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


、


DC


U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：



·


超大算力数据吞吐调度能力：

气象


模拟


、蛋白质折叠等科研场景数据规模庞大，CPU承担数据分流、全局资源调度核心职能，是整套科研算力系统的“总管家”；



·


超强双精度浮点运算性能：

科研


仿真


计算普遍采用64位双精度数据格式，与大模型训练常用的8位、16位低精度运算存在明显差异，海光CPU原生适配


高精度


浮点计算，能够补齐多数通用AI加速卡的算力短板；



·


完整


x


86生态兼容能力：

全面兼容科研领域各类小众专业软件、传统工具链，降低科研院所软硬件迁移与迭代成本，实现现有存量设备利旧复用。

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，公司将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。