硅基昇腾，中国突围
硅基昇腾，中国突围
硅基昇腾，中国突围2025年(nián)1月15日(rì)，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(yīchǎng)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昇(shēng)腾云推出(tuīchū)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)。
这其中，DeepSeek和华为自不用说。硅基流动作为一家(yījiā)AI Infra（AI基础设施）企业，则是清华博士袁进辉(yuánjìnhuī)2023年(nián)刚创立的创业公司。
创业公司往往嗅觉(xiùjué)极度灵敏。
其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人(chuàngshǐrén)梁文锋就找到袁进辉，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(wàn)，风险很大。
但眼见着DeepSeek越来越火爆(huǒbào)，全世界的AI团队都争分夺秒，连英伟达(wěidá)也亲自下场。
时间不等人，硅基流动火速找到华为(huáwèi)云。双方一拍即合，决心(juéxīn)大干一场，希望能用国产算力率先搞定部署难题。
华为(huáwèi)云的方案，正是昇腾云。
于是，双方经过彻夜不息的(de)努力，终于在2月推出基于昇(shēng)腾云与硅基流动推理(tuīlǐ)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(wǎngzhàn)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(de)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多张昇(shēng)腾910B卡(kǎ)驰援，才勉强扛(káng)住。
但第一波“洪峰”之后(zhīhòu)，更大的流量爆发了。
这一次，不得不每次1000卡地(dì)往上加(shàngjiā)，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(chéngdù)？
于是，华为云找到袁进辉，亮出当时(dāngshí)还秘不示人的(de)“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，一度(yídù)震惊世界。
传统AI服务器(fúwùqì)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(tōngxùn)速度(sùdù)实现飙升。
所以，超节点是一种将GPU高度(gāodù)集成的AI服务器“黑科技”。
谁也(yě)没想到(méixiǎngdào)，华为云这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点。
而且，华为云超节点的昇腾卡(kǎ)互联数量(shùliàng)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(tiǎozhàn)。
当时，袁进辉(yuánjìnhuī)坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑：
第一，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求(yāoqiú)多卡之间实现低延迟、高(gāo)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(fálì)。
CloudMatrix 384行不行？没有人知道(zhīdào)。
第二，英伟达NVL72超节点(jiédiǎn)，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，适合大容量、长距离传输；此外光网络架构(jiàgòu)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(zàiyú)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(yuán)进辉选择“信华为”：
“华为不仅是打过硬仗的(de)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(téng)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，多家云厂商和数据中心客户受(shòu)影响。
腾建军(jiànjūn)，正是这场危机的亲历者。
当时，新加坡华为(huáwèi)云和微软云恰好在同一数据中心。唯一不同的(de)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(yùjǐng)。
作为资深(zīshēn)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(de)战斗。
1分钟发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥(tǒngyīzhǐhuī)，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(gānbīng)，冲进现场给服务器(fúwùqì)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(chuányán)，这一天，新加坡的干冰被华为云直接搬空。
微软云(yún)在内部温度骤升(zhòushēng)、短暂抵抗之后，关闭了服务器，中断了云服务。
微软云客户(kèhù)甚至是在Twitter上，才得知自家业务(yèwù)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(jǐn)此一招，足见华为云的功力。
但智算超节点时代(shídài)，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，数据中心要解决的(de)是一连串实打实的难题。
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(dào)8-10千瓦(qiānwǎ)/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(tūpò)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(mìdù)飙升(biāoshēng)，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(de)缝隙，就堪比发丝般精细。一旦散热液洁净度(jiéjìngdù)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(dǎozhì)大规模宕机。
一方面，用AI for DC提前预警；另一方面(lìngyìfāngmiàn)，通过物理+化学的新方法长效杀菌，实现(shíxiàn)数学、物理到生物、化学的跨界研究，引领一场液冷(yèlěng)革命。
而(ér)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(qiánzhān)价值。
但光模块，差点成了腾建军“过不去(guòbùqù)的坎”。
实际上，华为在光通信领域早已(zǎoyǐ)世界领先。
2020年，华为(huáwèi)全球首发800G超高速光模块，独步(dúbù)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(guāngtōngxìn)的“车尾灯”。
强大的技术积淀(jīdiàn)，让(ràng)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(qǐlái)才发现，困难比预想的大得多。
实测中，腾建军发现(fāxiàn)：光链路的闪断太频繁(pínfán)了，结果就是——完全不能用！
“咯噔”一下子。问题严重(yánzhòng)了！
当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点密级项目(xiàngmù)，是必须强渡的“大渡河”。加上(jiāshàng)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，腾建军(jiànjūn)对团队说的最多的话却是：
