒu)耳闻。 2024年3月，英(yīng)伟达首发NVL72超节点，一度震惊世界。 传统(chuántǒng)AI服务器里，一张计算卡仅能容纳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(suànlì)和通讯(tōngxùn)速度实现飙升。 所以，超节点是一种将GPU高度集成的AI服务器“黑科技(kējì)”。 谁也没想到，华为云(yún)这么(zhème)快就搞出了CloudMatrix 384超节点。 而且，华为(huáwèi)云超节点的昇腾卡互联数量飙升(biāoshēng)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，袁进辉坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑(yílǜ)： 第一(dìyī)，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求(yāoqiú)多卡之间实现低延迟、高协同，并使用All-to-All通信。 但即便是英伟达，对All-to-All的支持也相当(xiāngdāng)乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有人(rén)知道。 第二，英伟达NVL72超(chāo)节点，采用铜连接(liánjiē)；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(hé)更低时延(shíyán)，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，但袁进辉选择(xuǎnzé)“信华为”： “华为不仅是打过硬仗的团队，更创造了很多很多的奇迹(qíjì)。” 实际上，袁进辉的疑虑，也正是腾建军所担心(dānxīn)的。 2023年2月，一场骤然爆发的(de)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。 腾建军(jiànjūn)，正是这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为云和微软(wēiruǎn)云恰好在同一数据中心。唯一不同(bùtóng)的是，电源浪涌(làngyǒng)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，腾建军(jiànjūn)和团队迅速判断出，这将是一场全局危机。 这也是一场(yīchǎng)争分夺秒的战斗。 1分钟发现故障，3分钟建立作战室(zuòzhànshì)进行统一指挥，1小时内启动干冰应急计划(jìhuà)…… 腾建军(jiànjūn)率领团队头戴防毒面罩、手挑干冰，冲进现场给服务器物理(wùlǐ)降温，生生扛住这波突袭，确保了华为云稳定运行。 江湖传言，这一天(yītiān)，新加坡的干冰被华为云直接搬空。 微软云在内部(nèibù)温度骤升、短暂抵抗之后，关闭(guānbì)了服务器，中断了云服务。 微软云客户甚至是(shì)在Twitter上，才得知自家业务猛然宕机，被打了个措手不及(cuòshǒubùjí)。 一边迅速趴窝，一边稳如泰山(wěnrútàishān)。 仅此一招，足见华为云的功力(gōnglì)。 但智算超节点(jiédiǎn)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(yào)在物理上真正落地，数据中心(shùjùzhōngxīn)要解决的是一连串实打实的难题。 因为(yīnwèi)数据中心，是“智算超节点产品”不可分割的一部分。 传统数据中心，供电只做到(dào)8-10千瓦/机柜；但为了驱动(qūdòng)CloudMatrix 384，仅供电就要飙升(biāoshēng)到50千瓦甚至更高，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(héngkuà)16个机柜，热量密度飙升，必须构建一套精密的(de)液冷散热系统。 这其中，仅铲齿散热器(sànrèqì)的缝隙，就(jiù)堪比发丝般精细。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(yùjǐng)；另一方面，通过物理+化学的(de)新方法长效杀菌，实现数学、物理到生物、化学的跨界研究，引领一场液冷(yèlěng)革命。 而(ér)这些技术，早在几年前就在华为云得到规模(guīmó)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(jiànjūn)“过不去的坎”。 实际上，华为在光通信领域(lǐngyù)早已世界领先。 2020年，华为(huáwèi)全球首发800G超高速光模块，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(huáwèi)光通信的“车尾灯”。 强大的技术积淀(jīdiàn)，让华为云用光模块(mókuài)构建超节点，而非采用铜连接，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(shícè)中，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(bèi)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这“华山一条(yītiáo)路”。真被卡死，满盘皆输。 但那段时间(duànshíjiān)，腾建军对团队说的最多的话却是： 不要谈困难，想尽办法去(qù)突破。 于是，一边内部想办法，一边外界请(qǐng)高人，同时，只能用最笨的(de)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(guāng)模块几乎肉眼不可见的脏污上，严重影响了通讯质量；而脏污的产生，就在数据中心(shùjùzhōngxīn)现场超节点内网互连的安装环节(huánjié)。 于是，团队(tuánduì)打造出针对光模块(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和现场光模块的故障现象进行对接，实现了问题(wèntí)快速定位、故障迅速处置。 这一次，CloudMatrix 384再(zài)上线(shàngxiàn)，速率、稳定性大幅提高。 作为全球首次大规模动用(dòngyòng)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(zàicì)爆发的坚实根基。 2月底，当强大的CloudMatrix 384呈现在硅基(guījī)流动团队面前时，所有人(suǒyǒurén)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，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到(dīdào)令人难以置信。 一台算力怪兽，表现(biǎoxiàn)如此拉胯，问题出在哪？没有人知道。 实际上，普通人很难想象，大模型内星辰般的(bānde)宏大： 它的参数，高达数千亿级；它的神经网络层级，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(liánjiē)着(zhe)不计其数(bùjìqíshù)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，仿佛是在一座亚马逊雨林中通缉一只(yīzhī)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(zuò)(zuò)芯片的(de)、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到现场，跟硅基流动团队协同办公、攻坚克难。 协议有(yǒu)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(de)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(tuánduì)来说，冗长的测试，更是一个永不(yǒngbù)停歇的“西西弗神话”。 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(jìshù)栈全部优化一遍后，王磊猛然发现，问题又从最初的源头，再次冒了出来(chūlái)。 总之，按下葫芦浮起(fúqǐ)瓢。 但就是在这种重复、重复、再重复的(de)优化过程中，CloudMatrix 384，终于被托举(bèituōjǔ)到一个不可思议的新高度。 4月10日，华为云(yún)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(zài)保证单用户 20 TPS水平前提下(xià)，单卡 Decode吞吐量(tūntǔliàng)突破 1920 Tokens/秒。 相较英伟达H100，性能(xìngnéng)追平；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升(tíshēng)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(bèizēng)（训推提升(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(tiān)不(bù)中断）、朝推夜训（算力利用率提升30%）、即开即用六大特性。 所谓MoE，即(jí)DeepSeek中的“混合专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于其会内置多个(gè)“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(xìngnéng)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(bàofā)，更展现出(zhǎnxiànchū)华为云在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(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(wéiyī)正式商用的大规模超节点。 强大的算力网，令万卡级服务，分分钟即可(jíkě)开启。 这不仅(bùjǐn)(bùjǐn)是华为云的自我超越，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。 用袁进辉的话说：美国(měiguó)试图像“三体人”一样，用芯片锁死中国(zhōngguó)科技。 但6年抗争过去，向死而生的华为，却越挫(cuò)越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚、昇(shēng)腾崛起……凭借华为(huáwèi)云CloudMatrix 384超(chāo)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(búhuì)有终点。但中国AI，一定会迎来自己的“奇点(qídiǎn)”时刻。（应受访者要求，文中王磊、腾建军为化名） 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