吐槽青年出品

摘要：華為這個算力突破，比DeepSeek更應(yīng)該震動世界，輿論真是欠它好幾個熱搜。對于AI，你我很多時候只關(guān)注具體應(yīng)用和“一鍵生成”，智能、快捷、方便就行?！文莻€大模型“最強(qiáng)大腦”的是什么呢？是算力。人進(jìn)行推理時是在“燒腦”，腦子不夠用就會短路“秀逗”了。而AI燒的是算力，算力跟不上，AI一樣會“秀逗”，你啥時感受到算力的存在，可能就麻煩了，智能可能就“智障”了。

前段時間任正非接受人民日報采訪的諸多金句，給這位企業(yè)家及華為又圈了很多粉。國家越開放，會促使我們更加進(jìn)步；不去想困難，干就完了；理論科學(xué)家是孤獨的，我們要有戰(zhàn)略耐心——看到華為開發(fā)者大會2025刷屏的產(chǎn)品，被譽(yù)為“最適合大模型應(yīng)用的AI算力服務(wù)”的、基于CloudMatrix384的華為云新一代昇騰AI云服務(wù)，就更明白任正非那些話的分量。管它美國對中國AI產(chǎn)業(yè)如何全方位限制，如何層出不窮的制裁，干就完了！

這就是干出的成果，保持戰(zhàn)略耐心的成果，連黃仁勛都表示，CloudMatrix384超節(jié)點的集群規(guī)模甚至超過了最新一代Grace Blackwell。公開資料顯示，CloudMatrix384超節(jié)點關(guān)鍵特性已超越英偉達(dá)NVL72超節(jié)點。

華為這個突破，比DeepSeek更應(yīng)該震動世界，輿論真是欠它好幾個熱搜——AI不燒腦，“燒”的是算力，算力之于AI，如石油之于工業(yè)，算力上突破“卡脖子”，DeepSeek之類千行萬業(yè)的應(yīng)用，才更絲滑、更智能、推理更有深度。難怪有網(wǎng)民在評論區(qū)調(diào)侃說：果然，任正非每有重磅發(fā)言，往往預(yù)示著華為將有重磅產(chǎn)品！

提到算力，包括這些云山霧罩的“黑話”術(shù)語，外行人會一頭霧水?！鋵嵧庑腥烁静槐乜炊?，對于企業(yè)，干就行了，普通人呢？用就行了！算力的強(qiáng)大就在于，讓公眾不必感受算力的存在。氧氣如此重要，你什么時候會感受到氧氣的存在？當(dāng)缺氧的時候；電力如此關(guān)鍵，你什么時候會感受到電的存在？停電的時候；手機(jī)成為現(xiàn)代人身體的一部分，你何時感受到內(nèi)部系統(tǒng)運行的重要？當(dāng)手機(jī)崩潰的時候。人們越來越依賴DeepSeek，何時感受到算力的存在？當(dāng)算力跟不上導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰的時候。新一代昇騰AI云服務(wù)的強(qiáng)大就在于，它作為AI的基礎(chǔ)設(shè)施，為各行各業(yè)提供澎湃充足、即開即用的智能算力。

對于AI，你我很多時候只關(guān)注具體應(yīng)用和“一鍵生成”，智能、快捷、方便就行?！?，支撐那個大模型“最強(qiáng)大腦”的是什么呢？是算力。人進(jìn)行推理時是在“燒腦”，腦子不夠用就會短路“秀逗”了。而AI燒的是算力，算力跟不上，AI一樣會“秀逗”，你啥時感受到算力的存在，可能就麻煩了，智能可能就“智障”了。也就是說，公眾面對華為云時，看不懂的這些參數(shù)、術(shù)語、機(jī)理，決定著“一鍵生成”的絲滑度、快捷度、體驗感。魚在岸上才知道水的重要，油荒了才知道石油的重要。算力真正卡著AI的脖子，這種最難的題、最難做的事，在“干就完了”的戰(zhàn)略耐心下都掃清了障礙，普通人和千行萬業(yè)的企業(yè)，才能在擁抱AI中絲滑地享受智能的賦能。

