导读
2025年3月27日，由上海市计算机学会指导，DOIT传媒主办，算力豹、百易存储研究院、CXL技术应用俱乐部、上海市计算机学会存储技术专委会、上海交通大学计算机系支持的“2025人工智能基础设施峰会”在上海龙之梦万丽酒店盛大召开。
峰会上，华为上海政企计算业务副总经理王勇桦带来了《深耕算力底座，加速AI赋能千行万业》的主题演讲，深度剖析了大模型发展态势、算力需求变化以及昇腾AI的全方位布局，为人工智能产业发展提供了新的思路与方向。
文字编辑｜李祥敬
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大模型发展：从技术探索到工程创新双轮驱动
新一轮“百模千态”
大模型的发展历程，最早可追溯至Google提出Transformer架构，随后大模型相继诞生。ChatGPT的爆火让大众熟知“大模型”概念，而DeepSeek的问世则为大模型发展带来了新的变革。它不仅发布了多款全参数模型和蒸馏版本模型，满足不同行业部署需求，还通过开源及后训练范式，降低行业用户使用大模型门槛，引发新一轮“百模千态”。
DeepSeek推出的COT链式思维管理模式，赢得了众多用户的关注。在新药研发等场景中，COT推理过程能帮助科研人员更快验证假设命题，减少重复试错，提高研发效率。对于头部基模型厂商而言，虽然他们在模型参数量增长和后训练范式选择上各有研究，但仍遵循Scaling原则，不断提升模型能力和性能。
DeepSeek的出现，让自然语言大模型进入类似传统卷积神经网络“CV Resnet”的发展阶段，实现性能和性价比双轮普及。它开源全栈技术链，公开技术细节和算法训练模式，使得行业用户能够基于此打造自己的行业大模型。这种开源与创新的模式，激发了基础模型创新、应用创新和全民普及。国际AI头部公司纷纷加大算力投资，众多企业接入DeepSeek探索应用，To C用户也呈现爆炸式增长。
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算力需求变革：多维度驱动增长
指数级增长
随着大模型结构和算力结构的改变，美国大厂持续加大算力投资，如“星际之门”计划未来四年投资5000亿美金打造人工智能基础设施底座。在模型发展的两条路径——卷Scaling提升参数量和后训练打造行业模型的推动下，影响模型能力的因素不断变化，也使得算力需求呈指数级增长。
从参数量维度来看，DeepSeek公布了6711亿参数，GPT5预计今年发布，参数将达18万亿，模型参数量的大幅增长对算力提出了更高要求。数据量维度，模型正从单模态走向多模态，多模态模型对数据生成和需求呈海量增长。以阶跃发布的Step-Video、Step-Audio和千问的多模态模型为例，数据量的增长意味着需要更强大的算力来处理和分析。序列长度方面，传统日常对话训练长度较短，但在科研和企业领域，如解析论文、理解视频，需要更长的序列长度，这同样增加了对算力的需求。
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昇腾AI全栈解决方案：从算力到应用的深度赋能
全流程
面对不断增长的算力需求，昇腾AI在AI基础软硬件领域持续深耕，提供全栈解决方案。自2018年发布全栈人工智能解决方案后，陆续推出AI集群、AI框架、AI异构计算架构，并实现全流程应用软硬件的开源开放。
围绕CANN（Compute Architecture for Neural Networks），昇腾打造了异构计算架构和能力，提升了通讯库维度的计算效率，如在集群大AP并行、EP和PP并行方面表现出色。CVC语言的发布，让开发者可以采用类似英伟达CUDA C的开发范式，降低代码开发难度。昇思自研的人工智能算力框架，完成了业界90%的模型对接，与昇腾结合，有效提升模型训练和推理效率。
此外，昇腾还拥有全套工具链，包括MindStudio、CCAE等，用于模型迁移、性能优化、调优和精度调试，以及集群部署后的故障定位与排除。在集群部署方面，Atlas 900 AI集群通过超节点能力提升，实现分布式并行速率的提高，将所有服务器看作单台进行超大参数量模型训练，大幅缩短模型部署时间，提高算力利用率。
在可靠性设计上，昇腾实现了周计的长稳运行，在万卡集群下无故障运行，保障了模型训练和运行的稳定性。后训练维度，Atlas 800 AI单机服务器预置自动化脚本，支持更敏捷的行业模型开发。在推理维度，通过软硬协同方案，提升企业AI落地的经济性。
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适配DeepSeek：昇腾AI的优势与创新
创新点
在DeepSeek模型的应用场景中，昇腾AI展现出显著优势。针对DeepSeek发布的众多路由专家和共享专家，以及服务器显存瓶颈问题，昇腾打造了大EP并行能力，使单卡平均支持的最大并发数提升3倍以上。同时，昇腾原生适配DeepSeek的MLA特性，对传统模型也有专业的显存内存优化方案，如Razor Attention压缩算法，提升推理效率。
启发式并行解码是昇腾的又一创新点，类似DeepSeek的MTP，通过自研的draft预测，实现单卡内存占用优化，提升整体推理和训练效率。昇腾AI从方案、性能和生态三个维度，成为加速DeepSeek创新落地的最优解。其全流程方案覆盖从预训练到推理的各个环节，与DeepSeek原生架构和开发特性全栈亲和，生态方面也完成了开源开放，适配Transformer架构下的所有依赖算子。
针对不同规模的企业，昇腾AI提供差异化服务。对于中小企业，联合业界打造推理一体机，提供定制化服务，满足企业从向量知识库构建到强化学习的全流程需求。对于大模型部署的不同阶段，昇腾AI也推出相应解决方案，帮助企业逐步探索和深化大模型应用。
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生态构建：合作共赢，培育未来
积极与各方合作
在生态建设方面，昇腾AI积极与各方合作。与PyTorch、vLLM社区合作，华为加入PyTorch基金协会成为Premier会员，vLLM社区原生公布针对昇腾的project，使得昇腾基于这些社区的特性能够开箱即用。
在硬件开放上，联合整机伙伴发布多款产品，发展众多APN伙伴，打造全栈全场景硬件解决方案。软件开源方面，昇思MindSpore t服务大量客户，社区下载量可观。在使能伙伴方面，打造众多伙伴认证和解决方案认证，生态满足度在不同行业逐步提升。人才发展上，与高校紧密合作，新增多所高校合作，举办师资培训，培养大量专业人才。
结语
华为昇腾AI在大模型发展的进程中，通过深耕算力底座，提供多样化、场景化的解决方案，推动AI技术在千行万业的落地应用。从大模型发展趋势的把握，到算力需求的应对，再到全栈解决方案和生态构建，昇腾AI展现出强大的实力和创新能力。在未来，随着人工智能产业的持续发展，昇腾AI有望与更多合作伙伴携手，引领行业发展，为经济社会的智能化转型注入新动力。
