海光CPU+DCU发力，瞄准能源行业“混合题”
看完海光在2026能源产业生态论坛展示的方案，最明显的感受是：能源行业终于不再照搬互联网AI的解法了。
海光信息副总裁吴宗友在2026能源产业生态论坛上提出一个观点：“算能共生”。他给出了一组数据：国内油气产量当量突破4.2亿吨，连续9年增产；发电量超10万亿千瓦时，新能源装机占比过半。能源生产规模持续扩大的同时，AI应用全面铺开，算力需求指数级增长——中石油昆仑大模型日均调用485亿词元，物探算力需求两年翻倍。
算力正在成为能源行业的新型基础生产力，但行业无法像互联网那样“All in AI”。数据库、云平台、生产管理系统依赖CPU长期稳定运行；地震处理、油藏模拟需要高精度科学计算；线路巡检、行业大模型又需要大规模训练和低时延推理。一类芯片想把这些活全包下来，现实中很难。
这也是海光一直精进“CPU+DCU”协同的原因。CPU承接通用业务、数据管理、虚拟化和任务调度，DCU负责大模型、工业视觉、HPC及并行计算，两类算力在一个底座上协同。陈星东将这种变化概括为从传统HPC走向“超智融合”，放在石油石化场景里并不抽象：以前地震处理和生产系统各跑各的，现在AI开始参与地质解释、工艺优化和生产决策，底层算力自然也要打通。
能源企业不会因为上了大模型，就把原有核心系统全部推倒重建。海光这条路线的看点，正是让传统业务和AI任务可以接着跑、一起跑。
海光信息 能源行业 国产芯片