文｜白 ? 鴿

編｜王一粟

中國智能算力市場，苦英偉達久矣。

無論是從價格還是性能，中國公司都要付出比其他公司更多的代價，還有可能存在斷供的風險。

痛點就是需求。華為云這次能夠硬剛英偉達，除了昇騰本身的升級，更是因為華為云在大規(guī)模算力調(diào)配上取得了重要突破。

近期，華為云上線了國內(nèi)首個商用級別的大規(guī)模超節(jié)點CloudMatrix 384，該超節(jié)點在規(guī)模、性能和可靠性上全面超越了英偉達NVL72。

性能能超越，是因為CloudMatrix 384超節(jié)點跳出單點技術(shù)限制，通過系統(tǒng)性軟件算法創(chuàng)新，能夠“以小博大”，實現(xiàn)AI算力資源從服務器級供給到矩陣級供給的轉(zhuǎn)變。

說白了，單卡打不過，我們就上群架。

打破對單一處理器的“算力依賴”，打造系統(tǒng)化算力，已逐漸成為業(yè)界共識。

華為輪值董事長徐直軍曾表示，華為的戰(zhàn)略核心就是：充分抓住人工智能變革機遇，基于實際可獲得的芯片制造工藝，計算、存儲和網(wǎng)絡技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新，開創(chuàng)計算架構(gòu)，打造‘超節(jié)點+集群’系統(tǒng)算力解決方案，長期持續(xù)滿足算力需求。

我們能看到，盡管在GPU通用性和高精度計算方面，英偉達仍處于行業(yè)領先，但華為云正在通過系統(tǒng)性的工程優(yōu)化，開辟了一條DeepSeek式的道路。

近年來，憑借自身在政務等市場的優(yōu)勢，華為云趕超騰訊云，成為中國市場第二大云計算廠商。

那么，硬剛英偉達的華為云，能否憑借在國產(chǎn)算力上的布局，在新一輪云廠商們的AI軍備賽中實現(xiàn)突圍？

從“堆芯片”到“拼架構(gòu)”，國產(chǎn)算力的崛起

邁入2025年，大模型應用正在快速落地，“小而多”的推理需求逐漸爆發(fā)。

原本在大模型預訓練階段，大家比拼的是誰有高性能算力顯卡、大規(guī)模的算力集群，而邁入推理計算時代，尤其是隨著DeepSeek的爆火，整個底層推理計算范式已經(jīng)發(fā)生改變。

DeepSeek在AI Infra層面提出了大規(guī)?？绻?jié)點專家并行（Expert Parallelism/EP）技術(shù)，通過軟件層面的系統(tǒng)性創(chuàng)新，能夠降低大模型推理計算在硬件門檻、集群建設等方面的要求。

也就是說，通過EP的方式，或許能夠用H800跑出H100的性能。

“DeepSeek讓更多人看到軟硬件協(xié)同創(chuàng)新、算法工程系統(tǒng)創(chuàng)新的重要性?！笨拼笥嶏w副總裁、AI工程院院長潘青華如此說道。

而這種軟件算法層面的系統(tǒng)性創(chuàng)新能力，無疑給國產(chǎn)AI芯片市場帶來了更大的發(fā)展空間。另外，信創(chuàng)的需求，也成為催生國產(chǎn)算力市場的關鍵因素。

畢竟，當前眾多地區(qū)相關政策都明確要求在智算集群建設中，國產(chǎn)AI芯片要占據(jù)一定比例。

不過，有多位行業(yè)人士都對光錐智能表示，當前國產(chǎn)芯片性能仍與國際廠商存在差距，“成熟度跟英偉達還是有明顯的差距，主要表現(xiàn)在穩(wěn)定性和效率上，國產(chǎn)芯片的故障率還是非常高的?！?/p>

但通過軟件算法的系統(tǒng)性技術(shù)創(chuàng)新，國產(chǎn)AI芯片也能夠滿足大模型推理計算的需求。

“通過算法加速提升國產(chǎn)芯片算力性能是非?？隙ǖ拇鸢福爬▉碚f，通過算法加速可以讓整個集群國產(chǎn)算力表現(xiàn)提升一兩倍，甚至兩三倍，而針對幾代卡，吞吐量則能提升七八倍。”北電數(shù)智戰(zhàn)略與市場負責人CMO楊震如此對光錐智能說道。