不要谈困难，想尽办法(xiǎngjǐnbànfǎ)去突破。
于是，一边内部想(xiǎng)办法(bànfǎ)，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(guāng)模块几乎肉眼不(bù)可见的脏污上，严重影响了通讯(tōngxùn)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(yúshì)，团队打造出针对光(guāng)模块故障的(de)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(zài)上线，速率、稳定性大幅提高(dàfútígāo)。
作为全球首次大规模动用光模块部署超节点的(de)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(zàicì)爆发的坚实根基。
2月底，当强大的(de)CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队面前时(shí)，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(tōng)，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到令人难以置信(nányǐzhìxìn)。
一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在(zài)哪？没有人知道。
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，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(zé)由成百上千张GPU协同计算(jìsuàn)输出，充满概率偶然。
要在这其中找出问题，仿佛是在一座(yīzuò)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(chāonénglì)”，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(shàngcéng)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(liúdòng)团队协同(xiétóng)办公、攻坚克难。
协议有问题，马上改协议；算子(suànzi)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(shàngbǎirén)的团队，昼夜攻关不息。
而对华(duìhuá)为云团队来说，冗长的测试(cèshì)，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(hòu)，GPU、NPU太快，CPU不匹配(pǐpèi)……
当整个技术栈全部优化一遍后，王磊猛然(měngrán)发现，问题又从最初的(de)源头，再次冒了出来。
总之，按下葫芦(húlú)浮起瓢。
但就是在这种(zhèzhǒng)重复、重复、再重复的优化过程(guòchéng)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(zhèngzhòngxuānbù)：
基于CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证单用户(dānyònghù) 20 TPS水平(shuǐpíng)前提(qiántí)下，单卡 Decode吞吐量突破 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；相较昇腾910B单卡，性能飙升(biāoshēng)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(qīn)和（千亿MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行(yùnxíng)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(hùnhé)专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于(zàiyú)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(xìngnéng)越强(yuèqiáng)。
而超节点集成(jíchéng)了384张昇腾卡，极大优化了MoE能力。
这不仅令DeepSeek性能大(dà)爆发，更展现出华为云在AI技术上(shàng)的前瞻布局。
今天，在华为云三大云(yúnsāndàyún)核心(héxīn)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。
强大的算力网，令万卡级服务，分分钟即可(jíkě)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(dehuà)说：美国试图像“三体(sāntǐ)人”一样，用芯片锁死中国科技。
但6年抗争(kàngzhēng)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(shēng)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(qídiǎn)”时刻。（应(yīng)受访者要求，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，所涉内容不构成投资、消费建议。对(duì)文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点(guāndiǎn)非本网观点，仅供读者参考(cānkǎo)。）
2025年(nián)1月15日(rì)，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(yīchǎng)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昇(shēng)腾云推出(tuīchū)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)。
这其中，DeepSeek和华为自不用说。硅基流动作为一家(yījiā)AI Infra（AI基础设施）企业，则是清华博士袁进辉(yuánjìnhuī)2023年(nián)刚创立的创业公司。
创业公司往往嗅觉(xiùjué)极度灵敏。
其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人(chuàngshǐrén)梁文锋就找到袁进辉，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(wàn)，风险很大。
但眼见着DeepSeek越来越火爆(huǒbào)，全世界的AI团队都争分夺秒，连英伟达(wěidá)也亲自下场。
时间不等人，硅基流动火速找到华为(huáwèi)云。双方一拍即合，决心(juéxīn)大干一场，希望能用国产算力率先搞定部署难题。
华为(huáwèi)云的方案，正是昇腾云。
于是，双方经过彻夜不息的(de)努力，终于在2月推出基于昇(shēng)腾云与硅基流动推理(tuīlǐ)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(wǎngzhàn)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(de)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多张昇(shēng)腾910B卡(kǎ)驰援，才勉强扛(káng)住。
但第一波“洪峰”之后(zhīhòu)，更大的流量爆发了。
这一次，不得不每次1000卡地(dì)往上加(shàngjiā)，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(chéngdù)？
于是，华为云找到袁进辉，亮出当时(dāngshí)还秘不示人的(de)“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，一度(yídù)震惊世界。
