2026 世界智能产业博览会在天津启幕，以智行天下 能动未来为主题，聚焦智能科技前沿热点、产业发展新赛道、未来演进新趋势。海光信息作为国产算力核心企业，携 CPU+DCU 双芯算力底座及面向工控场景的新一代芯片产品亮相，光合组织同步展示了从中心算力向边端 AI 延伸的布局，呈现出国产算力支撑产业智能化转型的技术路径。

AI 下半场：边端算力成关键，嵌入式芯片破局而来

在采访中，光合组织嵌入式产品专家张考华将 AI 发展划分为两个阶段：“如果 AI 是一场大戏，前期以数据中心为主的训练是开场；未来 AI 能否深入千行百业，关键在边端算力的规模化供给。”

随着 AI 技术从云端向物理世界下沉，海光依托成熟的 C86 技术路线，将高端服务器与超级算力领域积累的经验“技术下移”，推出面向工控与半嵌入式场景的专用芯片。针对国产工控芯片曾被诟病的“能用但不好用”标签，张考华回应称，该芯片在工业领域的长期积淀，并在设计阶段即针对宽温、恶劣环境与内生安全等工业特性进行了专项优化。“目前已在多个实际场景中开展试点应用，并获得了用户的积极反馈。”他表示，打破技术偏见的最好方式，是交给市场去检验。

Token 时代：算力高效转化，破解产业焦虑

当前，“Token 焦虑”成为行业热议话题。海光信息总裁助理兼智能计算产品部总经理杜夏威对此持乐观态度：“Token 焦虑未必是坏事，它说明产业在快速流动。”

他指出，Token 的核心价值在于首次统一了算力与模型算法之间的度量衡，让产业链上下游有了共同的语言。解决焦虑的关键在于两方面：一是完善国产算力生态，二是推动 Token 与实体业务的深度融合。

杜夏威强调，评价算力不能只看单一指标：“算力指标决定了芯片的物理天花板，而 Token 吞吐力则体现了业务落地的能力，二者必须并重。”针对行业普遍存在的“单卡性能亮眼、万卡集群效率不足”的痛点，他表示，海光在前半程已通过大量软件工作将算力输送至用户侧，后半程则正联合大模型企业，将推理性能转化为真实的 Token 生产力，兼顾训练效率与推理成本。

面对 Token 需求的爆炸式增长，海光提出了“算力分级”理念：实时性要求高、数据敏感的场景在边缘侧就地计算，降低云端传输压力；复杂训练任务则由中心算力承接。这种“云边协同”的分配方式，配合 CPU+DCU 的异构协同，被视为提升 AI 系统成熟度的重要路径。

双芯协同：CPU 价值重塑，开放底座共建生态

大模型与智能体的爆发，正在重塑 CPU 的角色。杜夏威指出，随着 MOE架构成为主流，KV Cache 及部分算力正逐渐 offload 至 Host CPU 端，使得 CPU 与 GPU/DCU 形成了深度耦合的系统化架构。

“CPU 不仅承担着数据中心的调度职能，更是 AI 向传统行业和下沉场景渗透的关键载体。”他表示，海光正依托 CPU+DCU 双芯架构，打造开放的算力底座。该底座不仅支持海光自有产品的组合，也积极与生态内的各类国产 AI 芯片进行适配，避免单一硬件绑定。

依托光合组织的生态网络，海光采用“云端协同”的双模式服务市场：一方面通过算力网络以云服务形式覆盖中小微企业及开发者；另一方面通过开放计算架构，为对数据安全与业务深度整合有高要求的客户提供私有化部署方案。

从芯片供应商到全场景智算参与者

本次大会上，海光信息展示的不仅是中心算力的演进，更有向边端 AI 延伸的战略意图。从打破工控芯片的刻板印象，到直面 Token 转化效率的挑战，再到开放生态共建，海光正试图跳出单纯的芯片供应逻辑，转向全场景的智算支撑。

正如采访中所言，Token 热潮让 AI 变得像电源接口一样触手可及，但要真正转化为产业动能，仍需扎实的技术打磨与生态协同。在国产算力进阶的这条路上，海光选择了同时兼顾“天花板”与“落地性”。

编辑：宁敏

责编：段少敏

审核：李国庆