這也就意味著，借“軟實力”彎道超車，成為國產(chǎn)算力崛起的關鍵。

華為云更是深諳其道，“以空間換算力、帶寬換算力、能源換算力，應把算力、存力、運力、電力作為一個復合要素考慮?！比A為公司副總裁、中國云業(yè)務部部長張修征如此說道。

這一系統(tǒng)性思維在CloudMatrix 384超節(jié)點上體現(xiàn)得尤為明顯。

CloudMatrix 384超節(jié)點的核心技術(shù)，是將昇騰芯片組網(wǎng)，單卡算力達781.25TFlops，通過集成384張昇騰算力卡，將傳統(tǒng)單節(jié)點8卡昇騰服務器擴展至384卡，算力規(guī)模提升50倍，達到300PFlops，為萬億參數(shù)規(guī)模的大型語言模型訓練提供強大算力。

同時，通過采用 “一切可池化、一切皆對等、一切可組合” 的新型高速互聯(lián)總線技術(shù)，全對等互聯(lián)總線和共享以太網(wǎng)技術(shù)，該超節(jié)點將資源互聯(lián)帶寬提升10倍以上，實現(xiàn)2.8Tbps 卡間互聯(lián)帶寬，直接連接GPU、CPU等計算設備，無需經(jīng)過CPU中轉(zhuǎn)通信，大幅提升數(shù)據(jù)傳輸速度。

另外，該超節(jié)點在內(nèi)存池上，還通過統(tǒng)一內(nèi)存編址、統(tǒng)一標識、統(tǒng)一通信技術(shù)，打通內(nèi)存帶寬傳輸通道，將內(nèi)存帶寬提升至3.2TB/s，卡間單向帶寬突破350GB/s，有效提升內(nèi)存訪問效率，滿足大模型對內(nèi)存的高需求。

也就是說，通過高帶寬互聯(lián)技術(shù)，將384張昇騰AI芯片、內(nèi)存等全部連接起來，形成算力池、內(nèi)存池，其中包括鯤鵬CPU也會形成一個單獨的算力池，“在其中進行池化共享?！比A為公司常務董事、華為云計算CEO張平安說道。

事實上，如果從單芯片能力來說，據(jù)DeepSeek的測試數(shù)據(jù)，華為昇騰910C在推理任務中的表現(xiàn)僅能夠達到英偉達H100的60%。

同時，在單位算力功耗方面，國產(chǎn)芯片也仍比英偉達高得多。

但此次通過系統(tǒng)架構(gòu)的創(chuàng)新，華為云CloudMatrix 384超節(jié)點，相比NVL72算力提升67%。

同時，基于CloudMatrix的昇騰AI云服務可以讓大模型訓練作業(yè)穩(wěn)定運行40天，互聯(lián)帶寬斷點恢復控制在10秒級別，為系統(tǒng)穩(wěn)定運行提供保障。

這也意味著，國產(chǎn)算力建設從原本堆芯片的模式，進化到拼架構(gòu)的階段。

而系統(tǒng)性軟件算法創(chuàng)新，也讓國產(chǎn)算力能夠與國際頂級算力平臺比肩，讓中國AI落地應用擺脫國際算力依賴，實現(xiàn)算力資源的自主可控。

“華為云，就是要為世界提供第二選擇。”張修征說。

大模型落地千行萬業(yè)，國產(chǎn)算力的練兵場

可以明顯看到，當前國產(chǎn)算力的基礎設施已經(jīng)搭建起來，但想要算力真正用起來，卻離不開千行萬業(yè)的真實場景需求。

而大模型的落地應用，無疑成為了國產(chǎn)算力的練兵場。畢竟，大模型落地，早已不只停留在一線城市，而是真正在千行萬業(yè)中生根。

比如在制造行業(yè)，蕪湖海螺水泥通過探索AI在水泥建材行業(yè)的深度應用，打造水泥建材行業(yè)模型，服務多種業(yè)務場景；金龍電機通過構(gòu)建智能 BOM 檢索系統(tǒng)與企業(yè)級 AI 問答助手，推動電機行業(yè)研發(fā)效率與知識管理的雙重突破等等。

位于天津的石油化工企業(yè)天辰工程，更是在短短3個月時間，就完成了DeepSeek的私有化部署，內(nèi)部資料可以通過智能體快速查詢；工業(yè)設計端也把AI融入進了工作流，提升了質(zhì)量效率；就連項目管理，差旅報銷等由OA系統(tǒng)處理的高頻工作也實現(xiàn)了“一鍵秒查”。

