瞄准工厂、工业机器人、能源等场景：海光把算力能力从云端延伸到端侧
瞄准工厂、工业机器人、能源等场景：海光把算力能力从云端延伸到端侧
2026年09月24日 14:48
作者：
张露
当前，全球算力从 数据中心 ，加速向端侧、边缘侧业务场景延伸。国产端侧芯片也从基础可用，迈向行业场景规模化落地的新阶段。
9月22日， 海光信息 在深圳发布1000系列CPU，这是海光首款面向工业控制等物理世界场景的芯片，标志着这家以 数据中心 高端算力芯片见长的厂商，正式将算力版图从云侧延伸至边缘与端侧。
一款新品的背后，是海光对算力流向的一次重新判断。 海光信息 总裁沙超群在发布会上表示，海光长期聚焦 数据中心 高端算力芯片，主打服务器CPU与面向 人工智能 市场的DCU两条产品线，“经过多年的打磨和大规模的应用落地，能看到我们在数据中心领域的产品已经在性能、稳定性方面经受了市场的检验。在生成式AI、供应链和交付能力方面也非常成熟。正是有了云侧这些扎实的功底，才有能力开拓新的计算场景。”
那么，新的计算场景在哪里？沙超群给出的判断是：算力正在从云端，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。”他指出，这些场景对环境的实时性、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，有一些需要在本地设备上完成。
市场空间已可量化。沙超群援引IDC预测称，到2029年，全球在边缘算力芯片领域的系统支出将达到4500亿美元。未来几年，将会保持持续快速的增长。AI的负载是最重要的 驱动力 。
沙超群还分析，国产化正持续向各行业纵深渗透——早期集中在服务器、PC等标准产品，如今已延伸到工控、能源、交通等端侧智能应用，“这类场景工况复杂，对稳定性、安全性要求非常高。AI下沉再叠加行业国产化，端侧智能算力已经成为国产算力很重要的增量市场。”
判断要变成产品，靠的是提前布局的组织能力。沙超群透露，芯片研发一般需要2到3年，海光两年多前就组建了面向创新的产品线。目前海光形成三条重要产品线：面向数据中心的高端通用处理器产品BU、面向 人工智能 的DCU产品BU，以及专门面向终端、工作站、端侧智能算力芯片方向的创新产品线。
“对海光而言，它并不是仅仅新增一颗芯片，而是算力版图的重要拓展。”沙超群说，依托1000系列，海光把能力延伸到边缘和端侧，形成云端CPU、DCU加上端侧算力芯片的完整布局。该产品在继承海光高可靠设计思路的基础上，针对工业、能源、交通、医疗场景进行了专门优化，以适配工控、边缘侧应用的复杂使用环境。
端侧AI能力，是这颗芯片区别于传统工业控制产品的关键。 海光信息 总裁助理、创新产品部总经理黄维在会后接受采访时表示，AI正从云端下沉到端侧，端侧AI市场正处于爆发式增长阶段。“AI一定是未来的趋势，AI就是未来。”他介绍，除增强通用算力、IO接口、安全、可靠性并降低功耗外，海光1000还增强了端侧AI支持能力，提供了基础的AI算力，面向工业控制、工业 机器人 、智能制造等应用场景。
增量市场究竟有多大？海光信息销售支持部总经理赵晓明给出了一组参照：今年多家主要上市公司的AI工业产品较去年同期增幅较大。他同时表示，由于市场刚刚兴起，难以给出准确数字，“有机构预测，明年（2027年）在边缘算力的增长上接近1.5倍到2倍，仅供参考”。
针对产能与备货，光合组织嵌入式产品专家张考华表示，备货计划一定来自市场信息反馈，集团层面通常提前一年摸底预测容量，并结合价格策略进行安排，“价格的形成不是我们单方面的一厢情愿，而是市场行为。不能盲目备货，如果备货不足，产能不足市场就紧张。”
黄维现场补充，当前产能受外部供应链波动影响最大的因素是内存。为此，海光1000同时支持DDR4和DDR5，以对冲内存供货及价格波动风险。在后续的持续设计中也一样，尽量在不增加或者少增加芯片成本的情况下，支持和兼容更多的DDR类型。
沙超群坦言，端侧场景相对分散、行业差异大，“只靠芯片厂商单打独斗很难落地，离不开在座的整机、软件、方案的合作伙伴一起，形成有竞争力的产品和方案”。他表示，海光将持续投入端侧生态建设，做好软件适配与技术支撑，与合作伙伴深度协同，“期待和各位合作伙伴一起打磨方案，把端侧算力落地各行各业”。
（文章来源：广州日报）