ChatGPT訪問量增速下滑，AI真的是一場泡沫嗎？
來源：首席商業評論2023年，最火的莫過于ChatGPT，席卷全球的同時也引發了生成式AI（人工智能）的投資熱潮。在美股，ChatGPT相關概念股飆漲，以AI算力龍頭英偉達為例，其股價年內一度累計上
在第四屆828 B2B企業節的盛大開幕式上，華為云公布了一項重大進展：其Tokens服務已成功融入CloudMatrix384超節點體系。這一融合得益于xDeepServe架構的革新，使得單芯片的處理能力突飛猛進，達到了前所未有的2400TPS（每秒事務處理數），同時保持了50ms的TPOT（任務處理總時間），這一成績遠超當前行業標準。
面對中國AI算力需求的爆炸式增長，華為云展現出其“全棧創新”的實力。數據顯示，從2024年初至2025年6月底，中國日均Token消耗量從1000億飆升至30萬億，這一300多倍的增長凸顯了人工智能應用的迅猛擴張，也對算力基礎設施提出了更高要求。
早在今年3月，華為云便推出了基于MaaS（模型即服務）的Tokens服務，旨在滿足不同應用與場景的性能和時延需求。該服務提供多種規格，如在線版、進線版、離線版及尊享版，為大模型和Agent智能體等AI工具提供了靈活、高效且成本優化的算力解決方案。
此次，Tokens服務與CloudMatrix384超節點的結合，通過xDeepServe框架的再次升級，將吞吐量從年初的1920TPS提升至2400TPS，TPOT則縮短至50ms。這一成就背后，是華為云從硬件到軟件、從算子到存儲、從推理框架到超節點的全方位技術創新。
CloudMatrix384超節點以其獨特的計算架構，打破了性能瓶頸，奠定了堅實的算力基礎。同時，CANN（昇騰計算架構）硬件使能技術優化了算子與通信策略，使得云端算力得以高效調用。EMS彈性內存存儲則打破了AI內存墻，實現了“以存強算”，進一步釋放了芯片算力。而xDeepServe分布式推理框架，則通過Transformerless的極致分離架構，讓超節點能夠釋放出更高效的算力。
xDeepServe將MoE大模型拆解為可獨立伸縮的Attention、FFN、Expert三個微模塊，這些“積木”被分配到不同的NPU上同步處理任務，然后通過高效的XCCL通信庫與FlowServe自研推理引擎重新組合，形成超高吞吐量的LLM服務平臺。這一創新架構，使得單卡吞吐量從600tokens/s躍升至2400tokens/s。
XCCL作為專為超節點上的大語言模型服務設計的高性能通信庫，充分發揮了CloudMatrix384的UB互聯架構潛力，為Transformerless的全面分離提供了堅實的帶寬與時延支持。而FlowServe作為“去中心”式分布式引擎，將CloudMatrix384劃分為完全自治的DP小組，每個小組自給自足，確保了千卡并發時的流暢運行。
華為云MaaS服務目前已支持DeepSeek、Kimi、Qwen、Pangu、SDXL、Wan等主流大模型及versatile、Dify等主流Agent平臺。通過大量的模型性能優化與效果調優，華為云實現了“源于開源，高于開源”，讓大模型在昇騰云上展現出更卓越的性能。例如，在文生圖大模型上，通過量化與融合算子等技術，華為云MaaS平臺在輕微損失畫質的情況下，實現了出圖速度的兩倍提升，最大支持2K×2K尺寸。在文生視頻大模型上，則通過量化與通算并行等方式，大幅提升了視頻生成速度，相較于競爭對手實現了3.5倍的性能優勢。
在應用層面，華為云已與超過100家合作伙伴攜手，深入行業場景，共同開發豐富的Agent應用。這些應用覆蓋了調研分析、內容創作、智慧辦公、智能運維等多個領域，解決了眾多產業難題，幫助企業更便捷地擁抱AI創新，加速智能化轉型。例如，基于MaaS平臺推出的今日人才數智員工解決方案，集成了先進的自然語言處理、機器學習和深度學習技術，能夠智能交互并處理任務，顯著提升服務效率與客戶滿意度。而北京方寸無憂科技開發的無憂智慧公文解決方案，則提升了公文處理效能，推動了政企辦公的智能化轉型。
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