虎嗅注： "大模型江湖，落地为王。"这句话的含金量还在提升。随着DeepSeek V3/R1在春节期间一夜爆火， 基于超大规模MoE（Mixture of Experts）架构的大模型正在从训练开发转向推理应用的落地。 对于MoE推理部署来说，效率一直是一个痛点。谁能将部署计算效率提升至最高，才能真正获得大 模型商业成功。但受限于庞大的模型容量与计算需求，传统部署方案通常依赖于多张数据中心级 GPU（如H20）。你我都知道，英伟达不仅贵，而且不断受到地缘政治摩擦的影响，不断降低自己的 性能来满足监管需求。 而在最近，华为全面揭秘超大规模MoE模型推理部署技术，不仅实现了国产的进一步突破，更全面 超越了基于英伟达Hopper架构的推理部署性能。 他们是怎么做到的？ 数学补物理，极致提升计算效率 "数学补物理"，这种通过数学理论、工具、算法和建模等方式，来弥补硬件和工艺的局限性，实现最 大化发挥芯片和系统能力效果。华为轮值董事长孟晚舟曾在2025年新年致辞中提到： "华为十多个实验室与伙伴们的工程师组成"大杂烩"团队，面对天成AI集群系统和单芯片性能的严峻 工程挑战，他们创造性应用数学补物理、非摩尔补摩尔、系统补 ...