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大模型DeepSeek R1刚一问世，便震动(zhèndòng)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1日（大年初四），华为云就联合硅基流动基于昇(shēng)腾云推出DeepSeek R1/V3，引爆全网(quánwǎng)。 从模型到(dào)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(zuòwéi)一家AI Infra（AI基础设施）企业，则(zé)是清华博士袁进辉2023年刚创立的创业(chuàngyè)公司。 创业公司(gōngsī)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(zhǎodào)袁进辉，问他要(yào)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(dānyuè)花费五六百万(wàn)，风险很大。 但眼见(yǎnjiàn)着DeepSeek越来越火爆，全世界(quánshìjiè)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(guóchǎn)算力率先(shuàixiān)搞定部署难题。 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的DeepSeek，成为国内(guónèi)第一个成功部署DeepSeek服务(fúwù)的企业。 仅(jǐn)2月(yuè)，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(rén)又惊又喜。 据华为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(káng)住。 但第一波“洪峰”之后，更大(gèngdà)的流量爆发了。 这一次，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(zhù)。 但这一波之后呢？未来的流量，还会(háihuì)爆发到怎样的程度？ 于是，华为云找到袁进辉(yuánjìnhuī)，亮出当时还秘不示人的“大杀器”——CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)。 对于超节点，袁进辉早(zǎo)有耳闻。 2024年3月，英(yīng)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(néng)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(suànlì)和(hé)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(fúwùqì)“黑科技”。 谁也没想到，华为云这么快就(jiù)搞出了(le)CloudMatrix 384超节点。 而且，华为云超(yúnchāo)节点(jiédiǎn)的昇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(de)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(yílǜ)： 第一，DeepSeek所(suǒ)需的大规模专家并行，要求多卡之间实现低延迟、高协同(xiétóng)，并使用All-to-All通信。 但即便是英(yīng)伟达，对All-to-All的支持也相当乏力。 CloudMatrix 384行不行？没有人(rén)知道。 第二，英伟达NVL72超节点，采用(cǎiyòng)铜(tóng)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(hé)更低时延，适合大容量、长距离传输；此外光网络(wǎngluò)架构简化，空间和功耗节省显著，且扩展性更强。但光(dànguāng)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(fāngshì)，到底行不行？没有人知道。 尽管充满疑虑，但袁进辉选择(xuǎnzé)“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(de)疑虑，也正是腾建军所担心的。 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(yún)厂商和数据中心客户受影响。 腾建军，正是这场危机的(de)亲历者。 当时，新加坡华为云和微软云恰好在(zài)同一数据中心。唯一(wéiyī)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(yìngjí)预警(yùjǐng)。 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(wēijī)。 这也是一场(yīchǎng)争分夺秒的战斗。 1分钟(fēnzhōng)发现故障，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…… 腾建军率领团队头戴防毒面罩、手挑干冰，冲进现场(xiànchǎng)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(yùnxíng)。 江湖传言，这一天，新加坡的(de)干冰被华为云直接搬空。 微软云(yún)在(zài)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(zìjiā)业务猛然宕机，被打了个(dǎlegè)措手不及。 一边(yībiān)迅速趴窝，一边稳如泰山。 仅此一招，足见华为云(yún)的功力。 但智算超节点时代，对数据中心的要求(yāoqiú)更加苛刻。 在腾建军眼中(yǎnzhōng)，CloudMatrix 384超节点要在物理上真正(zhēnzhèng)落地，数据中心要解决的是一连串实打实的难题。 因为(yīnwèi)数据中心，是“智算超节点产品”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(wèile)驱动CloudMatrix 384，仅(jǐn)供电就要飙升到50千瓦甚至更高(gènggāo)，怎么办？ 那(nà)就突破标准，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(mìdù)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(jiù)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(dàguīmó)宕机(dàngjī)。 