來自大洋彼岸的智能算力封殺，反而讓我們補齊了中國智算平臺能力的最后一塊拼圖。我們自此可以完全在自己的土壤上，播種、耕耘和收獲AI的原生創新，同時還具有更高的可控性和安全性。

中國的AI能力從全球唯二，能不能走到全球唯一，是業界存在爭論的話題。而從目前我們的基礎設施建設上來看，這種可能性在十年里發生的概率越來越高。

只有先是中國的，最后才可能是世界的。

——導語

1934年10月，一個重大的決定被做出，紅軍要進行長征。

在長征途中，紅軍根據實際情況不斷調整戰略戰術，改變了之前“處處受制于敵”、“走也走不動，打也打不好”的被動處境，通過四渡赤水、巧渡金沙江、強渡大渡河、飛奪瀘定橋等一系列精彩絕倫的軍事行動，成功擺脫了敵人的圍追堵截，取得了戰略轉移的決定性勝利。

長征是殘酷的，從四路紅軍開始長征時的近20.6萬人，到長征結束時的約5.7萬人，紅軍在長征過程中遭受了巨大的損失，但長征的勝利具有深遠的意義，它不但保存了紅軍的基干力量，還為中國革命此后的勝利發展奠定了基礎。

寫這段話是想說明一個問題，有時候，一個壯舉的開端未必是主動的，也可能是被迫的。但是只要不放棄方向感和使命感，無論過程中需要多少戰略調整，最終的勝利都將有巨大的現實意義和精神意義。

中國在AI先進算力發展過程中的起因、過程和目前的突破，也可以看作是一場長征。

2025 年 1 月 13 日，西方大國表示，將進一步限制 AI 芯片和技術出口，將全世界的先進計算能力保留在自身及盟友手中，同時尋找更多的方法阻止中國獲取先進算力。

以往，它們把中國企業往“實體清單”里面拉，總還要找個借口。比如危及美國的信息安全、沖擊美國的科技產業云云。

這一次的兇險之處在于，徹底不裝了，直接表達真實意圖——就是要將全世界的先進計算能力保留在自身及盟友手中，同時尋找更多的方法阻止中國獲取先進算力。

這是一個前所未有的舉措，甚至可以看作是中美科技戰從“冷戰”向“熱戰”開始轉變了。

而中方的態度也是前所未有的強硬，除了例行的反對和抗議外，還特別強調了一個事實——12月2日，美國政府宣布了新一輪對華出口限制措施時，我們就已經說過——呼吁國內企業主動采取應對措施，審慎選擇采購美國芯片，尋求擴大與其他國家和地區芯片企業的合作，并積極使用內外資企業在華生產制造的芯片。

簡單說就是，我們也不“裝”了。從以往的批評、呼吁，直接給產業界指了一條新路——少買美國芯片，積極使用國產芯片。

雙方都是針尖對麥芒。但我們這次為什么格外的有底氣呢？

淺層次講，是我們手里有牌了；深層次說，這其實是一個極好的讓我們換道超車的機會。

實話實說，如果能夠從公開、合理的渠道去無限制的購買各種先進算力基礎設施的軟硬件，我們可能還不會那么快、那么決絕的走上自主創新之路。

軟弱的國家，會直接被打趴在地；而中國選擇了正面迎戰。

可以看看我們這幾年搞出了什么，除了硬件突破，整個智算平臺的進化和智算能的供給，可以說上了一個大臺階。

甚至可以說，沒有美國的封鎖，就不會有中國AI自強崛起的加速。有時候，我們需要感謝我們的對手。

但是，僅僅加速芯片是不夠的，大模型訓練所需要的萬卡、十萬卡集群，是人類有史以來最復雜、最強大的高并行計算集群形態。算力只是其中的冰山一角，它還需要存力、通訊、網絡、框架層、模型層、應用生態的支撐，才真正具有高可用性。

簡單說就是，解決芯片的自研自產，僅僅只能算是造出了搭建這個強大體系的“磚瓦”，真實可用的大模型即服務平臺（MaaS）才是對手最想卡脖子的地方。

那么，我們至少需要什么樣的平臺，才能在我們和美國的圍追堵截中不落下風呢？

我覺得至少有三個要素：

第一，全棧自研、自產自給。從硬件、基礎設施、算力集群、架構到軟件應用，都要具有自主可控的特點；

第二，提供強大而穩定的系統級算力供給，一如華為執行董事長徐直軍所言——人工智能正在成為主導性算力需求，促使計算系統正在發生結構性變化，我們需要的是系統算力，而不僅僅是單處理器的算力；

第三，創造一個基于自主硬件和云服務深度結合的平臺，云是目前最合適也是最靈活的讓用戶按需使用AI能力的形態，因此，讓千行萬業的用戶能夠用最低的技術門檻把AI能力用起來，以云服務的方式協助客戶開發，訓練，托管和應用模型，打造百模千態的“黑土地”，就成為了剛需。

而這一切，美國都不希望我們有，甚至不希望除了自身緊密的17個盟友國家和地區之外的國家擁有。本質上說，美國人的眼光也是很犀利的，他們也看出來，在從后互聯網時代向智能時代的范式轉換期中，AI能力是最核心的發展要素，甚至是人類科學技術躍遷式發展的核心要素。

