与机器人“同事”一起工作，你准备好了吗？

2025年(nián)1月15日，中国AI大模型DeepSeek R1刚一问世(wènshì)，便震动全球。 针对DeepSeek，全世界展开(zhǎnkāi)了一场龙争虎斗。 可仅仅2周之后，2月1日（大年初四），华为云就联合硅基流动基于(jīyú)昇腾云推出DeepSeek R1/V3，引爆(yǐnbào)全网。 从模型到算力，从引擎到框架(kuāngjià)，全面实现国产化。 这其中，DeepSeek和(hé)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(shì)清华博士袁进辉2023年刚创立的(de)创业公司。 创业(chuàngyè)公司往往嗅觉极度灵敏。 其实，早(zǎo)在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人(chuàngshǐrén)梁文锋就找到袁进辉，问他要不要部署？ 袁进辉算了一笔账：动用(dòngyòng)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(yuèláiyuè)火爆，全世界的AI团队都(dōu)争分夺秒，连英伟达也亲自下场。 时间不等人，硅基流动火速找到华为云。双方一拍即合(yīpāijíhé)，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(yún)的方案，正是昇腾云。 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(yǐnqíng)的DeepSeek，成为(chéngwéi)国内第一个成功部署DeepSeek服务的企业。 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(páihángbǎng)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(huáwèi)云技术负责人王磊回忆(huíyì)，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卡驰援，才勉强扛住。 但第一波“洪峰”之后(zhīhòu)，更大的流量爆发了。 这(zhè)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(huáwèi)云(yún)找到袁进辉，亮出当时还秘不示人的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。 对于超节点，袁进辉早有(yǒu)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服务器里，一张(yīzhāng)计算卡仅(kǎjǐn)能容纳(róngnà)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(shì)一种将GPU高度集成的AI服务器“黑科技”。 谁也没想到(méixiǎngdào)，华为云(yún)这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点。 而且(érqiě)，华为云超节点的昇腾卡互联数量飙升到(dào)384张，远超英伟达NVL72的72卡。 这是中国AI的(de)算力之巅，更是前所未有的应用挑战。 当时，袁进辉坦承(tǎnchéng)对CloudMatrix 384怀有疑虑： 第一，DeepSeek所需(xū)的大规模专家并(bìng)行，要求多卡之间实现低延迟、高协同，并使用All-to-All通信。 但(dàn)即便是英伟达，对All-to-All的支持也相当乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有人知道(zhīdào)。 第二，英(yīng)伟达NVL72超节点，采用铜(tóng)连接；CloudMatrix 384却采用光模块。区别在哪呢？ 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，且扩展性更强。但光模块最大(zuìdà)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“信华为(huáwèi)”： “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，也正是腾建军(jiànjūn)所担心的。 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，多家云厂商和(hé)数据中心客户受影响。 腾建军，正是这场危机(wēijī)的亲历者。 当时，新加坡华为(huáwèi)云和微软云恰好在同一(tóngyī)数据中心(shùjùzhōngxīn)。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，腾建军和团队迅速判断(pànduàn)出，这将是一场全局危机。 这也是一场争分夺秒的战斗(zhàndòu)。 1分钟发现故障(gùzhàng)，3分钟建立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(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降温，生生扛(káng)住这波突袭，确保了华为云稳定运行。 江湖传言，这一天，新加坡的干冰被(bèi)华为云直接搬空。 微软云在内部温度骤升、短暂抵抗之后(zhīhòu)，关闭了(le)服务器，中断了云服务。 微软(wēiruǎn)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。 一边迅速(xùnsù)趴窝，一边稳如泰山。 仅此一招，足见华为云的功力(gōnglì)。 但智算超(dànzhìsuànchāo)节点时代，对数据中心的要求更加苛刻。 在腾(téng)建军眼中，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(shídǎshí)的难题。 因为数据中心，是“智算超节点产品(chǎnpǐn)”不可分割的一部分。 传统数据中心(shùjùzhōngxīn)，供电只做到8-10千瓦(qiānwǎ)/机柜；但为了驱动CloudMatrix 384，仅供电就要(jiùyào)飙升到50千瓦甚至更高，怎么办？ 那就突破标准，超前(chāoqián)技术准备、超前建设。 散热上，一套CloudMatrix 384横跨16个机柜，热量密度飙升，必须构建一套精密的液冷(yèlěng)散热系统(xìtǒng)。 这其中，仅铲齿散热器(sànrèqì)的缝隙，就堪比发丝般精细。