硅基升腾，中国突围 - 国际| 天天要闻

2025年05月16日21:20:21 国际 3667

用空间换算力；用带宽换算力；用能源换算力……用一切换算力。

作者丨熊剑辉

华商韬略出品丨id：hstl8888

2025年1月15日，中国ai大模型deepseek r1刚一问世，便震动全球。

针对deepseek，全世界展开了一场龙争虎斗。

可仅仅2周之后，2月1日（大年初四），华为云就联合硅基流动基于升腾云推出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。

这其中，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。

其实，早在deepseek v3发布前一个月，deepseek创始人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越来越火爆，全世界的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难题。

华为云的方案，正是升腾云。

于是，双方经过彻夜不息的努力，终于在2月推出基于升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，硅基流动网站访问量暴增40倍，冲上中国ai网站排行榜第6、全球ai网站增长榜第2。

狂暴的流量，让人又惊又喜。

据华为云技术负责人王磊回忆，硅基流动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多张升腾910b卡驰援，才勉强扛住。

但第一波“洪峰”之后，更大的流量爆发了。

这一次，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。

但这一波之后呢？未来的流量，还会爆发到怎样的程度？

没有人知道。

于是，华为云找到袁进辉，亮出当时还秘不示人的“大杀器”——cloudmatrix 384超节点。

对于超节点，袁进辉早有耳闻。

2024年3月，英伟达首发nvl72超节点，一度震惊世界。

传统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算力和通讯速度实现飙升。

所以，超节点是一种将gpu高度集成的ai服务器“黑科技”。

谁也没想到，华为云这么快就搞出了cloudmatrix 384超节点。

而且，华为云超节点的升腾卡互联数量飙升到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挑战。

当时，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的支持也相当乏力。

cloudmatrix 384行不行？没有人知道。

第二，英伟达nvl72超节点，采用铜连接；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。

尽管充满疑虑，但袁进辉选择“信华为”：

“华为不仅是打过硬仗的团队，更创造了很多很多的奇迹。”

实际上，袁进辉的疑虑，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，多家云厂商和数据中心客户受影响。

腾建军，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”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出，这将是一场全局危机。

这也是一场争分夺秒的战斗。

1分钟发现故障，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，新加坡的干冰被华为云直接搬空。

微软云在内部温度骤升、短暂抵抗之后，关闭了服务器，中断了云服务。

微软云客户甚至是在twitter上，才得知自家业务猛然宕机，被打了个措手不及。

一边迅速趴窝，一边稳如泰山。

仅此一招，足见华为云的功力。

但智算超节点时代，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”不可分割的一部分。

比如供电。

传统数据中心，供电只做到8-10千瓦/机柜；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、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散热系统。

这其中，仅铲齿散热器的缝隙，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。

这时候，又怎么办？

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，展现出技术超前投入的前瞻价值。

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”。

强大的技术积淀，让华为云用光模块构建超节点，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，结果就是——完全不能用！

“咯噔”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却是：

不要谈困难，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。

找准了关键就好办。

于是，团队打造出针对光模块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，实现了问题快速定位、故障迅速处置。

这一次，cloudmatrix 384再上线，速率、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，华为云创造了“奇迹”。

这一切，都成为硅基流动基于cloudmatrix 384再次爆发的坚实根基。

2月底，当强大的cloudmatrix 384呈现在硅基流动团队面前时，所有人面对的，却是一场新的长征。

王磊清楚记得：

3月初，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。

实际上，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，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细菌。

这几乎是一个不可能完成的任务。

但华为云，必须上。

很快，王磊发动“超能力”，开始全公司“摇人”。

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。

协议有问题，马上改协议；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，昼夜攻关不息。

而对华为云团队来说，冗长的测试，更是一个永不停歇的“西西弗神话”。

通信有瓶颈，优化通信；但接着，计算问题又冒出来了；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，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。

但就是在这种重复、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郑重宣布：

基于cloudmatrix 384的deepseek-r1在保证单用户 20 tps 水平前提下，单卡 decode 吞吐量突破 1920 tokens/秒。

这什么概念？

相较英伟达h100，性能追平；相较3月初的cloudmatrix 384，性能提升6倍；相较升腾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）、朝推夜训（算力利用率提升30%）、即开即用六大特性。

以moe亲和为例。

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，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384张升腾卡，极大优化了moe能力。

这不仅令deepseek性能大爆发，更展现出华为云在ai技术上的前瞻布局。

今天，在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超节点。

强大的算力网，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，却越挫越勇。

当历经了鸿蒙蛰伏、海思攻坚、升腾崛起……凭借华为云cloudmatrix 384超节点，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，也不会有终点。但中国ai，一定会迎来自己的“奇点”时刻。

（应受访者要求，文中王磊、腾建军为化名）

the end

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华商韬略出品

主编：毕亚军责编：周怡

美编：殷姗姗

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