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算力的强大就在于,让公众不必感受算力存在

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吐槽青年出品

摘要:华为这个算力突破,比DeepSeek更应该震动世界,舆论真是欠它好几个热搜。对于AI,你我很多时候只关注具体应用和“一键生成”,智能、快捷、方便就行。——但,支撑那个大模型“最强大脑”的是什么呢?是算力。人进行推理时是在“烧脑”,脑子不够用就会短路“秀逗”了。而AI烧的是算力,算力跟不上,AI一样会“秀逗”,你啥时感受到算力的存在,可能就麻烦了,智能可能就“智障”了。

前段时间任正非接受人民日报采访的诸多金句,给这位企业家及华为又圈了很多粉。国家越开放,会促使我们更加进步;不去想困难,干就完了;理论科学家是孤独的,我们要有战略耐心——看到华为开发者大会2025刷屏的产品,被誉为“最适合大模型应用的AI算力服务”的、基于CloudMatrix384的华为云新一代昇腾AI云服务,就更明白任正非那些话的分量。管它美国对中国AI产业如何全方位限制,如何层出不穷的制裁,干就完了!

这就是干出的成果,保持战略耐心的成果,连黄仁勋都表示,CloudMatrix384超节点的集群规模甚至超过了最新一代Grace Blackwell。公开资料显示,CloudMatrix384超节点关键特性已超越英伟达NVL72超节点。

华为这个突破,比DeepSeek更应该震动世界,舆论真是欠它好几个热搜——AI不烧脑,“烧”的是算力,算力之于AI,如石油之于工业,算力上突破“卡脖子”,DeepSeek之类千行万业的应用,才更丝滑、更智能、推理更有深度。难怪有网民在评论区调侃说:果然,任正非每有重磅发言,往往预示着华为将有重磅产品!

提到算力,包括这些云山雾罩的“黑话”术语,外行人会一头雾水。——其实外行人根本不必看懂,对于企业,干就行了,普通人呢?用就行了!算力的强大就在于,让公众不必感受算力的存在。氧气如此重要,你什么时候会感受到氧气的存在?当缺氧的时候;电力如此关键,你什么时候会感受到电的存在?停电的时候;手机成为现代人身体的一部分,你何时感受到内部系统运行的重要?当手机崩溃的时候。人们越来越依赖DeepSeek,何时感受到算力的存在?当算力跟不上导致系统崩溃的时候。新一代昇腾AI云服务的强大就在于,它作为AI的基础设施,为各行各业提供澎湃充足、即开即用的智能算力。

对于AI,你我很多时候只关注具体应用和“一键生成”,智能、快捷、方便就行。——但,支撑那个大模型“最强大脑”的是什么呢?是算力。人进行推理时是在“烧脑”,脑子不够用就会短路“秀逗”了。而AI烧的是算力,算力跟不上,AI一样会“秀逗”,你啥时感受到算力的存在,可能就麻烦了,智能可能就“智障”了。也就是说,公众面对华为云时,看不懂的这些参数、术语、机理,决定着“一键生成”的丝滑度、快捷度、体验感。鱼在岸上才知道水的重要,油荒了才知道石油的重要。算力真正卡着AI的脖子,这种最难的题、最难做的事,在“干就完了”的战略耐心下都扫清了障碍,普通人和千行万业的企业,才能在拥抱AI中丝滑地享受智能的赋能。

你我有幸不必读懂华为“超节点”,但人们的AI幸福度,都仰仗于这场算力革命。这就是“不去想困难,干就完了”的分量与深意。

困难是不断涌现的,当DeepSeek打破大模型训练高成本壁垒时,“杰文斯悖论”就来了。在19世纪研究煤炭使用时,经济学家杰文斯发现,随着煤炭使用效率的提高,煤炭的消耗总量反而增加。杰文斯悖论描述了这样的现象:技术进步提高了资源的利用效率,降低了使用成本,从而刺激了需求的增加;这种需求的增加可能会抵消甚至超过效率提高带来的节约效果,最终导致资源消耗总量上升。AI发展在算力上重演着这个悖论,AI应用门槛降低,更多企业的需求激增,算力消耗爆涨,这使传统的算力范式遇到了天花板。

创新是在扫除困难中干出来的,理解了AI的“杰文斯悖论”,就能理解CloudMatrix384超节点集群的强大!它从单点技术突破走向系统架构创新,改变了传统数据中心的架构和算力供给模式,首创将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU互联,通过全新高速网络MatrixLink全对等互联,形成一台超级“AI服务器”,单卡推理吞吐量跃升到2300 Tokens/s,提升近4倍,以全栈系统性创新解决大规模AI算力需求的高效供给问题。

此外,超节点架构还能更好地支持混合专家MoE大模型的推理:一卡一专家,分布式推理,高吞吐,低延迟,资源最优配比,基于CloudMatrix 384超节点的新一代昇腾AI云服务还可以支持训推算力一体部署,比如白天推理,晚上训练,灵活分配,帮助客户最优使用资源。

考虑到有万亿、十万亿参数的大模型训练任务,在云数据中心,华为还能将432个超节点级联成最高16万卡的超大集群,可以同时支持1300个千亿参数大模型的训练,为中国AI发展构建算力长城。

基于CloudMatrix384超节点的昇腾AI云服务,中科院打造了自己的模型训练框架,构建了中科院AI for Science科研大模型,摆脱了对国外高性能AI算力平台的依赖。面壁智能的小钢炮模型的推理业务性能得到了2.7倍提升。

澎湃的算力,澎湃着千行万业,也澎湃着一个国家的未来。写到这里,想起任正非谈到的弗里德曼,他在感受中国后写了篇《我看到了未来,它不在美国》:中国制造业像今天这样强大的原因,不仅在于它的高质量,能更便宜地生产东西,也在于它能更快、更好、更智能地生产东西,而且正在越来越多地将人工智能融入产品中。”——当你站得足够高,会发现大地只是星空的一部分,站在算力革命的支点上,人们对人工智能的未来也才有了更丰富的想象力,千行万业也才有了更多的AI想象力。

这本《时评中国5:用批判性思维阻断庸常》,如书名所呈现,就是分享深度观点表达的一些思维方法:我们在日常生活中接受了太多“理所当然”,太多“理所当然”冻结在丝滑的判断中,让我们的很多写作停留于肤浅的表面,在观点的“自由市场”中缺乏竞争力。相比前面几本“时评中国”,本书更重视阅读积累和思维方法的训练,如何有效率地阅读,如何在阅读中形成积累,如何在日常养成批判性思维方法,如何找到有竞争力的角度,如何让表达既有深度又有美感,让时评和议论文能在竞争中脱颖而出。本书每一章前特别增加了“10个阅读与积累技巧”“10种让角度与众不同的方法”“增加语言感染力的10个途径”“迅速提升写作流畅感的10个步骤”等方法卡片,提升快思、快写、快传的写作实操力。

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