传统AI服务器(fúwùqì)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(tōngxùn)速度(sùdù)实现飙升。
所以，超节点是一种将GPU高度(gāodù)集成的AI服务器“黑科技”。
谁也(yě)没想到(méixiǎngdào)，华为云这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点。
而且，华为云超节点的昇腾卡(kǎ)互联数量(shùliàng)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(tiǎozhàn)。
当时，袁进辉(yuánjìnhuī)坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑：
第一，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求(yāoqiú)多卡之间实现低延迟、高(gāo)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(fálì)。
CloudMatrix 384行不行？没有人知道(zhīdào)。
第二，英伟达NVL72超节点(jiédiǎn)，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，适合大容量、长距离传输；此外光网络架构(jiàgòu)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(zàiyú)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(yuán)进辉选择“信华为”：
“华为不仅是打过硬仗的(de)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(téng)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，多家云厂商和数据中心客户受(shòu)影响。
腾建军(jiànjūn)，正是这场危机的亲历者。
当时，新加坡华为(huáwèi)云和微软云恰好在同一数据中心。唯一不同的(de)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(yùjǐng)。
作为资深(zīshēn)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(de)战斗。
1分钟发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥(tǒngyīzhǐhuī)，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(gānbīng)，冲进现场给服务器(fúwùqì)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(chuányán)，这一天，新加坡的干冰被华为云直接搬空。
微软云(yún)在内部温度骤升(zhòushēng)、短暂抵抗之后，关闭了服务器，中断了云服务。
微软云客户(kèhù)甚至是在Twitter上，才得知自家业务(yèwù)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(jǐn)此一招，足见华为云的功力。
但智算超节点时代(shídài)，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，数据中心要解决的(de)是一连串实打实的难题。
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(dào)8-10千瓦(qiānwǎ)/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(tūpò)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(mìdù)飙升(biāoshēng)，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(de)缝隙，就堪比发丝般精细。一旦散热液洁净度(jiéjìngdù)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(dǎozhì)大规模宕机。
一方面，用AI for DC提前预警；另一方面(lìngyìfāngmiàn)，通过物理+化学的新方法长效杀菌，实现(shíxiàn)数学、物理到生物、化学的跨界研究，引领一场液冷(yèlěng)革命。
而(ér)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(qiánzhān)价值。
但光模块，差点成了腾建军“过不去(guòbùqù)的坎”。
实际上，华为在光通信领域早已(zǎoyǐ)世界领先。
2020年，华为(huáwèi)全球首发800G超高速光模块，独步(dúbù)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(guāngtōngxìn)的“车尾灯”。
强大的技术积淀(jīdiàn)，让(ràng)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(qǐlái)才发现，困难比预想的大得多。
实测中，腾建军发现(fāxiàn)：光链路的闪断太频繁(pínfán)了，结果就是——完全不能用！
“咯噔”一下子。问题严重(yánzhòng)了！
当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点密级项目(xiàngmù)，是必须强渡的“大渡河”。加上(jiāshàng)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，腾建军(jiànjūn)对团队说的最多的话却是：
不要谈困难，想尽办法(xiǎngjǐnbànfǎ)去突破。
于是，一边内部想(xiǎng)办法(bànfǎ)，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(guāng)模块几乎肉眼不(bù)可见的脏污上，严重影响了通讯(tōngxùn)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(yúshì)，团队打造出针对光(guāng)模块故障的(de)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(zài)上线，速率、稳定性大幅提高(dàfútígāo)。
作为全球首次大规模动用光模块部署超节点的(de)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(zàicì)爆发的坚实根基。
2月底，当强大的(de)CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队面前时(shí)，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(tōng)，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到令人难以置信(nányǐzhìxìn)。
一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在(zài)哪？没有人知道。
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，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(zé)由成百上千张GPU协同计算(jìsuàn)输出，充满概率偶然。
要在这其中找出问题，仿佛是在一座(yīzuò)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(chāonénglì)”，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(shàngcéng)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(liúdòng)团队协同(xiétóng)办公、攻坚克难。