這些企業(yè)能夠如此快速地落地AI大模型應用的背后，都是由華為提供的算力支持。

相比其他云廠商，華為云在行業(yè)中落地應用最突出的一個特點，就是中國智造升級是其業(yè)務中的一個重要板塊，目前在國內(nèi)只有阿里云能在部分頭部領域，和華為云分庭抗禮。

而除制造業(yè)外，政務云也是支撐起華為云業(yè)務的半壁江山。

今年DeepSeek的爆火，帶動了國產(chǎn)算力的落地潮，以及政務業(yè)務的智能化升級，這對于國產(chǎn)算力及云計算廠商來說，都將是一個不錯的市場增量機會。

于華為云而言，國產(chǎn)算力+政務市場需求，無疑更具有市場增長潛力。畢竟，在政務市場中，華為云則是始終保持領先地位，7年蟬聯(lián)政務云市場第一。

比如，長沙的“政務一朵云”，通過華為云提供的昇騰AI云服務，在強大的算力支持下，讓長沙城市運行綜合指揮中心接入近160萬個城市管理部件，長沙規(guī)頻云平臺匯聚27萬余路規(guī)頻資源，實時掌握城市運行管理狀態(tài)，快速指揮調(diào)度處置各類突發(fā)狀況。?

相關數(shù)據(jù)顯示，華為云目前已經(jīng)累計服務超過800個政務云項目，包括國家部委級項目40多個，省/直轄市項目40多個，市縣政府和委辦局項目630多個。

“盤古大模型將會堅定走行業(yè)AI的道路，幫助各行各業(yè)的客戶打造屬于自己的大模型。華為并不發(fā)布面向C端的大模型應用，我們更關注的是怎么能讓行業(yè)客戶真正落地AI?！睆埰桨舱f道。

截至目前，華為云的盤古大模型已在30多個行業(yè)、400 多個場景中應用，如礦山、鐵路、制造、具身智能等，推動了行業(yè)智能化升級。

相關數(shù)據(jù)顯示，盤古大模型在政務、工業(yè)、金融3個市場份額位列第一，并位居醫(yī)療、藥物、氣象以及汽車4個領導者象限。

更值得關注的一點是， 今年已經(jīng)是華為云重點提及云云協(xié)同的第四年，而所謂的云云協(xié)同，就是華為云與終端云之間的協(xié)同。

如華為新一代折疊屏旗艦Pura X搭載全新智慧助手小藝，正是華為云和終端云能力協(xié)同之作，得益于昇騰云算力的底座支持，盤古大模型與DeepSeek雙模型驅(qū)動，為用戶帶來智慧體驗。

當然，除了手機端外，華為目前最大的智能終端體系中，智能汽車絕對占據(jù)著舉足輕重的地位。而隨著鴻蒙生態(tài)逐漸向汽車端的融合，想必未來華為云的云云協(xié)同也將擴展至汽車端。

無疑，大模型在千行萬業(yè)的落地，帶動了算力市場的增長。而國外算力供應鏈存在的極大不穩(wěn)定性和不確定性，更是助推了國產(chǎn)算力在大模型落地應用中的重要作用。

據(jù)IDC報告預計，2025年，中國智能算力規(guī)模將達到1037.3EFLOPS，較2024年增長43%；中國人工智能算力市場規(guī)模將達到259億美元，較2024年增長36.2%。

日前，中國移動董事長楊杰也表示：“預計，未來3年中國智能算力規(guī)模增長超2.5倍，年均復合增速近40%。同時，到2028年推理算力規(guī)模將超過訓練算力規(guī)模?！?/p>

得益于國產(chǎn)算力替代市場的崛起和發(fā)展，無疑再次給華為云帶來了前所未有的機遇，

近年來，華為云實現(xiàn)了飛速增長，在華為內(nèi)部從原本的邊緣業(yè)務，逐漸發(fā)展為核心業(yè)務，在外部，更是趕超騰訊云，成為中國云計算市場規(guī)模第二的廠商。

據(jù)華為年報顯示，華為云2024年實現(xiàn)銷售收入688億元，同比增長24.4%，海外公有云收入增長超過50%，而昇騰AI云服務則實現(xiàn)6倍增長。

那么，華為云想要成為數(shù)字世界的“黑土地”，而是否能夠借國產(chǎn)算力和大模型落地應用的東風，平遙直上，值得期待。

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