摘要：5月30日，北京。在AI训练领域，一件大事炸开了锅：华为团队正式对外发布了全流程基于国产昇腾算力、自主研发的盘古Ultra MoE准万亿级大模型，参数量直接拉满到7180亿，技术报告也同步亮相。一时间，国产AI基础设施到底能不能站稳脚跟引发全网热议。

5月30日，北京。在AI训练领域，一件大事炸开了锅：华为团队正式对外发布了全流程基于国产昇腾算力、自主研发的盘古Ultra MoE准万亿级大模型，参数量直接拉满到7180亿，技术报告也同步亮相。一时间，国产AI基础设施到底能不能站稳脚跟引发全网热议。

回到事件本身，这次华为是怎么把“自主可控”做到极致的？先说硬核部分：整个盘古Ultra MoE模型从头到尾都在自家的昇腾AI芯片和集群上完成训练，没借助国外方案。这个模型的重量级在哪？数据量18TB，参数规模达7180亿，属于准万亿阵营。一堆新词眼花缭乱——DSSN稳定架构、TinyInit小初始化、EP loss负载优化、Dropless训练、MLA与MTP深度融合，东拼西凑可不是目的，这些创新让训练过程不但稳得住，还能高效分配资源，让每个“专家网络”都各司其职、各显神通。这可不是实验室玩乐级别，而是实打实撑起超大规模人工智能“自主生长”的底气。为了照顾训练效率，华为还给超节点做了强化学习的升级，怎么用千余张AI卡就能让MFU（多卡利用率）提升到41%？一句话：开发自适应数据流水优化+算子重排序，谁说中国集群只能“跟跑”，结果人家现在已经开始创新“领跑”。

而且这还没完，盘古Pro MoE同批上线。参数虽然只有720亿，但通过动态激活只用160亿，也能跑赢一些吹得天花乱坠的千亿级国际大模型，实现以“小模型打大模型”的戏法。SuperCLUE公布的榜单显示，它和高参数组“并列国内第一”，真是有点“田忌赛马”的味道。

网友讨论也很热闹。有的说，“国产底层芯片自己掌控，终于不用担心被掐脖子！”还有人指出，这说明国产AI产业链越来越完整，不靠外援也能做出好模型。当然也有质疑：“效果真能比肩国际水平吗？”“具体场景落地咋样？”实际对比测试，或许还得继续往下看。但这些技术突破，起码让中国AI不只是听别人讲故事，而是有能力写自己的剧本。

总的来说，华为这波操作相当于给行业内部提了个醒：“别什么都靠买现成的，踏实把技术链攥在手里才靠谱！”现在全球AI大赛跑，谁能自给自足，谁就不怕突然“掉链子”。能不能一直领先？谁也不好说，但这一步，起码走得够硬核。

来源：东哥畅享