一旦散热液洁净度出现些许问题，或是不可避免滋生细菌(xìjūn)微生物，就很可能将铲齿散热器堵死(dǔsǐ)，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(huàxué)的新方法长效杀菌，实现数学、物理到(dào)生物、化学的跨界研究，引领(yǐnlǐng)一场液冷革命。 而这些技术，早在几年前就在华为云得到规模应用，展现出技术超前(chāoqián)投入的(de)前瞻价值。 但光模块，差点成了腾建军“过不去的坎”。 实际上，华为(huáwèi)在光通信领域早已世界领先。 2020年(nián)，华为全球首发800G超高速(chāogāosù)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“车尾灯(chēwěidēng)”。 强大的技术积淀，让华为云(yún)用光模块构建超节点，而非采用铜连接，成为一种(yīzhǒng)必然。 可真枪实弹干起来(qǐlái)才发现，困难比预想的大得多。 实测中，腾建军(jiànjūn)发现：光链路的(de)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“大渡河”。加上单卡性能不如(bùrú)人，被逼得(dé)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，腾建军对团队说的最多(duō)的话却是： 不要谈困难(kùnnán)，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(zuìbèn)的办法把难题(nántí)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的(de)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(nèi)网互连的安装环节。 于是，团队打造出针对光模块故障(gùzhàng)的(de)定位和修复(xiūfù)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(zhè)一次(yīcì)，CloudMatrix 384再上线，速率、稳定性大幅提高。 作为全球(quánqiú)首次大规模动用光模块部署超节点(jiédiǎn)的探索，华为云创造了“奇迹”。 这一切，都成为硅基流动基于CloudMatrix 384再次爆发的(de)坚实(jiānshí)根基。 2月底，当强大的CloudMatrix 384呈现在(zài)硅基(guījī)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服务在超节点上刚跑通，吞吐量(tūntǔliàng)只有320 Tokens/秒，低到(dīdào)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，普通人很难想象，大模型(móxíng)内星辰般的宏大： 它的(de)参数，高达数千亿级(jí)；它的神经网络(shénjīngwǎngluò)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(qízhōng)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(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(wánglěi)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(xiétóng)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(jiédiǎn)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，更是一个永不停歇(tíngxiē)的“西西弗神话”。 通信有瓶颈，优化通信；但接着(jiēzhe)，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(hòu)，王磊猛然发现，问题又从最初的源头，再次(zàicì)冒了出来。 总之(zǒngzhī)，按下葫芦浮起瓢。 但就是在(zài)这种重复(chóngfù)、重复、再重复的优化过程中，CloudMatrix 384，终于被托举到一个不可思议的新高度。 4月10日，华为云生态大会，硅基流动(liúdòng)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(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(de)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，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（算力利用率提升30%）、即(jí)开即用六大特性。 所谓MoE，即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“专家”处理问题。而在硬件层面(céngmiàn)，通常(tōngcháng)1枚芯片对应1个“专家”，于是(yúshì)芯片越多，效率越高、性能越强(yuèqiáng)。 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(zài)AI技术上的前瞻布局。 今天，在华为云三大云核心枢纽（贵州(guìzhōu)贵安、内蒙古乌兰察布(wūlánchábù)、安徽芜湖），CloudMatrix 384实现全面布局(bùjú)，成为国内唯一正式商用的大规模超节点。 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(yún)的自我超越，也不仅是部分指标(zhǐbiāo)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(yòng)袁进辉的话(dehuà)说：美国试图像“三体人”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(cuò)越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏(zhéfú)、海思攻坚、昇腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超(chāo)节点，一道(yīdào)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(jiànjūn)为化名） 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