协议有问题，马上改协议；算子(suànzi)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(shàngbǎirén)的团队，昼夜攻关不息。
而对华(duìhuá)为云团队来说，冗长的测试(cèshì)，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(hòu)，GPU、NPU太快，CPU不匹配(pǐpèi)……
当整个技术栈全部优化一遍后，王磊猛然(měngrán)发现，问题又从最初的(de)源头，再次冒了出来。
总之，按下葫芦(húlú)浮起瓢。
但就是在这种(zhèzhǒng)重复、重复、再重复的优化过程(guòchéng)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(zhèngzhòngxuānbù)：
基于CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证单用户(dānyònghù) 20 TPS水平(shuǐpíng)前提(qiántí)下，单卡 Decode吞吐量突破 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；相较昇腾910B单卡，性能飙升(biāoshēng)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(qīn)和（千亿MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行(yùnxíng)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(hùnhé)专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于(zàiyú)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(xìngnéng)越强(yuèqiáng)。
而超节点集成(jíchéng)了384张昇腾卡，极大优化了MoE能力。
这不仅令DeepSeek性能大(dà)爆发，更展现出华为云在AI技术上(shàng)的前瞻布局。
今天，在华为云三大云(yúnsāndàyún)核心(héxīn)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。
强大的算力网，令万卡级服务，分分钟即可(jíkě)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(dehuà)说：美国试图像“三体(sāntǐ)人”一样，用芯片锁死中国科技。
但6年抗争(kàngzhēng)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(shēng)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(qídiǎn)”时刻。（应(yīng)受访者要求，文中王磊、腾建军为化名）
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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昇(shēng)腾云推出(tuīchū)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)。
这其中，DeepSeek和华为自不用说。硅基流动作为一家(yījiā)AI Infra（AI基础设施）企业，则是清华博士袁进辉(yuánjìnhuī)2023年(nián)刚创立的创业公司。
创业公司往往嗅觉(xiùjué)极度灵敏。
其实，早在DeepSeek V3发布前一个月，DeepSeek创始人(chuàngshǐrén)梁文锋就找到袁进辉，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(wàn)，风险很大。
但眼见着DeepSeek越来越火爆(huǒbào)，全世界的AI团队都争分夺秒，连英伟达(wěidá)也亲自下场。
时间不等人，硅基流动火速找到华为(huáwèi)云。双方一拍即合，决心(juéxīn)大干一场，希望能用国产算力率先搞定部署难题。
华为(huáwèi)云的方案，正是昇腾云。
于是，双方经过彻夜不息的(de)努力，终于在2月推出基于昇(shēng)腾云与硅基流动推理(tuīlǐ)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(wǎngzhàn)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(de)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多张昇(shēng)腾910B卡(kǎ)驰援，才勉强扛(káng)住。
但第一波“洪峰”之后(zhīhòu)，更大的流量爆发了。
这一次，不得不每次1000卡地(dì)往上加(shàngjiā)，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(chéngdù)？
于是，华为云找到袁进辉，亮出当时(dāngshí)还秘不示人的(de)“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，一度(yídù)震惊世界。
传统AI服务器(fúwùqì)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(tōngxùn)速度(sùdù)实现飙升。
所以，超节点是一种将GPU高度(gāodù)集成的AI服务器“黑科技”。
谁也(yě)没想到(méixiǎngdào)，华为云这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点。
而且，华为云超节点的昇腾卡(kǎ)互联数量(shùliàng)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(tiǎozhàn)。
当时，袁进辉(yuánjìnhuī)坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑：
第一，DeepSeek所需的大规模专家并行，要求(yāoqiú)多卡之间实现低延迟、高(gāo)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(fálì)。
CloudMatrix 384行不行？没有人知道(zhīdào)。
第二，英伟达NVL72超节点(jiédiǎn)，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，适合大容量、长距离传输；此外光网络架构(jiàgòu)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(zàiyú)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(yuán)进辉选择“信华为”：
“华为不仅是打过硬仗的(de)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(téng)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，多家云厂商和数据中心客户受(shòu)影响。
腾建军(jiànjūn)，正是这场危机的亲历者。
当时，新加坡华为(huáwèi)云和微软云恰好在同一数据中心。唯一不同的(de)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(yùjǐng)。
作为资深(zīshēn)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(de)战斗。
1分钟发现故障，3分钟建立作战室进行统一指挥(tǒngyīzhǐhuī)，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(gānbīng)，冲进现场给服务器(fúwùqì)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(chuányán)，这一天，新加坡的干冰被华为云直接搬空。