一方面，用(yòng)AI for DC提前预警；另一方面，通过(tōngguò)物理+化学的新方法长效(zhǎngxiào)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(zhèxiē)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(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，华为在光通信(guāngtōngxìn)领域早已世界领先。 2020年，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(yíbèi)。 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。 可真枪实弹干起来才发现，困难比预想的大得多(dàdéduō)。 实测中，腾建军(jiànjūn)发现：光链路的闪断太频繁了，结果就是(jiùshì)——完全不能用！ “咯噔”一下子(yīxiàzi)。问题严重了！ 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”。加上单卡性能不如人，被逼得只能闯光模块这“华山一条路”。真(zhēn)被卡死，满盘皆输(mǎnpánjiēshū)。 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，一边外界请高人，同时，只能用最笨的办法把难题列出来，一条条(yītiáotiáo)去(qù)攻克。 终于(zhōngyú)，腾建军团队发现：八成以上(shàng)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(jiédiǎn)内网互连的安装环节。 于是，团队打造出针对光模块故障的定位(dìngwèi)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(le)问题快速(kuàisù)定位、故障迅速处置。 这一次，CloudMatrix 384再上线，速率(sùlǜ)、稳定性(wěndìngxìng)大幅提高。 作为全球首次大规模动用光模块部署(bùshǔ)超节点的探索，华为云(yún)创造了“奇迹”。 这一切，都成为硅基(guījī)流动基于CloudMatrix 384再次爆发(bàofā)的坚实根基。 2月底，当强大的CloudMatrix 384呈现在硅基流动团队(tuánduì)面前时，所有人面对的，却是一场新的长征(chángzhēng)。 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(dīdào)令人(lìngrén)难以置信。 一台算力怪兽，表现如此拉胯，问题出在哪(nǎ)？没有人知道。 实际上，普通人很难想象(xiǎngxiàng)，大模型内星辰般的宏大： 它的参数(cānshù)，高达数千亿(shùqiānyì)级；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(zé)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(zhǎochū)问题，仿佛是在一座亚马逊雨林中通缉一只细菌。 这几乎是(shì)一个不可能完成的任务。 很快，王磊发动“超能力(chāonénglì)”，开始全公司“摇人”。 从底层做(zuò)(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……王磊竭尽所能，几乎把技术栈上(zhànshàng)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(gǎi)协议；算子有问题，马上改算子……围绕硅基流动(liúdòng)DeepSeek服务上的(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，冗长的测试，更是一个永不停歇(tíngxiē)的“西西弗(fú)神话”。 通信(tōngxìn)有(yǒu)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(yòu)从(cóng)最初的源头，再次冒了出来。 总之，按下葫芦浮起瓢(piáo)。 但就是在这种重复、重复、再重复的优化过程(guòchéng)中，CloudMatrix 384，终于被托举到一个(yígè)不可思议的新高度。 4月(yuè)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(jīyú)CloudMatrix 384的DeepSeek-R1在保证(bǎozhèng)单用户 20 TPS水平前提(qiántí)下，单卡 Decode吞吐量突破 1920 Tokens/秒。 相较英(yīng)伟达H100，性能追平；相较3月初的CloudMatrix 384，性能提升6倍；相较昇腾(téng)910B单卡(dānkǎ)，性能飙升10倍。 这背后，CloudMatrix 384还实现(shíxiàn)了性能倍增（训推提升20%）、以存强算(qiángsuàn)（吞吐量提升100%）、MoE亲和（千亿MoE提升3X）、长稳可靠(kěkào)（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(zhōng)的“混合专家(zhuānjiā)(zhuānjiā)模型”。DeepSeek之所以功能超强，在于其会(qíhuì)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(jíchéng)了384张昇腾卡，极大优化了MoE能力。 这不仅(bùjǐn)令DeepSeek性能大(dà)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(yúnsāndàyún)核心枢纽（贵州贵安、内蒙古(nèiménggǔ)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)商用的大规模超节点。 强大的算力网，令万卡级服务，分分钟即可开启(kāiqǐ)。 这不仅是华为云的(de)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(chéngxiànchū)体系化的突破式创新。 用袁进辉的话(dehuà)说：美国试图像“三体人”一样，用芯片锁死中国(zhōngguó)科技。 但6年抗争过去，向死(sǐ)而生的华为，却越挫越勇。 当历经了鸿蒙蛰伏、海思(hǎisī)攻坚、昇腾崛起……凭借华为云CloudMatrix 384超节点，一道(yīdào)坚不可摧的国产算力防线正在(zhèngzài)构建。 AI长跑(chángpǎo)没有终点，突破(tūpò)，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） （本文来源：日照新闻网。本网转发(zhuǎnfā)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。对文章事实有(yǒu)疑问，请与(yǔ)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。）