【AI算力从“规模上半场”转向“应用下半场” CPU需求持续走高】人工智能从追求算力规模的上半场向追求应用和场景落地的下半场转变。日前，光合组织2026智能计算应用大会于郑州召开。中国首个全国产十万卡AI超集群——曙光8000（登峰）正式落成，并同步接入国家超算互联网。这标志着AI基础设施建设开始从万卡级迈向十万卡级部署阶段。系统搭载海光等国产芯片算力底座，进一步验证了海光芯片支撑大规模Token生产和产业级AI应用的能力。

随着人工智能向更多端侧场景落地，CPU和嵌入式产品迎来了新机会。海光信息服务器产品部总经理张攀勇表示，长期以来市场存在 “AI算力等同于GPU” 的固有认知，但随着智能体、海量Token应用普及，看到了AI算力分工出现明显范式转变。张攀勇指出，此前数据中心服务器普遍采用1块CPU配4至8块加速卡的配比，如今叠加多元业务负载后，比如像存储，像数据库、向量计算，CPU与加速卡配比已趋近1:1，CPU算力需求持续走高。

随着人工智能向端侧落地，2026年被定义为端侧AI元年，算力正从云端持续向边缘、终端下沉。光合组织嵌入式产品专家张考华接受采访时表示，AI上半场聚焦云端训练，通用GPU是核心；进入下半场，商业化落地成为主线，推理需求全面爆发，NPU、TPU、BPU 等各类终端XPU加速渗透各行各业。（澎湃）