微软云(yún)在内部温度骤升(zhòushēng)、短暂抵抗之后，关闭了服务器，中断了云服务。
微软云客户(kèhù)甚至是在Twitter上，才得知自家业务(yèwù)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(jǐn)此一招，足见华为云的功力。
但智算超节点时代(shídài)，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，数据中心要解决的(de)是一连串实打实的难题。
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(dào)8-10千瓦(qiānwǎ)/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(tūpò)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(mìdù)飙升(biāoshēng)，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(de)缝隙，就堪比发丝般精细。一旦散热液洁净度(jiéjìngdù)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(dǎozhì)大规模宕机。
一方面，用AI for DC提前预警；另一方面(lìngyìfāngmiàn)，通过物理+化学的新方法长效杀菌，实现(shíxiàn)数学、物理到生物、化学的跨界研究，引领一场液冷(yèlěng)革命。
而(ér)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(qiánzhān)价值。
但光模块，差点成了腾建军“过不去(guòbùqù)的坎”。
实际上，华为在光通信领域早已(zǎoyǐ)世界领先。
2020年，华为(huáwèi)全球首发800G超高速光模块，独步(dúbù)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(guāngtōngxìn)的“车尾灯”。
强大的技术积淀(jīdiàn)，让(ràng)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(qǐlái)才发现，困难比预想的大得多。
实测中，腾建军发现(fāxiàn)：光链路的闪断太频繁(pínfán)了，结果就是——完全不能用！
“咯噔”一下子。问题严重(yánzhòng)了！
当时，CloudMatrix 384赫然被列入华为重点密级项目(xiàngmù)，是必须强渡的“大渡河”。加上(jiāshàng)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，腾建军(jiànjūn)对团队说的最多的话却是：
不要谈困难，想尽办法(xiǎngjǐnbànfǎ)去突破。
于是，一边内部想(xiǎng)办法(bànfǎ)，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(guāng)模块几乎肉眼不(bù)可见的脏污上，严重影响了通讯(tōngxùn)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(yúshì)，团队打造出针对光(guāng)模块故障的(de)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(zài)上线，速率、稳定性大幅提高(dàfútígāo)。
作为全球首次大规模动用光模块部署超节点的(de)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(zàicì)爆发的坚实根基。
2月底，当强大的(de)CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队面前时(shí)，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(tōng)，吞吐量只有320 Tokens/秒，低到令人难以置信(nányǐzhìxìn)。
一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在(zài)哪？没有人知道。
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，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(zé)由成百上千张GPU协同计算(jìsuàn)输出，充满概率偶然。
要在这其中找出问题，仿佛是在一座(yīzuò)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(chāonénglì)”，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(shàngcéng)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(liúdòng)团队协同(xiétóng)办公、攻坚克难。
协议有问题，马上改协议；算子(suànzi)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(shàngbǎirén)的团队，昼夜攻关不息。
而对华(duìhuá)为云团队来说，冗长的测试(cèshì)，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(hòu)，GPU、NPU太快，CPU不匹配(pǐpèi)……
当整个技术栈全部优化一遍后，王磊猛然(měngrán)发现，问题又从最初的(de)源头，再次冒了出来。
总之，按下葫芦(húlú)浮起瓢。
但就是在这种(zhèzhǒng)重复、重复、再重复的优化过程(guòchéng)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(zhèngzhòngxuānbù)：
基于CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证单用户(dānyònghù) 20 TPS水平(shuǐpíng)前提(qiántí)下，单卡 Decode吞吐量突破 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；相较昇腾910B单卡，性能飙升(biāoshēng)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(qīn)和（千亿MoE提升3X）、长稳可靠（长稳运行(yùnxíng)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(hùnhé)专家模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于(zàiyú)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(xìngnéng)越强(yuèqiáng)。
而超节点集成(jíchéng)了384张昇腾卡，极大优化了MoE能力。
这不仅令DeepSeek性能大(dà)爆发，更展现出华为云在AI技术上(shàng)的前瞻布局。
今天，在华为云三大云(yúnsāndàyún)核心(héxīn)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。
强大的算力网，令万卡级服务，分分钟即可(jíkě)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(dehuà)说：美国试图像“三体(sāntǐ)人”一样，用芯片锁死中国科技。
但6年抗争(kàngzhēng)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(shēng)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(qídiǎn)”时刻。（应(yīng)受访者要求，文中王磊、腾建军为化名）
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