華為云副總裁黃瑾在近日舉行的“逐光向新·智領未來”華為云AI峰會上表示，過去八年單卡算力提升40倍，但節(jié)點間帶寬僅增長4倍，導致集群算力利用率普遍低于30%。這種”算力供給與架構效率的錯配”，使企業(yè)即便投入巨額硬件成本，也難以突破”算力孤島”困境。

具體到行業(yè)實踐，硅基流動聯(lián)合創(chuàng)始人、首席產品官胡健指出，當DeepSeek模型需要支持億級用戶推理時，傳統(tǒng)架構下的顯存不足、通信延遲等問題，導致單卡推理成本飆升3-5倍。而中國科學院自動化研究所研究員李林靜團隊的研究表明，在大模型訓練中，學習率策略與算力分配的不匹配，可能導致模型收斂速度下降40%以上。這些痛點集中反映出：算力競爭已從”硬件堆砌”轉向”架構創(chuàng)新”，傳統(tǒng)基于GPU堆疊的算力方案，正在被超節(jié)點架構顛覆。

超節(jié)點破局：重新定義算力架構的技術范式

華為云CloudMatrix 384超節(jié)點的核心突破，在于重構算力單元的底層連接邏輯。其全對等互聯(lián)架構通過2.8T高速總線，實現(xiàn)GPU/NPU/DPU等資源的無阻塞通信，較傳統(tǒng)架構提升10倍帶寬——這一改進直接擊中”集群通信瓶頸”的命門。華為云數據中心全球DC運維首席專家謝峰透露，為實現(xiàn)40天長穩(wěn)訓練，團隊在光模塊清潔度控制、液冷系統(tǒng)微生物抑制等細節(jié)上投入數百項專利，將硬件故障率控制在0.001次/千小時以下。

在算力效率優(yōu)化層面，”以存強算”的EMS彈性內存技術具有顛覆意義。該技術通過內存池化，使顯存擴展成本降低60%，同時支持KV計算卸載，單卡吞吐量提升100%。黃瑾舉例稱，某互聯(lián)網公司使用384超節(jié)點后，大模型訓練效率較傳統(tǒng)GPU集群提升67%，算力成本降低40%。這種”精準優(yōu)化關鍵路徑”的技術路線，使超節(jié)點在MoE模型訓練、多模態(tài)推理等場景中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢：DeepSeek R1推理性能提升3倍，千問2.5稠密模型效率提升2倍。

生態(tài)重構：從技術競爭到產業(yè)協(xié)同的范式轉換

算力架構的革新，正在重塑AI產業(yè)的分工體系。傳統(tǒng)行業(yè)如保險、制造的實踐表明，企業(yè)無需自建算力基礎設施，而是通過華為云MaaS服務聚焦場景創(chuàng)新。大家保險信息科技部總經理郝曉波指出，其團隊通過”小切口+中臺化”策略，在智能核保、客戶分群等場景中，利用昇騰云服務將AI應用開發(fā)周期縮短70%，試錯成本降低80%。這種”輕資產+重場景”的模式，標志著算力服務從”技術奢侈品”變?yōu)?#8221;產業(yè)基礎設施”。

生態(tài)協(xié)同的深度，體現(xiàn)在技術與場景的雙向滲透。德勤中國合伙人劉曉羽展示的”AI智造助手”，通過拆解33個原子能力（如智能閱單、流程編排），使制造企業(yè)可快速組合出適配自身的智能應用。這種”標準化原子能力+個性化場景編排”的模式，既解決了80%通用需求的效率問題，又通過20%的定制化開發(fā)滿足行業(yè)特性。華為云”百模千態(tài)”戰(zhàn)略則進一步放大這種協(xié)同效應：160多個大模型在昇騰云平臺實現(xiàn)高效適配，覆蓋制造、金融等30多個行業(yè)400+場景，形成”模型-算力-場景”的閉環(huán)生態(tài)。

產業(yè)影響：算力平權如何改寫競爭規(guī)則

超節(jié)點架構的普及，正在推動”算力平權”趨勢加速到來。華為云在蕪湖、貴安等地部署的超節(jié)點集群，通過10ms時延圈覆蓋全國19個城市群，使中小企業(yè)可按需獲取毫秒級響應的算力服務，算力使用門檻降低90%。這種”云化算力供給”模式，打破了頭部企業(yè)對高端算力的壟斷——硅基流動數據顯示，其平臺上500萬用戶中，中小企業(yè)占比達78%，使用昇騰云服務的推理成本僅為GPU方案的1/3。

從產業(yè)競爭維度看，超節(jié)點架構正在重構全球算力格局。當華為云實現(xiàn)”全棧自主可控”（從芯片、互聯(lián)協(xié)議到液冷系統(tǒng)），中國AI產業(yè)首次擁有了可替代的算力底座選項。黃瑾強調，華為云2024年金融行業(yè)80%的贏單率，本質是”安全可靠+算力效率”的雙重優(yōu)勢驅動。這種從技術自主到生態(tài)主導的躍遷，標志著中國在AI核心基礎設施領域，已從”跟跑者”轉變?yōu)?#8221;規(guī)則定義者”。

結語：算力戰(zhàn)爭的終局是產業(yè)效率革命

回顧AI算力演進史，從單卡計算到集群架構，再到超節(jié)點時代，本質是人類對算力利用效率的持續(xù)突破。當CloudMatrix 384將300Pflops算力濃縮至單個機柜，當”朝推夜訓”機制使算力利用率提升至90%以上，技術革新的終極目標始終未變：讓算力更高效地服務于產業(yè)升級。對于中國AI產業(yè)而言，超節(jié)點架構的價值不僅在于突破技術封鎖，更在于建立”以我為主”的算力生態(tài)——當算力成為可靈活調度、高效利用的公共資源，AI對千行萬業(yè)的賦能，才真正具備大規(guī)模落地的基礎。這場算力革命的終局，不是硬件性能的攀比，而是通過效率提升，讓智能技術成為所有企業(yè)的”通用生產力”。

lixiangjing

算力豹主編