算力走向泛在时代,海光信息如何构筑国产 AI 产业底座

电子发烧友网 2026-07-14 07:00
电子发烧友网报道(文/吴子鹏)7 月 9 日 —11 日,以 “智算无界,范式跃迁” 为主题的光合组织 2026 智能计算应用大会于郑州举办。本次大会围绕智能计算应用与发展范式、AI 基础设施创新、国产开放计算生态建设展开研讨交流,推动国产人工智能算力发展实现三重转变:从侧重算力建设转向聚焦场景应用,从单一硬件参数评价转向综合系统能力衡量,从局部试点场景迈向全行业大规模落地迁移。

会议期间,光合组织嵌入式产品专家张考华、海光信息副总裁应志伟、海光信息服务器产品部总经理张攀勇、海光信息总裁助理、创新产品线总经理李成接受媒体联合群访。众人围绕行业发展趋势、信创市场变革、Agent 产业发展机遇、云边端全栈算力布局、芯片底层安全、算力产业链景气周期等核心议题展开深度分享,完整梳理出海光信息面向 AI 与智能体时代的产品矩阵、技术路线与产业布局思路。

抢抓 AI 算力长期红利,夯实国产算力底座

谈及本次光合组织 2026 智能计算应用大会释放的核心行业信号,海光信息副总裁应志伟表示,当前人工智能已从基础对话工具演进至 Agent 落地产业实践的全新阶段,海内外企业持续加大大模型与智能体研发投入,算力需求持续爆发,增长空间尚无明确边界。立足这一产业浪潮,海光此次集中展出 CPU、DCU全系列算力产品,核心目标是为国内产业提供自主可控的高端算力供给,助力提升我国芯片与信息技术产业整体产业实力,把握 AI 产业发展的历史性机遇。

针对 “算力能否像水电、光纤一样普惠普及” 这一问题,应志伟判断,Agent 技术落地正在重构大众算力使用模式,算力泛在化是长期确定趋势。现阶段普通用户已可依托 AI 智能体自动整理数据、生成演示文稿、辅助教学与内容创作,显著提升个人生产效率;青年群体对 AI 工具接受度更高,将进一步加速全民算力普及进程。未来算力将如同网络流量一般深度嵌入各类应用,用户可实现无感调用。

从算力供给架构来看,行业将形成云端、边缘、终端分层协同的发展格局:大型数据中心承接超大模型训练、高复杂度推理等高负载算力需求;手机、智能眼镜、工业摄像头、智能家电等嵌入式终端搭载轻量化 NPU 等专用处理芯片,在本地完成低时延推理任务,规避云端数据传输带来的延迟损耗。各类智能设备均将内置原生 AI 处理能力,云端、边缘、终端算力各司其职,全面覆盖千行百业细分应用场景。

本次光合组织 2026 智能计算应用大会期间中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000(登峰)正式落成,并同步接入国家超算互联网。这标志着AI基础设施建设开始从万卡级迈向十万卡级部署阶段。系统搭载海光等国产芯片算力底座,进一步验证了海光芯片支撑大规模Token生产和产业级AI应用的能力。

Agent 时代 CPU 价值重估:CPU 与 GPU 双芯协同构筑 AI 计算底座

针对智能体时代 CPU 重回算力核心载体的行业共识,海光信息服务器产品部总经理张攀勇解读了 AI 业务负载结构发生的根本性变化。过往 AI 服务器负载以单纯模型推理为主,GPU 承担核心计算工作,CPU 与 GPU 配比普遍为 1:4、1:8;而 Agent 业务需要完成任务编排、工具调用、长期记忆读写、向量数据库运算、沙箱资源调度等复杂逻辑处理,大量计算任务向 CPU 转移,当前主流 AI 服务器 CPU 与 GPU 配比已趋近 1:1,CPU 算力需求持续快速攀升。

海光坚持 CPU、GPU 双芯紧耦合技术路线,针对智能体全新业务负载优化 CPU 运算性能,同步强化生态适配、底层安全、高密度集群部署等核心能力,依靠软硬件协同的全栈算力底座,高效支撑 AI 智能体全生命周期运行。

海光信息总裁助理、创新产品线总经理李成介绍,海光 C86 系列 CPU 在 AI for Science 等科研领域至少具备三大不可替代核心优势:

云边端全栈布局嵌入式产品线,攻克行业分散、生态适配两大核心难点

光合组织嵌入式产品专家张考华指出,2026 年将成为端侧 AI 规模化落地元年,AI 产业发展重心正从云端大模型训练,转向端侧实时推理场景落地。算力芯片赛道产品矩阵持续丰富:云端通用 GPU 聚焦大模型训练任务,端侧 NPU、TPU、BPU 等各类 XPU 加速芯片多点开花,全面覆盖民生消费与工业生产多元场景;伴随芯片产能持续释放、技术迭代提速,与此同时,云 - 边 - 端全链路数据互通、硬件底层安全防护成为行业核心发展主线。海光同步推进高端云端算力芯片与嵌入式端侧专用芯片研发,实现算力资源自上而下全域下沉。

谈及嵌入式产品规模化落地面临的现实阻碍,李成表示行业存在两大亟待突破的核心痛点:第一,嵌入式行业客户、硬件板卡型号高度分散,上下游 OEM/ODM 厂商数量达数百家,市场需求碎片化特征显著;第二,云边端全链路软硬件生态融合适配工作量巨大,整合难度高。

张考华补充道,嵌入式设备如同产业数字化的 “毛细血管”,广泛覆盖工业自动化、低空经济、智能家居等海量异构场景;AI 功能嵌入进一步抬高硬件设计门槛,研发阶段就需要提前适配模型分层部署、存算一体架构、高带宽内存等技术需求。与此同时,端侧设备安全风险更为突出,震网病毒等重大安全事件均起源于终端硬件漏洞,端侧硬件安全将是行业长期重点攻关方向。依托海光多年服务器芯片技术积累与光合组织庞大产业生态,公司持续推动先进算力技术向终端场景下沉,抢抓嵌入式市场广阔增长空间。

算力走向泛在时代,海光信息如何构筑国产 AI 产业底座图1

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