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算力下沉产业现场:海光切入端侧市场,行业竞速转向生态比拼

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9月22日,海光信息在深圳发布1000系列CPU,正式将业务触角从熟悉的数据中心领域,延伸至工业控制、能源场站、轨道交通等端侧算力场景。发布会上,海光同时公布了未来端侧产品规划,后续将逐步覆盖主流商用、端侧AI和高端专业应用。

算力走出数据中心

过去十余年,全球算力的增长始终围绕数据中心展开。但随着工业智能化进入深水区,传统的“云端集中计算”模式正在遭遇越来越多的现实瓶颈。工业产线的运动控制需要微秒级的实时响应,数据回传云端再下达指令的延迟,可能直接造成生产事故;机器视觉、质量检测等应用产生的海量原始数据,全部回传云端会带来居高不下的带宽成本;而能源、医疗、金融等领域,出于安全合规要求,核心数据需本地留存。

“算力正在从云,慢慢向边缘和端侧下沉。人工智能今天不仅仅要跑在数据中心里,也逐步走向真实的物理世界,落地到工厂、能源场站、轨道交通、医疗设备、智能机器人等场景。”海光信息总裁沙超群在发布会上表示,这些场景对实时性、可靠性和稳定性要求很高,大量的数据处理、推理、控制决策,没有办法传到云端再同步回来,必须在本地设备上完成。

国际数据公司(IDC)的数据显示,2025年全球边缘计算支出约为2650亿美元,预计到2029年接近翻番至4500亿美元,年复合增速约15%。国内市场同样在加速,AIoT星图研究院与视觉物联联合发布的《2025年边缘计算市场调研报告》显示,2024年中国边缘计算市场规模突破950亿元,同比增长超30%;预计未来3年复合增长率21.7%,到2026年超过1300亿元。

一颗“小芯片”的入场券

与消费电子、服务器市场拼性能、拼迭代速度的逻辑不同,端侧工业场景有着一套完全不同的评价体系。芯片的峰值性能从来不是首要指标,稳定性、可靠性、供货连续性以及生态兼容性,才是客户选型的重要指标。

工业领域的设备生命周期普遍长达七八年甚至十年,设备一旦上线,不会轻易更换核心芯片。对客户而言,比起芯片性能快10%还是20%,更重要的是五年、十年后还能不能买到同型号的产品,现有工业软件能不能不用大幅改造就平稳运行。

作为海光首款面向工业控制等物理世界场景的处理器,1000系列走的是贴合行业需求的务实路线。没有主打高性能参数,而是把设计重心放在了宽温适应、低功耗散热、长期供货等工业场景的核心诉求上,同时沿用成熟的架构体系,兼容主流操作系统和软硬件生态,以此降低客户的迁移和适配成本。

海光信息总裁助理、创新产品部副总经理李成坦言,前期调研中合作伙伴反馈最多的诉求就是“长期稳定供应”。“我们和供应链达成协议,未来这个产品都会保证长期供应,保证十年的供应周期,确保大家使用这个产品之后,不会断供和停止。”他提到,除了供应周期,安全也是工业场景的核心关切,团队把服务器级的安全设计移植到了这款产品上,匹配行业对数据安全的要求。

市场竞速从芯片转向产业链协同

端侧算力市场大而分散,行业碎片化极强。从POS机、云终端到工业控制柜、机器人主控,不同细分场景的需求差异极大,芯片几乎不会单独卖给最终客户,而是要集成在主板里,搭配操作系统、行业软件,以整机方案的形式交付。

在业内看来,这也正是端侧算力市场的核心壁垒:不是芯片设计能力,而是对行业场景的理解和生态整合能力。单一芯片厂商不可能覆盖所有行业的需求,必须和整机厂商、软件厂商、行业方案商深度协同,才能打磨出真正可用的产品。上海赋华慧创智能信息技术有限公司执行董事邱柏儒提到,和海光的合作不是单一产品的合作,而是生态层面的协同。深圳市智微智能科技股份有限公司工业事业部总经理苏行则表示,工业场景分为工厂智能制造和垂直行业智能两大板块,需要和不同领域的合作伙伴一起,针对细分场景做适配优化。

当前国内工业端侧的算力市场,仍以国际厂商的产品为主导。海光信息销售支持部总经理赵晓明分析,存量市场已经有3000万台工业控制设备,其中大部分都是基于成熟的X86生态,兼容现有生态的国产产品,可以很好地解决客户升级改造的成本问题。

不过业内也普遍认为,端侧算力市场是一个慢赛道,不可能像消费电子一样快速起量。产品验证周期长,生态打磨需要时间,客户决策链条长,都是行业的常态。对国产厂商而言,推出芯片只是第一步,后续能不能持续迭代产品、能不能跟上行业需求的变化、能不能把生态做深做透,才是长期竞争的关键。

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