過去幾天，中美經(jīng)貿(mào)關(guān)系發(fā)生著極速變化。而變化的主基調(diào)是，美國希望從貿(mào)易戰(zhàn)的短期沖撞，重新回到長期進行，同時也更加殘酷的科技絞殺上。

5月12日中美雙方發(fā)布聯(lián)合聲明，決定大幅下降關(guān)稅。緊隨其后的5月14日，美國政府亮出了瞄準中國AI的“獠牙”，美國商務(wù)部工業(yè)與安全局（BIS）突然宣布，即日起在全球范圍內(nèi)禁用中國先進集成電路。

美國出招絕非無的放矢，就在一個月前，華為發(fā)布了CloudMatrix384 超節(jié)點，該技術(shù)通過384張卡構(gòu)建超節(jié)點集群，超級云服務(wù)器，最高提供300Pflops的算力規(guī)模。這意味著，美國通過N卡禁售來限制中國AI算力發(fā)展的技術(shù)圍堵，或?qū)⒈粡氐状蚱啤?/p>

從DeepSeek的算法層突破，到CloudMatrix384的算力層突圍，中國AI正以系統(tǒng)性創(chuàng)新，彌補單芯片制程差距，美國發(fā)現(xiàn)其“卡脖子”邏輯正在失效。

接下來，美國必然會進一步打壓中國AI的任何生存空間，更證明了模型自主與算力自強的重要性。昇騰云算力就是出路，就是防線。

5月16日，華為云AI峰會中，華為云副總裁黃瑾又進一步披露了更多CloudMatrix 384 超節(jié)點的創(chuàng)新技術(shù)細節(jié)。CloudMatrix 384 超節(jié)點持續(xù)壯大，把“殺不死你的必會讓你更強大”寫進現(xiàn)實。

過去的8年里，單卡硬件的算力增長了40倍，但是節(jié)點內(nèi)的總線帶寬只增長了9倍，跨節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)帶寬只增長了4倍。集群網(wǎng)絡(luò)通信成為當前大模型訓(xùn)練和推理的最大挑戰(zhàn)，也是科技競逐的焦點之一。

514美國禁令的恐懼根源，或許就在于昇騰的架構(gòu)創(chuàng)新，破解了網(wǎng)絡(luò)帶寬拓展比單卡算力增長更滯后的技術(shù)難題，使CloudMatrix384 實現(xiàn)了集群穩(wěn)定性，中國AI的算力長城，正在CloudMatrix384的基石上崛起。

具體來說，CloudMatrix 384 超節(jié)點實現(xiàn)了MatrixLink超節(jié)點網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。這項技術(shù)能夠通過擴展訓(xùn)練集群實現(xiàn)大模型的訓(xùn)推性能提升20%，從而在網(wǎng)絡(luò)側(cè)滿足最為苛刻的模型推訓(xùn)需求。

突破了內(nèi)外部通信瓶頸的CloudMatrix 384，實現(xiàn)了AI算力資源的集約式高效利用，以及超大規(guī)模AI訓(xùn)練集群可云上獲取，支撐昇騰AI云服務(wù)以更高的算力利用率、更高的算力可用度、更高的吞吐率以及更低的成本，為千行百業(yè)智能化提供充沛且普惠的云上AI算力服務(wù)，從而為中國AI算力爭取到了長足的領(lǐng)先空間與發(fā)展窗口。

更值得一提的是，當產(chǎn)業(yè)從萬卡向十萬卡集群演進，超節(jié)點修筑AI算力長城的腳步也并未停下。華為云AI峰會上，華為云公布了CloudMatrix 384 超節(jié)點的創(chuàng)新技術(shù)優(yōu)勢。

昇騰云和CloudMatrix 384 超節(jié)點，實現(xiàn)了MoE親和、以網(wǎng)強算、以存強算、長穩(wěn)可靠、朝推夜訓(xùn)、即開即用六大科技創(chuàng)新，這些創(chuàng)新如同“技術(shù)磚石”，穩(wěn)固支撐AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展更進一步，成為AI時代理想的基礎(chǔ)設(shè)施。

為什么這么說？這就要提到各行各業(yè)的AI訓(xùn)推需求，要求云上算力，豎起三道重要的防線：

一是算力充沛的性能防線。

正如杰文斯悖論所說的，Deepseek雖然降低了單個模型對算力的需求，但隨著應(yīng)用AI的用戶越來越多，算力資源的總需求量非但沒有減少，反而進一步增加了。這一背景下，國產(chǎn)AI算力面臨雙重困境，一是單卡性能落后英偉達最新產(chǎn)品，二是多卡集群會“打群架”，堆卡但不增效。而提升算力集群的資源利用率，需要存儲（存力）、網(wǎng)絡(luò)（運力）的共同做功，來適配最新的計算架構(gòu)。