你我有幸不必讀懂華為“超節(jié)點”，但人們的AI幸福度，都仰仗于這場算力革命。這就是“不去想困難，干就完了”的分量與深意。

困難是不斷涌現(xiàn)的，當(dāng)DeepSeek打破大模型訓(xùn)練高成本壁壘時，“杰文斯悖論”就來了。在19世紀(jì)研究煤炭使用時，經(jīng)濟(jì)學(xué)家杰文斯發(fā)現(xiàn)，隨著煤炭使用效率的提高，煤炭的消耗總量反而增加。杰文斯悖論描述了這樣的現(xiàn)象：技術(shù)進(jìn)步提高了資源的利用效率，降低了使用成本，從而刺激了需求的增加；這種需求的增加可能會抵消甚至超過效率提高帶來的節(jié)約效果，最終導(dǎo)致資源消耗總量上升。AI發(fā)展在算力上重演著這個悖論，AI應(yīng)用門檻降低，更多企業(yè)的需求激增，算力消耗爆漲，這使傳統(tǒng)的算力范式遇到了天花板。

創(chuàng)新是在掃除困難中干出來的，理解了AI的“杰文斯悖論”，就能理解CloudMatrix384超節(jié)點集群的強(qiáng)大！它從單點技術(shù)突破走向系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新，改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)和算力供給模式，首創(chuàng)將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU互聯(lián)，通過全新高速網(wǎng)絡(luò)MatrixLink全對等互聯(lián)，形成一臺超級“AI服務(wù)器”，單卡推理吞吐量躍升到2300 Tokens/s，提升近4倍，以全棧系統(tǒng)性創(chuàng)新解決大規(guī)模AI算力需求的高效供給問題。

此外，超節(jié)點架構(gòu)還能更好地支持混合專家MoE大模型的推理：一卡一專家，分布式推理，高吞吐，低延遲，資源最優(yōu)配比，基于CloudMatrix 384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務(wù)還可以支持訓(xùn)推算力一體部署，比如白天推理，晚上訓(xùn)練，靈活分配，幫助客戶最優(yōu)使用資源。

考慮到有萬億、十萬億參數(shù)的大模型訓(xùn)練任務(wù)，在云數(shù)據(jù)中心，華為還能將432個超節(jié)點級聯(lián)成最高16萬卡的超大集群，可以同時支持1300個千億參數(shù)大模型的訓(xùn)練，為中國AI發(fā)展構(gòu)建算力長城。

基于CloudMatrix384超節(jié)點的昇騰AI云服務(wù)，中科院打造了自己的模型訓(xùn)練框架，構(gòu)建了中科院AI for Science科研大模型，擺脫了對國外高性能AI算力平臺的依賴。面壁智能的小鋼炮模型的推理業(yè)務(wù)性能得到了2.7倍提升。

澎湃的算力，澎湃著千行萬業(yè)，也澎湃著一個國家的未來。寫到這里，想起任正非談到的弗里德曼，他在感受中國后寫了篇《我看到了未來，它不在美國》：中國制造業(yè)像今天這樣強(qiáng)大的原因，不僅在于它的高質(zhì)量，能更便宜地生產(chǎn)東西，也在于它能更快、更好、更智能地生產(chǎn)東西，而且正在越來越多地將人工智能融入產(chǎn)品中?！薄?dāng)你站得足夠高，會發(fā)現(xiàn)大地只是星空的一部分，站在算力革命的支點上，人們對人工智能的未來也才有了更豐富的想象力，千行萬業(yè)也才有了更多的AI想象力。

這本《時評中國5:用批判性思維阻斷庸?！?，如書名所呈現(xiàn)，就是分享深度觀點表達(dá)的一些思維方法：我們在日常生活中接受了太多“理所當(dāng)然”，太多“理所當(dāng)然”凍結(jié)在絲滑的判斷中，讓我們的很多寫作停留于膚淺的表面，在觀點的“自由市場”中缺乏競爭力。相比前面幾本“時評中國”，本書更重視閱讀積累和思維方法的訓(xùn)練，如何有效率地閱讀，如何在閱讀中形成積累，如何在日常養(yǎng)成批判性思維方法，如何找到有競爭力的角度，如何讓表達(dá)既有深度又有美感，讓時評和議論文能在競爭中脫穎而出。本書每一章前特別增加了“10個閱讀與積累技巧”“10種讓角度與眾不同的方法”“增加語言感染力的10個途徑”“迅速提升寫作流暢感的10個步驟”等方法卡片，提升快思、快寫、快傳的寫作實操力。