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华为云算力再迎重大突破！
刚刚落幕的全联接大会2025，一系列新进展发布——
AI算力云服务升级，基于华为云刚刚发布的最新AI服务器规划，CloudMatrix的云上超节点规格将从384卡升级到未来的8192卡。依托MatrixLink高速对等互联网络结合多网合一技术，实现百万卡的超大集群，为智能时代提供更澎湃的AI算力。首创EMS弹性内存存储服务，大幅降低多轮对话时延华为云Tokens服务正式接入CloudMatrix384超节点，打造极致性能的Tokens服务体验。
这距离CloudMatrix384超节点2025年4月正式发布仅半年，期间其能力持续进化
2025年4月，CloudMatrix384超节点发布并商用，在芜湖数据中心规模化上线；2025年6月，基于CloudMatrix384超节点的新一代昇腾AI云服务全面上线；2025年9月，Tokens服务全面接入CloudMatrix384超节点，有效屏蔽复杂的底层技术实现，直接为用户提供最终的AI计算结果。
现阶段，AI行业内依旧被算力焦虑笼罩。硅谷大厂近期在算力、芯片领域动作频频：
OpenAI一边和博通自研AI芯片，一边向甲骨文抛出3000亿美元买算力；马斯克百天建成万卡超算集群，还计划向百万卡规模冲击，同时悄悄布局芯片；Meta、AWS等企业也在积极获取更多算力资源……但算力的发展并非一蹴而就，它需要在单点技术上极致突破，还涉及芯片、硬件、架构、软件、网络、能源乃至整个产业生态的协同演进。
放眼全球，能够输出澎湃算力的供应商，都离不开十数年、数十年的沉淀积累。
华为云作为其中一员，探索路径因所处产业阶段而显得尤为深刻：不仅需要在技术“无人区”重新定义算力运行规则；还需把握AI发展时机，通过快速迭代响应产业海量需求。一步步成长为今天的“算力黑土地”。
黑土地是极其适合农业的土质，天然含有大量腐植质，在此耕种的庄稼产量高，能够茁壮成长。
华为云“算力黑土地”理念核心是，华为云向行业提供一块肥沃且精心开垦的“土壤”，企业、开发者可根据自身需求，在这片“土壤”上开展AI创新实践。同时，华为云通过框架创新、软硬协同等一系列能力积累作为养料，让这片黑土地越来越肥沃。
正因如此，在大模型浪潮爆发的当下，华为云才能持续向产业输送澎湃算力，做最坚实的底座。其背后的研发、行动、理念与认知，也成为中国算力产业发展的重要参考。
智算+通算，覆盖全产业算力需求
想要快速前进，纲领是第一要务。
华为云的策略是智算（智能计算）+通算（通用计算）协同推进：
智算：聚焦AI前沿，提供极致性能与弹性服务，助力AI更快更好落地千行百业。通算：依托鲲鹏云服务，从核心到边缘全场景赋能，提供安全可信的云上通用算力。
智算部分的核心服务模式是Tokens服务，同时也可以提供HCS混合云、华为云液冷云数据中心以及昇腾专属云服务。开头提到的CloudMatrix384超节点能力升级和首创EMS弹性内存存储服务，就属于智算领域成果。
△图片为AI生成
通算部分主要是鲲鹏云业务，基于华为云自研的鲲鹏处理器（ARM架构），提供一系列面向通用计算场景的云服务产品，推动产业智能创新。
鲲鹏云实现了软硬协同的全面创新，从多核高并发的芯片设计、软硬一体的“擎天”架构，到华为云智能调度平台与操作系统的深度优化，鲲鹏云服务释放出“开箱即用”的强劲算力。目前云上鲲鹏核数从900多万核增长到1500万核，增幅达到67%。同时全面兼容主流应用软件，已适配超过25000个应用，为ARM生态繁荣提供坚实支撑。
以上就是华为云“算力黑土地”的大致架构。在这一体系下，大模型时代中的华为云能够更清晰、更针对性根据AI落地需求进行升级，为产业提供更高效、易用、可靠的算力。
AI时代，用Tokens定义计算