簡單來說，在DeepSeek的推動下，MoE已經(jīng)成為主流大模型共同追求的實踐路徑，所謂MoE架構(gòu)，就是從GPT4這樣的少量大專家的超大規(guī)模參數(shù)模型，變成了大量小專家的模式，在每張卡上都部署多個小專家。但傳統(tǒng)架構(gòu)下，MoE模型容易因為專家負載不均、AllToAll通信延遲等，導(dǎo)致算力浪費，降低資源利用率。

CloudMatrix 384 超節(jié)點的分布式推理平臺可以說是專為MoE大模型而生，具有MoE親和的技術(shù)特性。對比一卡多專家的“小作坊模式”，超節(jié)點通過高速互聯(lián)總線，降低跨機通信損耗，從而實現(xiàn)一卡一專家高效分布式推理，單卡的MoE計算和通信效率都大幅提升。通過聯(lián)接力打破單點算力的性能制約，最大限度地釋放算力共振的能力，也體現(xiàn)了超節(jié)點以網(wǎng)強算的技術(shù)優(yōu)勢。

除了網(wǎng)絡(luò)通訊，顯存容量不高也會制約MoE模型的開發(fā)。大模型推理的不同階段，對計算/訪存的資源需求其實并不一致，比如prefill階段需要高算力，而decode階段需要高防存，但傳統(tǒng)“存算綁定”的模式不夠靈活，就限制了資源利用和性能吞吐。

解決MoE模型的“存力”難題，華為云首創(chuàng)了EMS彈性內(nèi)存存儲，通過內(nèi)存池化技術(shù)，實現(xiàn)顯存和算力解綁。一方面，用EMS替代NPU中的顯存，可使得首Token時延降低，最高降幅可達80%；另一方面，當NPU的顯存不足時，EMS獨立擴容，不必再通過堆NPU以獲得更多內(nèi)存。同時，EMS還支持算力卸載，這也使得系統(tǒng)吞吐量提升100%。

提高運力以網(wǎng)強算、提高存力以存強算，合力提高綜合計算性能，從而為各行各業(yè)應(yīng)用Deepseek等MoE模型，提供澎湃算力，正是CloudMatrix 384 所筑起的性能防線。

二是算力可靠的穩(wěn)定防線。

解決了性能問題，接下來還解決多卡集群“打群架”的可靠性問題。千卡乃至萬卡級算力集群的運維挑戰(zhàn)，已經(jīng)成為算力的關(guān)鍵瓶頸。集群規(guī)模增大，故障頻發(fā)，導(dǎo)致訓(xùn)練中斷，模型開發(fā)團隊不得不頻繁執(zhí)行檢查點checkpoint保存操作，這不僅延長了大模型訓(xùn)練周期，還會導(dǎo)致計算資源浪費，開發(fā)成本增高。

構(gòu)建高可靠性的智能運維體系，已成為云上算力長城的必要職責(zé)。對此，華為開發(fā)了昇騰云腦運維“1-3-10”標準，即1分鐘感知、3分鐘定界、10分鐘內(nèi)恢復(fù)，從而具備了保障長穩(wěn)大模型訓(xùn)練的能力。

也意味著，中國AI有了更具韌性的算力基礎(chǔ)設(shè)施。

三是算力普惠的成本防線。

DeepSeek到來之后，AI推理側(cè)的任務(wù)激增，而訓(xùn)練側(cè)的算力需求則在下降。對于云服務(wù)商來說，針對用戶訪問的潮汐特征（日間推理峰值遠遠大于夜間），做好算力資源的動態(tài)平衡，可以進一步優(yōu)化資源利用效率，避免算力閑置，這樣能夠?qū)崿F(xiàn)綜合成本最優(yōu)，最終讓成本優(yōu)勢變成價格優(yōu)勢、普惠能力，為行業(yè)和用戶提供像“水電”一樣實時、普惠、靈活的算力。

目前，華為云已經(jīng)在全國三大樞紐數(shù)據(jù)中心——烏蘭察布、貴安和蕪湖完成了超節(jié)點規(guī)模布局，支持百TB級的帶寬互聯(lián)，10毫秒時延圈覆蓋全國19個城市群，讓行業(yè)用戶不需要自建數(shù)據(jù)中心，可以像水電氣一樣，第一時間享受到即開即用的AI算力資源。

