算力的強大就在于，讓公眾不必感受算力存在

吐槽青年出品

摘要：華為這個算力突破，比DeepSeek更應該震動世界，輿論真是欠它好幾個熱搜。對于AI，你我很多時候只關注具體應用和“一鍵生成”，智能、快捷、方便就行。——但，支撐那個大模型“最強大腦”的是什么呢？是算力。人進行推理時是在“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，給這位企業家及華為又圈了很多粉。國家越開放，會促使我們更加進步；不去想困難，干就完了；理論科學家是孤獨的，我們要有戰略耐心——看到華為開發者大會2025刷屏的產品，被譽為“最適合大模型應用的AI算力服務”的、基于CloudMatrix384的華為云新一代昇騰AI云服務，就更明白任正非那些話的分量。管它美國對中國AI產業如何全方位限制，如何層出不窮的制裁，干就完了！

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

華為這個突破，比DeepSeek更應該震動世界，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，算力上突破“卡脖子”，DeepSeek之類千行萬業的應用，才更絲滑、更智能、推理更有深度。難怪有網民在評論區調侃說：果然，任正非每有重磅發言，往往預示著華為將有重磅產品！

提到算力，包括這些云山霧罩的“黑話”術語，外行人會一頭霧水。——其實外行人根本不必看懂，對于企業，干就行了，普通人呢？用就行了！算力的強大就在于，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？當缺氧的時候；電力如此關鍵，你什么時候會感受到電的存在？停電的時候；手機成為現代人身體的一部分，你何時感受到內部系統運行的重要？當手機崩潰的時候。人們越來越依賴DeepSeek，何時感受到算力的存在？當算力跟不上導致系統崩潰的時候。新一代昇騰AI云服務的強大就在于，它作為AI的基礎設施，為各行各業提供澎湃充足、即開即用的智能算力。

對于AI，你我很多時候只關注具體應用和“一鍵生成”，智能、快捷、方便就行。——但，支撐那個大模型“最強大腦”的是什么呢？是算力。人進行推理時是在“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、術語、機理，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”的戰略耐心下都掃清了障礙，普通人和千行萬業的企業，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。

困難是不斷涌現的，當DeepSeek打破大模型訓練高成本壁壘時，“杰文斯悖論”就來了。在19世紀研究煤炭使用時，經濟學家杰文斯發現，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象：技術進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約效果，最終導致資源消耗總量上升。AI發展在算力上重演著這個悖論，AI應用門檻降低，更多企業的需求激增，算力消耗爆漲，這使傳統的算力范式遇到了天花板。

創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超節點集群的強大！它從單點技術突破走向系統架構創新，改變了傳統數據中心的架構和算力供給模式，首創將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU互聯，通過全新高速網絡MatrixLink全對等互聯，形成一臺超級“AI服務器”，單卡推理吞吐量躍升到2300 Tokens/s，提升近4倍，以全棧系統性創新解決大規模AI算力需求的高效供給問題。

此外，超節點架構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，資源最優配比，基于CloudMatrix 384超節點的新一代昇騰AI云服務還可以支持訓推算力一體部署，比如白天推理，晚上訓練，靈活分配，幫助客戶最優使用資源。

考慮到有萬億、十萬億參數的大模型訓練任務，在云數據中心，華為還能將432個超節點級聯成最高16萬卡的超大集群，可以同時支持1300個千億參數大模型的訓練，為中國AI發展構建算力長城。

基于CloudMatrix384超節點的昇騰AI云服務，中科院打造了自己的模型訓練框架，構建了中科院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務性能得到了2.7倍提升。

澎湃的算力，澎湃著千行萬業，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》：中國制造業像今天這樣強大的原因，不僅在于它的高質量，能更便宜地生產東西，也在于它能更快、更好、更智能地生產東西，而且正在越來越多地將人工智能融入產品中。”——當你站得足夠高，會發現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常》，如書名所呈現，就是分享深度觀點表達的一些思維方法：我們在日常生活中接受了太多“理所當然”，太多“理所當然”凍結在絲滑的判斷中，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，如何在日常養成批判性思維方法，如何找到有競爭力的角度，如何讓表達既有深度又有美感，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。