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4月24日,2026海光基礎軟件生態高峰論壇在鄭州落下帷幕。這場以“AI時代下的軟硬融合新機遇”為主題的會議,聚集了云計算、數據庫、操作系統、AI大模型等領域的多家企業。兩天下來,一個在現場被反復提及的“暴論”式判斷,值得拿出來單獨討論。
“AI基礎設施的競爭,已經不在卡,在系統。”
這句話出自科技媒體從現場發回的觀察,但整場論壇的討論主線,幾乎都在反復印證這個判斷。過去兩年,行業習慣用單卡算力、顯存帶寬、跑分排名來衡量一家芯片公司的實力;但今年鄭州會場上的議題明顯轉向了另一套話語:超節點如何互聯?異構資源怎么調度?軟件棧能不能把算力喂飽?
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一個容易被忽略的細節:就在論壇前幾天,DeepSeek-V4開源發布。當天,海光DCU完成了對該模型的Day 0適配。不是發布后才開始趕工適配,而是提前預判技術路線、與模型團隊早期協同開發,在開源當日就能提供可用環境。這種“預適配機制”的出現,至少說明兩件事:一是技術預判能力開始形成,二是海光在AI產業鏈中的位置已經不再是單純的“芯片供應商”,而是被主流模型廠商納入早期對齊名單。
海光生態系統發展部總經理鄭臣明在論壇上提到過一個數字:光合組織已匯聚6000多家合作伙伴,在全國建成34個實體生態適配中心,累計完成15000多項軟硬件適配測試。此外,為幫助讓伙伴真正跑起來、產生合力,海光同步公布了三大生態行動計劃——卓越、共贏、遠播,分別從研發、銷售、市場三個維度,試圖把生態從“簽個協議”推向實質性協同。
再往前翻一下時間線。4月2日,這家公司發布了DCU軟件棧年度版本和“內生安全”技術。論壇上又披露了兩組數據:其DCU算力集群已能穩定支撐萬億到十萬億參數的大模型訓練;在MLPerf國際測試中取得“優異”成績。需要客觀看待的是,這類表述在過去常被質疑為“自說自話”,但放在2026年的語境下,公司已有2025年營收破百億、365款主流大模型適配驗證的實績作為支撐,含金量確實不同于一兩年前。
如果把這些變化放到更大的行業背景中看,一個共識正在形成:單點算力再強,如果全棧鏈路中存在短板——互聯帶寬不足、調度效率低下、算子庫缺失——最終有效算力仍然上不去。從“單卡適配”到“全棧協同”,競爭顆粒度的變化反映了行業認知的迭代。
近期有行業分析指出,當前全球AI發展被NVIDIA的GPGPU架構和CUDA生態深度綁定,形成了“模型-架構-生態”三重依賴。而國產軟硬件的優化突破,以及國產芯片的適配表現,正意味著國產陣營嘗試打破CUDA護城河的可能——不再只是被動兼容,而是試圖建立自己的協同設計節奏。
不可否認的,核心算子和工程優化的絕對優勢仍在英偉達生態內。但趨勢的方向已經比較清楚了——既然有玩家在嘗試打破這套壟斷格局,整個市場的技術棧選擇空間就會逐漸擴大。
AI算力的競爭,已經實質性地從硬件參數的較量,轉向了系統整合能力的比拼。下半年各家在產品層面的具體動作,值得持續追蹤。
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