华为再下一城：MiniMax搬上昇腾，国产AI算力从“能用”迈入“好用”

AI圈这几天最耐人寻味的新闻，也许不是哪家公司又融了多少钱，而是这样两条：

6月12日，华为云宣布完成对MiniMax原生多模态旗舰模型M3的开源首发适配，MiniMax的模型训练和推理工作负载可在国产算力底座上高效运行。

而就在一周前，第三方团队依托昇腾910C国产AI算力集群，刚刚成功完成了DeepSeek-V4-Pro 1.6万亿参数模型的全参数后训练，算力利用率超30%，关键训练算子效率提升14%。

一周之内，国产算力技术验证和商业落地两件事几乎同时踩下了油门。

如果说DeepSeek跑通了“实验可行性”，那么MiniMax上云就证明了“商业可行性”。前者是里程碑，后者是风向标。华为从提供算力硬件，演进到了提供AI基础设施全栈服务平台——从AI芯片到云平台再到模型应用，一个完整的闭环正在加速成型。

一、DeepSeek开路：国产算力第一次跑通“世界级训练”

6月初，深圳河套学院AI训练平台项目团队联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳市大数据研究院及华为团队，依托千卡级昇腾910C国产AI算力集群，成功完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练，累计完成1500步以上稳定迭代，全程无中断、无报错。

算力利用率（MFU）突破30%，关键训练算子效率提升14%，各项指标达到工业级运行标准。在外界对国产芯片的质疑声中，这个结果或许是最有力的回答——万亿参数大模型的计算复杂度远超普通AI应用，在昇腾平台上跑出30%的MFU（即模型算力利用率），实际上已是相当优秀的工业级水准，即便用顶配海外芯片，很多团队也仅在40%左右。

有人问：既然用了昇腾，为什么要“后训练”而不是“从头预训练”？区别在于：预训练好比从零盖一栋大楼，后训练则相当于精装修。两者技术难度差距巨大，但后训练才是从“演示能用”到“真正好用”的关键一步。此次第三方团队在国产算力上完成后训练，意味着国产算力不再只停留在“推理部署”的浅水区，已具备承接顶级超大参数模型深度训练任务的能力。消息公布当日，A股芯片赛道显著走强。

DeepSeek-V4-Pro的国产算力验证，证明了一件事：中国大模型的发展完全可以运行在国产算力闭环之内。这一突破并非单点成就，而是形成了一个从人才培养（42名学生参与攻关）到工程体系（显存拆分、负载均衡、全链路监控）的完整闭环。

二、MiniMax接力：从“技术可行”到“商业落地”

如果说DeepSeek验证了“能不能用”，那么MiniMax M3的上云则证明了“有没有人用”。

M3是MiniMax在2026年6月最新发布的原生多模态旗舰模型，是国内首个同时具备前沿编程能力、1M超长上下文与原生多模态能力的开源大模型，在衡量编程能力的SWE-Bench Pro上，M3超过GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，接近Opus 4.7。

华为云与MiniMax的适配具体体现在三个维度：基于昇腾算力为M3提供Tokens算力支持；完成MSA稀疏注意力架构的算子适配，实现精确KV分块与连续访存策略；完成MOE混合专家模块的均衡优化，确保各专家模块在多卡间高效协作，提供大规模推理稳定性。

但更值得关注的不是适配本身，而是适配背后的产业格局变迁。过去几个月，国产大模型适配昇腾的路径正从“华为求着适配”变为“头部模型主动迁入”：DeepSeek深度绑定昇腾进行技术验证，如今MiniMax把最新旗舰模型首发落在华为云。华为正从提供算力芯片的供应商，升级为吸纳主流国产大模型的全栈AI服务平台。而从云服务生态看，一个国产AI从芯片到云平台再到模型应用的全栈闭环正在成型。而A股市场已迅速作出反应：6月15日，科创芯片ETF易方达盘中报1.428元，涨3.25%，芯片ETF易方达涨3.17%。

三、华为的“第三条路”：不拼Token价格，拼算力自主

这一轮国产算力集中突破，并非偶然。它建立在华为云长期坚持的一条独特战略路径之上。

当前云厂商围绕Token价格鏖战正酣，华为云CEO周跃峰在6月初的创想者大会上给出了一句颇为清醒的回应：“不太在乎Token总量是多少，不太在乎收入的总量是多少，特别在乎的是国产化算力生产的Token能否带来健康度和生产力的提升，而不仅仅是情绪价值”。

这段话背后是清晰的战略定位：芯片工艺受限、无法调用外部算力，使华为云难以获取参数优势。但硬币的另一面，是华为凭借昇腾芯片走出的“全栈自主可控”路线，在国产算力供应日益紧张的今天，反而成为政企市场中更具安全性的选择。而这种坚持的难度无法轻视，周跃峰坦言，“这样的道路显然会更加曲折一些，但是对于国家的工业安全而言，必须有人走这条路”。

这套“最曲折的路”也在落地层面展示出价值。华为云推出了“行业AI梦工厂”，在智慧医疗、具身智能、智能制造、科学计算四大领域构建垂直场景能力，其中与瑞金医院联合开发的RuiPath病理大模型已覆盖90%的常见癌种，上线仅四个月就下沉至全国多家基层医院。

四、从算力自主到生态闭合，国产AI的“飞轮”开始转动

把过去两周的三件事拼在一起，可以更清晰地看到华为的布局逻辑：

第一，DeepSeek完成了国产算力在“训练环节”的技术验证。1.6万亿参数的全参数后训练，证明国产芯片已经不是“玩具”而是“工具”，从业界首例第三方机构国产算力训练的成功实践，到算力利用率、训练稳定性等硬指标达标，这条路已经被工程化验证。

第二，MiniMax完成了国产算力在“落地环节”的商业验证。一家头部模型公司将其最新旗舰模型首发适配华为云，说明成本、性能、体验已经进入企业客户可接受的商业范围。同时，这条“适配—部署—商业交付”的闭环已在华为主流国产模型生态中初步打通。

第三，华为云在战略上旗帜鲜明：不参与价格战的零和博弈，而是押注算力自主的长期复利。在算法层，M3模型在多项国际测评中超越主流闭源模型；在芯片层，昇腾系列正在演进；在平台层，华为云的Agentic Infra将国产算力、模型服务平台和企业生产力需求串联起来。三环咬合，国产AI生态的飞轮已经开始转动。

在这个全球化算力供应链充满不确定性的时代，国产AI从芯片到模型到应用的每一步突破，都不只是技术问题，更是供应链安全的问题。当AI竞赛从算法战延伸为基础设施战，谁能构筑独立自主的算力底座，谁就握有最大的确定性。

参考来源：综合整理自IT之家、证券时报、21世纪经济报道、36氪、经济观察报、新华网、腾讯新闻、新浪财经等多家中外媒体公开报道。

元宇宙与人工智能三十人论坛

因微信公众号整改，没有加“星标⭐️ ”的订阅号有时无法收到消息

1.为防止错过最新资讯，请将元宇宙与人工智能三十人论坛设为星标⭐️ 

2.点击“赞”和“在看”，提高我们相遇的几率。

3.精彩文章，请点击文末左下角“分享”给好友。

了解更多关注