针对AI时代需求，华为云今年正式推出基于CloudMatrix384超节点的Tokens服务。这是一种面向AI大模型推理场景、按实际Token消耗量计费的云服务模式，与传统云计算计费方式不同，可显著降低AI推理成本。
这种模式调整背后，是对大模型落地的细致洞察。Token是将文本分割转换成数字向量，大模型吞吐内容的规模以Tokens计算，它是大模型时代天然的计量单位。随着AI落地进程推进，Tokens消耗量呈爆发式增长。
数据显示，2024年初中国日均Token消耗量为1000亿，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30万亿，一年半的时间增长300多倍。显然，Token不再只是技术领域的计算单位，更是大模型消耗的实际体现，是衡量大模型落地情况的关键参考，也能直接反映背后GPU算力、内存、计算时间的使用量。
用Tokens作为计费单位逐渐成为行业共识：一方面，能更精准计算企业使用的资源，让用户仅为实际消耗付费，同时通过实际消耗了解费用构成，进一步优化成本；另一方面，可解决不同场景Tokens消耗量差距大导致的收费不公问题，为云厂商动态调节计算资源提供参考。
比如我们常遇到的在线、近线、离线等场景：长文本生成任务适用于日常办公等场景，白天调用量大、夜间几乎静默，按量计费比按时/按卡计费更合理；智能客服、AI助手等场景中，不同细分情况的会话轮次和深度不确定，Tokens服务模式可以更精准计算每次交互成本。
另一方面，Token服务可以有效屏蔽复杂的底层技术实现，用户不必关心芯片的工艺、服务器的代次等复杂的硬件技术栈，也不必关心推理框架、模型部署等复杂的软件技术栈，可以高效地直接获得“AI的最终结果”。
在本次HC2025上，华为云宣布CloudMatrix384 AI Token推理服务全面上线。这意味着AI算力进入以“极致性能、极致效率”为特征的新阶段，性能超越英伟达H20 3-4倍。其底层技术主要依托CloudMatrix384超节点及xDeepServe分布式推理框架等。
第一，CloudMatrix384超节点使用全对等互联架构与高速通信技术，在计算通信等方面优势显著，能释放更极致算力
CloudMatrix384超节点通过华为云自研的MatrixLink高速对等互联网络，将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU紧密耦合，形成逻辑统一的超级“AI服务器”。通过Scale Out方式，还可以组成一个超16万卡的AI集群，同时支持1300个千亿参数大模型训练或者上万个模型的推理。
未来，基于华为刚刚发布的最新AI服务器规划，CloudMatrix超节点的规格将进一步升级到8192颗，组成百万卡的AI集群。
第二，基于“一切可池化”理念，华为云通过首创的EMS弹性内存存储服务将NPU显存、CPU内存和存储资源解耦，形成统一资源池。NPU可直接远程访问池化内存，实现显存独立扩容，多轮对话Token时延大幅降低。同时，计算、存储和网络资源可根据负载需求动态组合，提升资源利用率。
这一技术对多轮次问答场景提升显著。大模型进行多轮问答时，通常响应会随轮次增加而变慢，原因是大模型需“记住”之前每一轮产生的数据以保证回答连贯性，当问答轮次增加，计算量成倍增长，导致响应延迟。而EMS服务能有效解决这一问题。
第三，PDC分离及动态PD：PDC（ Prefill-Decode-Caching）分离是将Prefill、Decode固化在各自集群、同时利用MatrixLink高速对等互联网络可以全局寻址的特点而另设立独立的KV缓存集群，这样不论是Prefill集群还是Decode集群的NPU都能够直接访问独立KV缓存集群的共享内存缓存，突破数据的物理位置限制，显著提高负载均衡、NPU利用率以及内存利用率，同时提供更大的弹性。同时，系统能够准确实时地分析或预测推理业务负载。
