AI算力突围 “生态”比“单点性能”更重要

人工智能浪潮正进入“深水区”，算力战争的逻辑也在悄然转变——不再是单纯追逐某一颗芯片的峰值算力，而是转向评估整个系统的可用性、生态成熟度与长期性价比。

在这场系统级的竞争中，海光信息近期推出的“CPU+DCU”双芯战略，走出一条既务实又带有野心的差异化道路。海光CPU依托总线互联协议，正打破技术壁垒，促进国产计算产业生态的协同创新；海光DCU则凭借开放生态与系统级创新，试图在英伟达主导的AI芯片市场中打造独特优势。

海光CPU：不只是“能用”，更要“好用”

在国产CPU的竞争版图中，海光CPU以性能强悍、生态完善、安全可控而著称，这也让海光在追求平滑迁移与长期稳定的信创市场占据优势。

尤其是海光在内存加密、可信计算、密码技术全部采用国密算法，甚至全球首创用SM4做内存加密，并且高度兼容x86，在此基础上拓展出兼容x86的C86指令集。这显著降低了用户从国外平台迁移的适配成本与应用重构风险，让金融、能源、通信等关键行业的业务系统可以近乎无痛迁移。因此海光CPU的单颗采购成本虽然高于龙芯这类自主CPU，但其带来的隐性成本优势显著。

但真正让海光CPU拉开战略纵深的，是今年推出的海光系统互联总线协议（HSL）。今年9月，海光牵头成立HSL工作组，汇聚20余家产业链成员单位。工作组通过技术研讨、协同开发等方式，持续推动从协议规范到硬件、软件、应用的全栈优化与开放共享。

在刚刚过去的HAIC2025上，HSL 1.0规范也同步公开，涵盖完整总线协议栈、IP参考设计及指令集，既实现各家AI芯片厂商与海光CPU的“紧耦合”，更能帮助外设芯片、OEM、系统及应用厂商快速搭建高性能系统，行业技术壁垒被进一步打破。

不过，海光CPU的不足同样清晰，在极致单核性能与能效比方面，与英特尔、AMD的最新旗舰产品仍存在差距。

海光DCU：“软硬协同”成为破局关键

英伟达的统治，一半靠算力，一半靠CUDA生态。硬拼硬件，短期难有胜算。海光DCU的选择是：硬件追赶，软件兼容，牵头共建“中国版CUDA”。

就硬件性能来说，虽然海光DCU的单卡绝对算力与顶尖产品仍有距离，但依托自研软件栈与共建生态标准，足以打造差异化竞争力。

一方面海光DCU团队集中精力打造出行业领先的AI软件栈体系，包括异构计算平台、人工智能基础软件系统、人工智能应用平台，完全兼容CUDA等主流生态，支持主流AI框架如TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle。这种兼容性大幅降低了开发者的迁移成本，用户几乎无需改变使用习惯即可稳定使用，使海光DCU在短期内快速构建起成熟的软件生态。

另一方面，海光深度携手光合组织6000余家成员，通过推出统一异构编程工具包openDU，方便与AI芯片厂商制定生态标准，为开发者提供统一映射接口（UPTK）与环境，共同完善工具链、丰富应用场景、培育人才体系。

根据公开信息，海光DCU已在20多个关键行业、300+应用场景实现广泛落地，持续为国家税务总局、海关总署、各地政府部门、多家国有银行、三大运营商等头部客户提供高品质服务。

在看到成绩的同时，也要看到问题，那就是海光DCU在性能参数、工具链丰富性与英伟达仍有差距。能否与顶级AI大模型与开发者形成协同效应，是生态能否真正繁荣的关键。

双芯战略：双芯协同的未来想象

海光的“双芯战略”，本质是在计算的两大核心领域进行全栈布局。CPU保障了在主流存量市场的基本盘与稳定现金流，而DCU则代表了面向AI增量未来的野心与探索。

在国产算力从“可用”到“好用”的爬坡阶段，海光展示了一种可能：不一味追求参数领先，而是在性能、兼容、生态、成本之间寻找最佳平衡点。

真正的竞争力，不只在于设计出一颗先进的芯片，更在于能否构建一个让开发者愿用、合作伙伴愿跟、用户愿买单的繁荣生态。海光正在这条路上扎实前行，它的选择，或许正是国产算力在当前阶段最理性的突围姿态。