同時，華為云通過“訓(xùn)推共池”“靈活調(diào)度”兩大技術(shù)，實現(xiàn)朝推夜訓(xùn)，白天進行模型推理，晚上閑時進行模型訓(xùn)練，實現(xiàn)了全國超節(jié)點算力資源的“錯峰用電”，算力資源利用率可提升30%以上。

通過性能、穩(wěn)定、普惠的三道防線，華為云CloudMatrix 384 超節(jié)點可以更好地守護各行各業(yè)的智能化需求，成為中國AI巍然挺立的堅實基礎(chǔ)設(shè)施。

正如長城的出現(xiàn)，守護了古代中國的國土安全。超節(jié)點通過多項技術(shù)特征的加持，讓以卡為單位的分散式AI算力，走向了集中式AI計算底座，成為真正意義上的下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施，一座堅固的云上算力長城。

更宏觀的角度來看，超節(jié)點技術(shù)不僅僅是一項工程性創(chuàng)新，它還徹底改變了芯片制造領(lǐng)域的技術(shù)對壘格局。

英偉達最新推出了基于第五代NVLink技術(shù)的NVL72，并且將其局限在自身生態(tài)當中，客觀上構(gòu)成了對中國AI算力的發(fā)展制約。但實際上，我們真正需要的不是芯片本身，而是算力。通過重新定義AI基礎(chǔ)設(shè)施，超節(jié)點技術(shù)為AI算力的供給提供了前所未有的澎湃動力，進而突破了被芯片制程鎖死的AI進程。

在當前國際博弈的大背景下，超節(jié)點的出現(xiàn)，正是中國應(yīng)對挑戰(zhàn)、把握AI機遇的有力證明。

除了超節(jié)點之外，華為云還在大模型、AI生態(tài)等領(lǐng)域進行了持續(xù)升級，持續(xù)迭代的盤古大模型，已經(jīng)在30多個行業(yè)、400多個場景中應(yīng)用，在制造、金融、政務(wù)、醫(yī)療、制藥、汽車、氣象等七個行業(yè)保持市場規(guī)模領(lǐng)先。

在算力底座、資源調(diào)度、推理服務(wù)及集群可靠四個方面，華為云全面升級昇騰AI云服務(wù)，協(xié)助客戶進行模型的開發(fā)、訓(xùn)練、托管和應(yīng)用。目前，昇騰AI云服務(wù)已適配包含DeepSeek在內(nèi)的160多個第三方大模型，并面向政府、金融、互聯(lián)網(wǎng)、零售等行業(yè)服務(wù)600多家創(chuàng)新先鋒企業(yè)。

就像美國的貿(mào)易沖擊，掀不翻中國經(jīng)濟的汪洋大海，美國的一紙禁令，也禁不了昇騰這座云上AI算力長城。

當山姆·奧特曼在國會參議院建議要加大AI基礎(chǔ)設(shè)施投入的時候，昇騰AI云服務(wù)已經(jīng)通過超節(jié)點的建設(shè)，以及更多技術(shù)、產(chǎn)品、資源的匯集，為接下來的中國AI應(yīng)用大爆發(fā)做好了準備——下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施，就是中國AI走向強大的內(nèi)因。

2025年5月16日，被制裁整整六年的華為依舊在茁壯生長，并且在這些年里拿出了MetaERP、數(shù)據(jù)庫、軟硬件工具鏈等等核心技術(shù)突破。如今超節(jié)點的加入，讓這六年中所有的故事都更加熠熠生輝。

華為的故事在反復(fù)提醒著一件事：我們除了強大，無路可走。

曾幾何時，先進AI算力必然來自西方，被認為是一個“鐵律”。但CloudMatrix 384 超節(jié)點的突破，不僅證明了中國可以有自主化的可靠AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，更證明了中國AI算力可以實現(xiàn)系統(tǒng)性領(lǐng)先，甚至可以改變企業(yè)用戶的AI算力獲取方式，給全球AI一個更好的算力選擇。

近幾個月，所有國際新聞都在提醒我們，只有當自身足夠強大，能夠給自己和他人提供選擇，我們才有話語權(quán)，才有交流和談判的空間，才能為多元、開放與平等添加一份保障。

從這個意義來說，CloudMatrix 384 超節(jié)點就如同AI世界中的長城。它佇立在那里，確保了全球AI的自由勃發(fā)與平等成長。

巍巍昆侖，翼翼長城。一些源于中國文化的智慧，一些來自中國科技的態(tài)度，此刻正無言流淌在奔騰的AI算力中，相信它們很快會被世界讀懂。