继Deepseek力压OpenAI后，中美AI算力竞争也开启白刃战！
继Deepseek力压OpenAI后，中美AI竞争的焦点逐步从应用层转向算力基建层。不同于大模型应用领域的创新突破，在AI算力竞争层面，中国半导体产业面临的难题是世界级的。即便如此，我们依然庆幸有华为这样的企业在持续解难题、做难事。
就在刚刚的华为云生态大会2025上，华为云正式发布具备“高密”“高速”“高效”三大特性的Cloudmatrix384超节点，其在算力规模及推理性能上全面超越了英伟达NVL72。在这场算力竞争中，我们虽然单体芯片性能比不上英伟达，但是华为凭借着工程创新，通过空间、电力资源实现了服务器系统架构能力的提升，进而再用更强的系统级AI算力性能来应对单体芯片能力不足。过程虽然艰难，但创新成果无疑是硬核的。
据了解，不同于传统单服务器交付模式，基于超节点的CloudMatrix可提供动态组合的算力切片，实现了资源利用效率的显著提升。实际运行数据显示，其持续稳定运行时间可达40天，远超行业平均水平2.8天；秒级故障监控和自动恢复在10分钟内恢复训练作业，而业界平均水平为60分钟。
这一底层技术能力，正逐步转化为实际的产业推动力。今年年初，当DeepSeek大模型因用户激增面临服务器压力时，华为云和硅基流动团队在春节期间展开紧急攻坚，仅用数日时间就于2月1日成功在华为云昇腾AI云服务上部署并上线DeepSeek R1/V3推理服务。这一突破性进展不仅验证了在昇腾云上部署复杂模型的可行性，也标志着国产AI算力在支撑大规模推理应用方面的能力跃迁，为后续更多AI企业与云服务商的深度合作提供了可复制的范式。
这一合作也折射出AI产业生态的演进方向——从单点式创新走向多方协同共建。从底层算力基础，到中间件适配，再到行业应用落地，华为云正在通过技术能力与生态资源的系统集成，推动AI应用从“可行”迈向“可用”和“可规模化”。
随着国产AI基础设施逐渐成熟，企业获取智能化资源的方式也将发生根本性变化。曾经高门槛的大模型开发和部署，如今正借助超节点等创新基础设施，以更低的成本和更高的效率走进更多行业场景，助力中国AI产业生态形成更具韧性和创新力的生态系统。
