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，便震动(zhèndòng)全球(quánqiú)。 针对DeepSeek，全世界展开了一场(yīchǎng)龙争虎斗。 可仅仅2周(zhōu)之后，2月1日（大年初四），华为云就联合(liánhé)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(zhè)其中，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，则是清华(qīnghuá)博士袁进辉(yuánjìnhuī)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，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人(chuàngshǐrén)梁文锋就(jiù)找到袁进辉，问他要不要部署？ 袁进辉(yuánjìnhuī)算了一笔账：动用80台英(táiyīng)伟达H800服务器，单月花费五六百万，风险很大。 但眼见着DeepSeek越来越火爆，全世界的AI团队都争分夺秒(zhēngfēnduómiǎo)，连英伟达也亲自(qīnzì)下场。 时间不等人，硅基流动火速(huǒsù)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(gǎodìng)部署难题。 华为云的方案，正是昇腾云(téngyún)。 于是，双方经过(jīngguò)彻夜不息的(de)努力，终于在2月推出基于昇(shēng)腾云与硅基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(liúdòng)网站访问量暴增40倍，冲上中国AI网站排行榜(bǎng)第6、全球AI网站增长榜第2。 狂暴的流量，让人(rén)又惊又喜。 据华为云技术负责人(fùzérén)王磊回忆，硅基流动(liúdòng)DeepSeek刚上线，第一波流量超乎(chāohū)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(de)流量爆发了。 这一次(yīcì)，不得不每次1000卡地往上加，不计上限地调配算力，才勉强扛住(zhù)。 但这一波之后呢(ne)？未来的流量，还会爆发到怎样的程度？ 于是，华为云找到袁进辉，亮出当时(dāngshí)还秘不示人(mìbùshìrén)的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。 对于超(chāo)节点，袁进辉早有耳闻。 2024年3月，英伟达首发(shǒufā)NVL72超节点，一度震惊世界。 传统AI服务器里，一张计算卡仅能(néng)容纳8块GPU；但NVL72超节点，能将72块GPU组成(zǔchéng)一台超级AI服务器，令AI算力和通讯速度实现(shíxiàn)飙升。 所以，超节点是一种(yīzhǒng)将GPU高度集成的AI服务器“黑科技”。 谁也没想到，华为云这么(zhème)快就(jiù)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到384张，远(yuǎn)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(yuánjìnhuī)坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑： 第一，DeepSeek所需的(de)大规模专家并行(bìngxíng)，要求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(de)支持也相当乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有(méiyǒu)人知道。 第二，英伟达NVL72超节点，采用(cǎiyòng)铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在哪呢(ne)？ 光(guāng)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，空间和功耗节省显著，且扩展性(kuòzhǎnxìng)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(fāngshì)，到底行不行？没有人知道。 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(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(bàofā)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。 腾(téng)建军，正是这场危机的亲历者。 当时，新加坡华为云和微软云恰好在同一(tóngyī)数据中心。唯一不同的是，电源(diànyuán)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，自动触发应急预警(yùjǐng)。 作为资深专家，腾建军和(hé)团队迅速判断出，这将是一场全局危机。 这也(yě)是一场争分夺秒的战斗。 1分钟(fēnzhōng)发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥，1小时内启动干冰应急(yìngjí)计划…… 腾建军(jiànjūn)率领团队(tuánduì)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，确保了华为云稳定运行。 江湖传言，这一天，新加坡的干冰(gānbīng)被华为云直接搬空。 微软云在内部温度骤升(zhòushēng)、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，才得知自家业务猛然宕机，被打了个(dǎlegè)措手不及。 一边迅速(xùnsù)趴窝，一边稳如泰山。 仅此一招，足见华为云的(de)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超节点要在物理上真正落地，数据中心(shùjùzhōngxīn)要解决的是一连串实打实的难题(nántí)。 因为(yīnwèi)数据中心，是“智算超节点产品”不可分割的一部分。 传统数据中心，供电只做到8-10千瓦(qiānwǎ)/机柜；但为了(wèile)驱动(qūdòng)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、超前建设(jiànshè)。 散热上，一套CloudMatrix 384横跨16个(gè)机柜，热量密度(mìdù)飙升，必须构建一套精密的液冷散热系统。 这其中(qízhōng)，仅铲齿散热(sànrè)器的缝隙，就堪比发丝般精细。一旦散热液洁净度出现些许(xiēxǔ)问题，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(wùlǐ)+化学的新方法长效(zhǎngxiào)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(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“过不去(guòbùqù)的坎”。 实际上(shíjìshàng)，华为在光通信领域早已世界领先。 2020年，华为全球首发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(zài)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，让华为云(yún)用光模块构建超(chāo)节点，而非采用铜连接，成为一种必然。 可真枪实弹干(gàn)起来才发现，困难比预想的大得多。 实测中(zhōng)，腾建军发现：光链路的闪断太频繁了，结果就是——完全不能(bùnéng)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“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(zhēn)被卡死，满盘皆输。 但那段时间，腾建军(jiànjūn)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(xiǎng)办法，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(tuánduì)发现：八成(bāchéng)以上问题，出在(zài)光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(xiànxiàng)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、稳定性大幅提高(dàfútígāo)。 作为全球首次大规模动用(dòngyòng)光(guāng)模块部署超节点的探索，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(de)坚实根基。 2月底，当强大的CloudMatrix 384呈现(chéngxiàn)在(zài)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(yuèchū)，硅基流动DeepSeek服务在超节点上刚跑通，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到令人(lìngrén)难以置信。 一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在哪？没有(méiyǒu)人知道。 实际上，普通人很难想象，大模型内星辰般的宏大(hóngdà)： 它(tā)的(de)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(shūchū)，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。 这几乎是一个不可能完成的任务(rènwù)。 很快，王磊发动“超能力”，开始全(quán)公司“摇人”。 从底层做芯片的、做存储的、做计算(jìsuàn)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(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，马上(shàng)(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(tuánduì)，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(yígè)永不停歇的“西西弗神话”。 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，CPU不(bù)匹配…… 当(dāng)整个技术栈全部优化一遍后，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(chóngfù)、重复、再(zài)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10日，华为(huáwèi)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(zài)保证单用户(dānyònghù) 20 TPS水平前提下，单卡(dānkǎ) Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒。 相较英伟达H100，性能(xìngnéng)追平(zhuīpíng)；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升6倍；相较昇(shēng)腾910B单卡，性能飙升10倍。 这背后(bèihòu)，CloudMatrix 384还实现了性能倍增（训推提升20%）、以存强算(qiángsuàn)（吞吐量提升100%）、MoE亲和(hé)（千亿MoE提升3X）、长稳可靠(kěkào)（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，在于其会内置多个(duōgè)“专家”处理问题。而(ér)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(yuègāo)、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，更展现出华为云在AI技术(jìshù)上(shàng)的前瞻布局。 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。 强大的算力(suànlì)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(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(shì)创新。 用袁进辉的话说：美国试图像(xiàng)“三体人(rén)”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，却越挫越勇(yuèyǒng)。 当历经了鸿蒙(hóngméng)蛰伏、海思攻坚、昇腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道坚不可摧的国产(guóchǎn)算力防线正在(zhèngzài)构建。 AI长跑没有终点，突破，也不会有终点。但中国AI，一定(yídìng)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） 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