云南
今天，全球經濟正在被一種全新的價值單位——“Token”（詞元）所重構。這個最初僅用于身份認證的計算機概念，如今已躍升為智能經濟的度量衡、算力的價值憑證，甚至被譽為驅動數字世界的“新石油”。
過去幾年，AI算力中心的核心關注點在于通過GPU/DCU等加速芯片堆疊峰值算力。然而，隨著算力經歷“Token化”變革，算力不再僅僅是訓練一次模型的能力，而是每秒生成多少個Token的服務能力。此時，常常被忽視的CPU，正重新回到舞臺中央，成為決定AI算力效率與覆蓋廣度的關鍵。
在2026年智博會中，海光信息總裁助理兼智能計算產品部總經理 系統地闡述了這一趨勢。他指出，CPU其實是現在數據中心發展非常關鍵的方向。
Token化驅動CPU需求增長
杜夏威表示，大模型和算力Token化帶來的直接結果是受眾和用戶群體的數量級躍升。為了讓Token能夠觸達各行各業的業務場景，企業不能完全依賴于當前相對“重型”的AI芯片或算力中心。
在這一背景下，CPU的作用正變得越來越重要。從數據中心層面來看，CPU在支撐模型推理與訓練、任務調度以及各類形態的計算場景中，都發揮著關鍵作用。
隨著智能體技術的成熟和端側設備的普及，CPU將承擔更多實時、復雜的邏輯處理任務，其市場需求正在快速放大。
CPU與GPU協同發展是必然趨勢
杜夏威在會議上強調，CPU與GPU協同發展是必然趨勢。CPU不僅有助于保障昂貴的GPU算力被高效利用，也是算力Token化觸達更廣泛場景的重要支撐。
他指出，隨著大模型參數量持續擴大，混合專家模型（MOE）成為主流架構，行業不得不將KV Cache以及部分算力和模型參數Offload到主機的CPU端。
這一變化意味著，無論是在智能體與端側應用領域，還是在數據中心內部，構建CPU與GPU緊密耦合的系統化架構都將成為重點發展方向。兩條路徑的共同推動，將使行業對CPU的依賴和需求持續走高。
海光既有CPU，也有DCU，那么針對不同廠商的CPU或GPU是否有機會與海光產品協同使用？杜夏威給出了明確答復：這種開放生態的構建正是海光戰略考量的一部分。
他透露，目前海光CPU不僅與自家的DCU進行組合搭配，也與生態內各類第三方AI芯片完成了產品化的組合適配。這一做法有助于推動國產計算生態形成良性循環，各方在協作中互相學習、共同成長。對海光而言，與伙伴的深度合作也成為推動自身產品與技術快速迭代的有效動力。
“云端協同”的完整布局
杜夏威介紹，海光在面對不同客戶群體，服務方式需要因需而異。一方面，海光依托光合組織及其重要成員構建的算力網絡，通過云上算力模式服務中小微企業、個人開發者乃至C端用戶，實現算力的便捷觸達。另一方面，通過開放的通用計算架構，推動算力系統在本地落地，重點覆蓋對Token消耗負載較高的“重型”用戶。
這兩種模式未來將形成“云端協同”的完整布局。云端提供高效便捷的Token服務，適合快速獲取和使用算力資源的場景；而私有化落地方案則面向那些對數據敏感度較高、需要與自身業務深度集成的行業客戶。
杜夏威特別強調，私有化部署的價值不僅在于保障用戶數據資產安全，更能夠幫助企業在AI轉型過程中，將原有歷史數據沉淀為核心數據資產。同時，私有化布局還便于企業實現傳統業務與Token化能力的深度整合。
隨著越來越多的用戶對私域數據的安全性高度關注，這一場景已經不再是探索階段，而是已經進入實質落地階段。杜夏威同時坦言，雖然數據中心方向已呈現明確增長趨勢，但目前尚未達到“拐點”，仍處于快速增長期。AI終端設備能夠與云端算力網絡高效互動，進一步拓展了算力的應用邊界。
在終端合作方面，海光已與聯想開天等多家終端廠商建立合作。
CPU逐漸走到臺前
從云端協同的算力布局，到開放多元的芯片生態，再到終端側AI工作站的加速落地，海光的CPU戰略正在圍繞“全覆蓋”和“深耦合”兩條主線快速推進。在國產替代與AI普及的雙重浪潮下，CPU正從幕后走向臺前，成為支撐千行百業智能化轉型的關鍵基礎設施。
針對市場關心的缺貨問題，杜夏威回應稱，目前并不存在明確的缺貨狀況。以海光為例，公司始終保持充沛的產品供應狀態。
來源：電子工程世界（EEWorld） 作者：付斌
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