第四，CloudMatrix384超节点专为主流MoE架构设计，支持“一卡一专家”的分布式推理模式，将MoE模型的专家模块分布到不同NPU卡上并行处理，如256个专家对应256张卡，减少通信延迟导致的算力浪费，减少每张卡权重加载的时延，同时减少权重的显存占用，显著提升单卡并行的路数。
当Tokens服务全面接入CloudMatrix384超节点后，企业用户能以优的性能、好的服务、高的质量，获得各行各业所需的“最终AI计算结果”，更专注于应用和业务创新。
千行百业AI底座：支撑互联网应用、高精尖科研任务
360推出的纳米AI是全球唯一已经进化到L4级别的多智能体蜂群平台。
纳米AI的单任务执行步骤可达1000步，消耗500万至3000万Tokens，其多个专家智能体可以灵活拉群、多层嵌套、组队协作完成复杂任务，还能异步并行运行，大幅缩短超级任务执行时长。在无限上下文长度方面，有用户实测可以连续工作两小时，消耗Token 2000万，超过1000步的复杂任务不中断、不卡壳，能顺滑完成。
这对底层AI算力的实时推理性能和并发吞吐能力提出极高要求，且业务场景复杂，涉及多轮对话、文档分析等，要求算力平台具备高灵活性和适应性，同时随着用户规模增长，Tokens消耗量成倍增加，进一步加大了算力需求。
华为云将纳米AI中调用量最大的模型部署在CloudMatrix384昇腾AI云服务上，进行全面调优，并提供Tokens服务。基于CloudMatrix384超节点全新高速网络对等互联，384颗昇腾NPU、192颗鲲鹏CPU组成一台超级“AI服务器”，算力和资源互联带宽提升数十倍以上；同时依托xDeepServe分布式推理框架打造Tokens“超高速流水线”，结合EMS弹性内存存储打破AI内存墙，实现“以存强算”，最终帮助企业客户更灵活、低成本地调用优质算力，高效发展AI Agent应用。
另一边，华为云也能满足国家级科研机构对高精度、高专业性和安全可信的算力需求。
今年，中国科学院自动化研究所牵头打造并发布“磐石·科学基础大模型”，旨在为科学研究提供智能底座，推动生物、化学等领域专业大模型开发。
作为国家级科研机构，中国科学院多个研究所都对算力有国产化、自主可控的要求，且科学模型需要高精度、高专业性，比如航天航空、医疗、气象预测等领域，低精度训练可能影响实验结果。同时中国科学院涉及的科研场景多样，上百个研究所都将基于科学基础大模型开展研究工作，需要算力平台既能匹配高效算力，又能满足长期演进及专业化服务需求。
华为云为磐石提供基于国产化昇腾芯片的昇腾AI云服务，实现软硬件、计算框架、开发平台全链路自主可控。基于CloudMatrix384超节点高速互联框架优化融合算子，性能可对标甚至超越英伟达。
以高能物理应用为例，北京正负电子对撞机基于磐石实现粒子轨迹重建等任务的自动化。借助华为云CloudMatrix384昇腾AI云服务，基于磐石发展粒子物理领域大模型，模拟速度提升1个量级，物理分析周期缩短1个量级，进一步助力加速新物理现象发现。
除此之外，科大讯飞星火大模型推理、面壁小钢炮MiniCPM端侧模型训练、美的“双活”资源底座构建、高教社智能内容服务平台等，均以华为云CloudMatrix384昇腾AI云服务为底座，实现效率提升与创新加速。
十年积累孕育黑土地
以上，是对华为云“算力黑土地”的剖析。
过去十年，华为云在软硬协同、数据中心、算法框架、模型服务、生态建设方面的积累与付出，组成了如今肥沃“算力黑土地”中的养料，成为其能够持续输出澎湃算力的关键。
华为云的全栈研发体系与长期高额研发投入，如同“地核”一样，为一切提供持续热量和磁场保护，确保“生命”得以存在、成长。如今，大模型爆发如同寒武纪生命大爆发般，推动AI应用快速普及，华为云打造的“算力黑土地”，也迎来了播种与收获的时刻。
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