美国关税大棒下 欧洲多行业恐陷生存危机

2025年(nián)1月15日，中国AI大(dà)模型DeepSeek R1刚一问世，便震动全球。 针对DeepSeek，全世界展开了(le)一场龙争虎斗。 可仅仅2周之后，2月1日（大年初(niánchū)四），华为(huáwèi)云就联合硅基流动基于昇腾云推出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和华为自不用说。硅基(guījī)流动作为一家AI Infra（AI基础设施）企业(qǐyè)，则是清华博士袁进辉2023年刚创立的创业公司(gōngsī)。 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创始人梁文锋就找到袁进辉，问他(tā)要不要(búyào)部署？ 袁进辉算了一笔账：动用(dòngyòng)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(yuèláiyuè)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(děng)人，硅基(guījī)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(fāngàn)，正是昇腾云。 于是，双方经过彻夜不息的努力，终于在2月(yuè)推出基于昇腾云与(yǔ)硅基流动推理加速引擎的DeepSeek，成为(chéngwéi)国内第一个成功部署DeepSeek服务的企业。 仅2月，硅基流动网站访问量暴增(bàozēng)40倍，冲上中国AI网站排行榜第6、全球AI网站增长(zēngzhǎng)榜第2。 狂暴的流量(liúliàng)，让人又惊又喜。 据(jù)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(téng)挪，紧急(jǐnjí)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(liúliàng)爆发了。 这(zhè)一次，不得不每次1000卡地(dì)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(de)流量，还会爆发到怎样的程度？ 于是，华为(huáwèi)云找到袁进辉，亮出当时还秘不示人(mìbùshìrén)的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点。 对于(duìyú)超节点，袁进辉早有耳闻。 2024年3月，英伟达首发NVL72超节点(jiédiǎn)，一度震惊世界。 传统(chuántǒng)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(yītái)超级AI服务器，令(lìng)AI算力和通讯速度实现飙升。 所以，超节点是一种(yīzhǒng)将GPU高度集成的AI服务器“黑科技”。 谁(shuí)也没想到，华为云这么快就搞出了CloudMatrix 384超(chāo)节点。 而且，华为云超节点(jiédiǎn)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(zhī)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所需的大规模专家并行，要求多卡之间实现(shíxiàn)低延迟、高协同(xiétóng)，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(xiāngdāng)乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有(méiyǒu)人知道。 第二，英伟达NVL72超节点，采用铜连接；CloudMatrix 384却(què)采用光模块。区别在哪呢(ne)？ 光模块(mókuài)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(gèngqiáng)。但光模块最大的问题就在于故障率(gùzhànglǜ)高。 这个超高难度的连接(liánjiē)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(huáwèi)”： “华为不仅(bùjǐn)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(yě)正是腾建军所担心的。 2023年(nián)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(yǐngxiǎng)。 腾建军，正是这场危机(wēijī)的亲历者。 当时(dāngshí)，新加坡华为云(yún)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(zìdòng)触发应急(yìngjí)预警。 作为资深专家(zhuānjiā)，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(zhēngfēnduómiǎo)的战斗。 1分钟发现故障，3分钟建立作战室(zuòzhànshì)进行统一指挥，1小时(xiǎoshí)内启动干冰应急计划…… 腾建军率领团队头戴防毒面罩、手挑(tiāo)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(huáwèi)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(nèibù)温度骤升、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(shènzhì)是在Twitter上，才得知自家业务猛然宕机，被打了个措手不及(cuòshǒubùjí)。 一边迅速趴窝，一边稳如泰山(wěnrútàishān)。 仅此一招，足见华为(huáwèi)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(jiànjūn)眼中，CloudMatrix 384超节点要在物理上真正落地，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(shì)“智算超节点产品”不可分割的一部分。 传统数据中心(shùjùzhōngxīn)，供电(gōngdiàn)只(zhǐ)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(tūpò)标准，超前技术准备、超前建设。 散热(sànrè)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(xìtǒng)。 这其中，仅铲齿散热器的缝隙，就堪(kān)比发丝般精细。一旦(yídàn)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(hěn)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+化学的新(xīn)方法长效杀菌(shājūn)，实现数学、物理到生物、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(yún)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(de)坎”。 实际上，华为在光通信领域(lǐngyù)早已世界领先。 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(dé)见华为光通信的“车尾灯”。 强大(qiángdà)的技术积淀，让华为云用光(yòngguāng)模块构建超节点，而非采用铜连接，成为一种必然。 可(kě)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(jiànjūn)发现：光链路的闪断太频繁了，结果(jiéguǒ)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(mìjí)项目，是必须强渡的“大渡河”。加上单卡(dānkǎ)性能不如人，被逼得只能闯光模块(mókuài)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(de)最多的话却是： 不要谈困难，想尽办法(xiǎngjǐnbànfǎ)去突破。 于是，一边内部想办法，一边外界请高人(gāorén)，同时，只能用最笨的办法把难题列出来(lièchūlái)，一条条去攻克。 终于，腾建军团队发现：八成(bāchéng)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(le)通讯质量；而脏污的产生，就在数据中心现场超(chāo)节点内网互连的安装环节。 于是，团队打造出针对光模块(mókuài)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(xiànxiàng)进行对接，实现了问题快速定位、故障迅速处置。 这一次(yīcì)，CloudMatrix 384再上线，速率(sùlǜ)、稳定性大幅提高。 作为全球首次(shǒucì)大规模动用光模块部署超节点的探索，华为云创造了(le)“奇迹”。 这(zhè)一切，都成为硅基流动(liúdòng)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(guījī)流动团队面前(miànqián)时，所有人面对的，却是一场新的长征。 3月初，硅基流动(liúdòng)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。 一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出(chū)在哪？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(jùbèi)特定功能的算法节点）背后，连接(liánjiē)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(chōngmǎn)概率偶然。 要在这其中找出问题，仿佛是在一座亚马逊(yàmǎxùn)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(fādòng)“超能力”，开始全公司“摇人”。 从底层做(zuò)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(wánglěi)竭尽所能，几乎把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，马上改(gǎi)协议；算子有问题，马上改算子……围绕硅基流动DeepSeek服务(fúwù)上的(de)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(rǒngcháng)的测试，更是一个永不停歇的“西西弗(fú)神话”。 通信有瓶颈，优化通信；但接着，计算(jìsuàn)问题又冒出来了；于是，优化计算后(hòu)，GPU、NPU太快，CPU不匹配…… 当整个(zhěnggè)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(húlú)浮起瓢。 但就是在这种重复(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(gāodù)。 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(bǎozhèng)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(xìngnéng)追平；相较3月初的(de)CloudMatrix 384，性能提升6倍；相较昇腾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(xùntuī)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(jí)开(jíkāi)即用六大特性。 所谓MoE，即(jí)DeepSeek中的“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，通常1枚芯片对应1个“专家”，于是芯片越(yuè)多，效率越高、性能(xìngnéng)越强。 而超节点集成了384张(zhāng)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(jìshù)上的前瞻(qiánzhān)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(wúhú)），CloudMatrix 384实现全面布局，成为国内(guónèi)唯一正式商用的大规模超(chāo)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，也(yě)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(chéngxiànchū)体系化的突破式创新。 用袁进辉的话说(shuō)：美国试图像“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(érshēng)的华为，却越挫越勇。 当历经(lìjīng)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算力防线(fángxiàn)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(yínglái)自己的“奇点”时刻。（应受访者要求，文中王磊、腾建军(jiànjūn)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(suǒshè)内容不构成投资、消费(xiāofèi)建议。对(duì)文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）