云端被挤爆，海光把算力分层这张牌打了出来
 
最近看到一组数字挺震撼的：截至今年3月，我国日均Token调用量已突破140万亿次，两年跃升超千倍。Token在狂飙，但算力供给的逻辑还停在原地。

现在行业有个共识正在形成：AI算力不能全依赖云端数据中心。云端适合做大规模训练，但扛不住推理环节对实时响应、数据安全和本地处理能力的要求。所以未来的算力格局一定是分层的：云端训练、边缘推理、端侧响应，各司其职。

今年光合组织大会上，海光信息副总裁吴宗友也提到，算力正从云端走向边缘、走向终端。

打通云边端算力，关键在于全栈开放的软硬件协同。海光展区首次展示的“云边端”算力体系也是按这个路子走的。

底层是CPU+DCU双芯底座——C86系列CPU原生兼容x86生态，集成AI加速能力，提供低延迟、高可靠的通用算力；深算DCU聚焦高密度AI算力，兼顾大模型训练与推理。双芯异构协同，向上打通操作系统、编译优化与算子生态，向下延展服务器、整机与边端设备，让Token生产和AI推理能力更高效地匹配不同场景需求。

国海证券计算机首席分析师刘熹指出，过去市场给予海光信息的估值主要由CPU和DCU的云端数据中心场景贡献。

随着公司在端侧赛道布局深入，端侧AI的估值也将逐步体现。未来，端侧AI的市场空间、景气度及海光信息市占率潜力都非常可观。