因此，除了盟友之外，限制中間國家的AI發展，鎖死中國這樣的強大對手的AI發展潛力，其實就是美國的陽謀，美國不但要走自己的路，還要斷別人的路。

但中國也有高人，從不過過于樂觀的把發展的主動權放在別人手里，所以，我們現在的成就已經不止于一些具有先進性的芯片。

我們目前具有的兩個比較突出的優勢是：

1.提供先進智算能力和模型及服務的軟硬一體化平臺及生態已經可以做到自主可控，甚至有局部創新超過了美國；

2.中國的千行萬業對AI的擁抱積極性超乎想象，基于前述的先進算力云原生平臺的實踐，已經從“實驗性落地”變成了“實踐性落地”。

前者中比較有代表性的是華為。

目前，華為云昇騰AI云服務了整合大規模算力集群、計算引擎CANN、AI 開發框架MindSpore、ModelArts AI 開發生產線和ModelArts Studio大模型即服務平臺，已經能夠在全棧自產自研的基礎上，為大模型的訓練、推理和AI 應用的開發運行提供穩定可靠的全棧算力保障。

而且，某種意義上說，CloudMatrix提供的能力已經不是“平替”，而是“優替”，它結合中國AI行業的需求和實踐，提供了更有針對性的服務。

真正了解AI萬億參數訓練的人都知道，萬卡集群的核心指標之一，不單是有多少塊GPU，而是能持續無中斷訓練的時間。

打個比方說，你買一臺車，不是為了聽它的紙面數據的標準有多高，真正關心的是它能夠實現多少萬公里無故障運行，后者才是你買車用車的核心體驗指標。

中國人剛開始搞大集群的時候，幾分鐘、十幾分鐘的中斷時長，是常態。即使發展到了現在，萬億參數模型訓練的平均無中斷時長，也只有約2.8天。

而昇騰AI云服務，可以實現40天無中斷；同時，業界平均集群故障恢復時間約60分鐘，昇騰AI云服務可以縮短到10分鐘。

在這些先進技術的加持下，CloudMatrix已經能夠將大模型的資源開通時間從月級縮短到天級，加速大模型的開發。

當年中國原子彈試爆成功，偉人說，要給赫魯曉夫發一個一噸重的勛章，因為如果不是它們撤走了專家，我們就不能自己搞出原子彈；即使在它的支持下搞成了，這筆帳也是很難還的。

換言之，沒有美國在先進算力上的搶逼圍，我們也可能不會這么快的擁有CloudMatrix這樣的先進平臺。

另一個對我們來說至關重要的，是中國企業擁抱AI的積極性。

從敢用國產到真用國產，再到國產“真香”，是無數企業對中國AI產業的信賴和擁抱帶來的。

例如，作為另一家大模型領域很有份量的企業科大訊飛，就在過去一年多的實踐中，通過與華為云的合作證明了——基于國產算力打造自主可控通用大模型底座，是完全可行的。證明這一觀點的，是去年10月24日，科大訊飛聯合華為推出國內首個萬卡規模大模型算力平臺“飛星一號”，并在此底座上， 訊飛星火4.0Turbo 全面對標GPT-4o。

行業用戶也越來越多。廣汽研究院云服務與大數據專業總師黃敬分享了一組數據——廣汽基于大模型技術，打造了廣汽AI智能座艙、廣汽AI智能駕駛、廣汽AI研發助手以及廣汽AI大模型平臺。其中，廣汽AI研發助手依托華為云CodeArts，構建了代碼助手，實現了代碼的自動編寫與檢測，提高研發效率10%+。

目前，華為云AI已經落地30多個行業400多類場景。

當然，僅僅有一個華為是不夠的。百度、阿里、字節、騰訊等互聯網產業巨頭，也各自從自己的優勢出發，為這個市場提供強大的算力資源。

但這一切才是剛剛開始，中國智能算力市場正在持續增長，根據IDC報告，2024年上半年中國智算服務整體市場同比增長79.6%，增速遠遠快于傳統數據中心的增長；其中，智算集成服務市場同比增長168.4%，GenAI IaaS市場同比增長203.6%。

在AI發展上，中國本身就是全球AI發展領導者象限中唯一的亞洲國家，同時，還具有單體市場規模最大、單體用戶總規模最大等優勢，其爆發潛力極大。

AI競爭可能是20年以來最重要、也至少會再持續20年的一場人類決定數字世界發展范式的關鍵之戰， 可以說，我們得感謝美國。

自古知兵非好戰，中國人更不好戰，但美國人逼我們打出了抗美援朝這樣的立國之戰，蘇聯人逼我們打出了重構中美蘇戰略大三角這樣的關鍵之戰。

所以說，這個時候，這個時候美國出來逼一逼我們，雖然氣勢洶洶，但卻恰好幫我們加速補上了先進算力自主可控這至關重要的一塊拼圖，我們在AI創新策源地建設上的短板，不能說全部補齊，但可以說完全夠用了。

現在，華為云全球存算網KooVerse，覆蓋了30個地理區域88個可用區，同時圍繞在烏蘭察布，蕪湖，貴安三大數據中心構建核心的訓練推理大集群。通過云上，推理服務可以就近接入相應的AI算力中心，實現了10ms可達的超低時延優質服務體驗，滿足大模型應用的時延要求。

而這樣的平臺的問世，填補上了中國智算平臺能力的最后一塊拼圖。我們自此可以完全在自己的土壤上，播種、耕耘和收獲AI的原生創新，同時還具有更高的可控性和安全性。

中國的AI能力從全球唯二，能不能走到全球唯一，是業界存在爭論的話題。而從目前我們的基礎設施建設上來看，這種可能性在十年里發生的概率越來越高。

只有先是中國的，最后才可能是世界的。