美国关税大棒下 欧洲多行业恐陷生存危机

2025年1月15日，中国AI大(dà)模型DeepSeek R1刚一问世(wènshì)，便震动全球。 针对DeepSeek，全世界展开了一场龙争虎斗(lóngzhēnghǔdòu)。 可仅仅2周之后，2月(yuè)1日（大年初四），华为云就联合硅基流动基于昇腾云(téngyún)推出DeepSeek R1/V3，引爆全网。 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(búyòngshuō)。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2023年刚创立的创业公司。 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，问他要(yào)不要部署？ 袁进辉算了一笔账(zhàng)：动用80台英伟达(wěidá)H800服务器，单月花费五六百万，风险很大。 但眼见(yǎnjiàn)着DeepSeek越来越火爆，全世界的AI团队都争分夺秒，连英(liányīng)伟达也亲自下场。 时间不等人，硅基流动(liúdòng)火速找到华为云。双方一拍即合，决心大干一场，希望能用(yòng)国产算力率先搞定部署难题。 华为云的方案，正是昇(shēng)腾云。 于是，双方经过彻夜(chèyè)不息的(de)努力，终于在2月推出基于昇腾云与硅基(guījī)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(wǎngzhàn)(wǎngzhàn)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(yòujīngyòuxǐ)。 据(jù)华为(huáwèi)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(sìchù)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，更大的流量爆发了(le)。 这一次(yīcì)，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？未来的流量，还会爆发到怎样(zěnyàng)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(dàshāqì)”——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(chāo)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(kuài)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)速度实现飙升(biāoshēng)。 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(huáwèi)云这么快就搞出了CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)。 而且，华为云超节点的(de)昇腾卡互联数量飙升到384张，远超英(chāoyīng)伟达NVL72的72卡。 这是中国AI的算力(suànlì)之巅，更是前所未有的应用挑战。 当时，袁进辉(yuánjìnhuī)坦承对CloudMatrix 384怀有疑虑： 第一，DeepSeek所需的大规模(dàguīmó)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(zhīchí)也相当乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有人知道(zhīdào)。 第二，英伟达NVL72超(chāo)节点，采用铜连接；CloudMatrix 384却采用光模块(mókuài)。区别在哪呢？ 光模块通信具备更(gèng)高带宽和更低时延，适合大容量、长距离传输(chuánshū)；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(fāngshì)，到底行不行？没有人知道。 尽管充满(chōngmǎn)疑虑，但袁进辉选择“信华为”： “华为不仅是打过硬仗的团队，更(gèng)创造了很多很多的奇迹。” 实际上，袁进辉的(de)疑虑，也正是腾建军所担心的。 2023年2月，一场骤然爆发的电源浪涌，席卷(xíjuǎn)新加坡数据中心，多家云厂商(chǎngshāng)和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，新加坡华为云和(hé)微软云恰好在(zài)同一数据中心。唯一不同的是，电源(diànyuán)浪涌爆发(bàofā)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(yīchǎng)全局危机。 这也是(shì)一场争分夺秒的战斗。 1分钟发现故障，3分钟建立(jiànlì)作战室进行统一指挥，1小时内启动干冰(gānbīng)应急计划…… 腾(téng)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(zhù)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。 微软云在内部温度(wēndù)骤升、短暂抵抗之后，关闭了服务器，中断(zhōngduàn)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(dàngjī)，被(bèi)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(zújiàn)华为云的功力。 但智算超节点时代，对数据中心(shùjùzhōngxīn)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(yīliánchuàn)实打实(shídǎshí)的难题。 因为数据中心，是“智算超节点(jiédiǎn)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/机柜；但为了驱动(qūdòng)CloudMatrix 384，仅供电就要飙升到50千瓦甚至(shènzhì)更高，怎么办(zěnmebàn)？ 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个机柜，热量密度飙升，必须构建一套精密的(de)液冷(yèlěng)散热系统。 这(zhè)其中，仅(jǐn)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。 一方面，用AI for DC提前预警；另一方面(lìngyìfāngmiàn)，通过物理+化学的(de)新方法长效杀菌，实现数学、物理到(dào)生物、化学的跨界研究，引领一场液冷革命。 而这些技术，早在几年前就(jiù)在华为云得到规模应用，展现出技术超前投入的(de)前瞻价值。 但光模块，差点成了腾建军“过不去的坎(kǎn)”。 实际上，华为(huáwèi)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(zài)发1.6T硅光模块，在800G基础上(shàng)再翻一倍。 至此，业界已无人(wúrén)得见华为光通信的“车尾灯”。 强大的(de)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(bìrán)。 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：光链路的闪断太频繁了，结果就是(jiùshì)——完全不能用(yòng)！ “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“大渡河(dàdùhé)”。加上单卡性能不如(bùrú)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(dàn)那段时间，腾建军对团队说的最多的话却是： 不要(búyào)谈困难，想尽办法去突破。 于是，一边内部想办法，一边外界请(qǐng)高人，同时，只能用最笨的办法把难题列出来，一条条去攻克(gōngkè)。 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，就在数据中心现场超节点(jiédiǎn)内网(wǎng)互连的安装环节。 于是，团队(tuánduì)打造出针对光模块故障(gùzhàng)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(jìnxíng)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(wěndìngxìng)大幅提高。 作为全球(quánqiú)首次大规模动用光模块部署超节点的探索，华为(huáwèi)云创造了“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CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队面前时，所有人(suǒyǒurén)面对的，却是一场(yīchǎng)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(dīdào)令人难以置信。 一台算力(suànlì)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(hěnnán)想象，大模型内星辰般的宏大： 它的(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(fēnbùshìxìtǒng)；它的结果，则由成百上千张(zhāng)GPU协同计算输出，充满概率(gàilǜ)偶然。 要在这(zhè)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(jīhū)是一个不可能完成的任务。 很快，王磊发动(fādòng)“超能力”，开始全公司“摇人”。 从底层做芯片的、做存储的、做计算(jìsuàn)的，到(dào)上层做算子的、做推理的、做平台的……王磊竭尽所能，几乎(jīhū)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服务上的超节点大计，华为(huáwèi)上百人的团队，昼夜攻关不息。 而对华为云团队来说(láishuō)，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，优化通信；但(dàn)接着，计算问题又冒出来了(le)；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(yībiàn)后，王磊猛然发现，问题(wèntí)又从最初的源头，再次冒了出来。 总之，按下(ànxià)葫芦浮起瓢。 但就是在这种(zhèzhǒng)重复、重复、再重复的(de)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(shēngtài)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，单卡(dānkǎ) Decode吞吐量突破(tūpò) 1920 Tokens/秒。 相较英(yīng)伟达H100，性能(xìngnéng)追平；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升6倍；相较昇腾910B单卡(dānkǎ)，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(qiángsuàn)（吞吐量(tūntǔliàng)提升100%）、MoE亲和（千亿MoE提升3X）、长稳可靠(kěkào)（长稳运行(yùnxíng)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(zhuānjiā)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。 而超节点集成了(le)384张昇腾卡，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(shàng)的前瞻布局(bùjú)。 今天，在华为(huáwèi)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(zhèngshì)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(shì)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(zhōngguó)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(shìtú)像“三体人”一样(yīyàng)，用芯片锁死中国科技。 但6年(nián)抗争过去，向死而生的华为，却越挫越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏(zhéfú)、海思攻坚、昇腾崛起……凭借华为云(yún)CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)，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(huàmíng)） （本文(běnwén)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(tóuzī)、消费建议。对文章事实有(yǒu)疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）