当前，全球算力市场的风向标正在发生一次隐秘而深刻的偏转。 长期以来，算力竞赛的叙事核心几乎被GPU所主导，然而近期围绕高性能计算集群架构的一系列调整，正将聚光灯重新引向曾被视为“配角”的处理器中枢——CPU。 一种“价值回归”的逻辑，正从全球科技巨头的供应链决策，逐步传导至资本市场的估值体系，并开始在企业业绩中得到体现。 作为国内高端处理器领域的领军者，海光信息刚刚披露的2026年第一季度业绩显示，公司实现营业收入40.34亿元，同比增长68.06%。 这一显著高于行业平均水平的增长，正是上述趋势的直接映射。当AI算力竞赛进入下半场，CPU作为逻辑调度中枢与系统安全底座的确定性价值，正在推动海光信息跃入新的增长象限。 图片 逻辑重塑：AI时代的“指挥中枢”价值回归 这一变化背后的核心，在于算力结构本身的重塑。 市场的认知偏差，正在被产业实践逐步修正。中信证券在研报中指出，随着AI应用从单一的万亿参数训练走向千行百业的推理落地，算力集群的性能瓶颈已悄然迁移。 如果说训练阶段考验的是“肌肉”（加速卡），那么在涉及复杂任务编排与非线性逻辑决策的Agent（智能体）时代，算力系统更依赖于任务调度效率与资源协同能力，而这正是CPU所主导的领域。 需求侧的结构性变化，直接推升了市场对高性能通用CPU的需求。 海光信息在这一轮变化中展现出极强的增长韧性。其2026年一季度营收达40.34亿元，同比增长68.06%。 这份成绩单传递出一个清晰信号：在大规模算力集群中，CPU不仅没有被边缘化，反而因承担数据预处理、指令流转及跨芯片调度等关键职能，成为影响系统整体吞吐率的核心变量。 图片 行业分析师普遍认为，高性能CPU在AI算力栈中的价值占比有望迎来趋势性回升。而支撑海光承接这一轮需求变化的关键，在于其在架构与生态层面的长期积累。 生态护城河：主流兼容与“双芯协同”的商业溢价 在半导体行业，

在SaaS（软件即服务）深刻改变商业世界之后，一场从比特延伸到原子的变革，正在物流的“最后几公里”悄然发生。这一次，被“服务化”的不再是虚拟的软件，而是真实穿行于街巷的无人配送车。 这就是RaaS（RoboVan-as-a-Service，无人车即服务），它代表了一种全新的物流生产力供给方式：企业无需购买或维护任何硬件，可以像调用云端算力一样，按需使用无人车的运力，为即时零售、本地生活与社区商业注入确定性的自动化血液。 从SaaS的“轻”到RaaS的“实” SaaS的成功，源于将沉重的固定资产（服务器、软件授权）和复杂的运维工作，转化为灵活、可扩展的运营支出。 RaaS模式沿袭并实体化了这一逻辑： 按使用付费替代资产采购——客户不再需要一次性投入数十万甚至上百万购车，而是根据业务流量，按配送单数、行驶里程或使用时长支付费用。这让无论是本地小店还是全国性平台，都能以极低门槛，在旺季或高峰时段快速获得弹性运力。 全栈服务替代硬件集成——RaaS提供商交付的不是一辆车，而是一个“可衡量的结果”：将货物从A点运抵B点。 为此，他们打包提供了所有必要支撑：智能车辆、自动驾驶系统、云端调度、远程监控、地面运维、能源补给、保险与合规支持。客户得以从所有技术复杂性中彻底解脱。 持续进化替代固化资产——在按需服务的模式下，车队可通过OTA持续升级。今天使用的配送服务，下个月可能因为算法优化而能应对更复杂路况，或因商业规则迭代而支持新流程。客户无需更换硬件，业务便自动运行在最新、最安全、最高效的版本之上。 如果说SaaS是将IT部门“外包上云”，那么RaaS便是将末端物流的运力基础设施，“外包”给一个由机器人构成的弹性网络。 RaaS如何重塑传统物流逻辑 传统物流自动化（如AGV、传送带）与计划性物流，核心是在封闭、确定的环境下，追求固定路径的效率极致化。它们如同铁路系统，高效可靠，但需要巨额

“全民养虾”带来的算力黑洞，终于引起超节点玩家注意。 据业内媒体报道，面向快速增长的AI智能体与全场景算力需求，中科曙光近日或发布超节点革新性产品。 该公司此前在AI算力领域动作频繁，已推出多款针对性产品（如scaleX640超节点、scaleX万卡超节群），此次新品推出或有望通过高端算力下沉，补全龙虾算力缺口。 图片 当AI Agent渗透进千行百业，推理请求从每天几万次变成几亿次，算力“经济账”正成为决定AI企业竞速的关键变量。 前段时间，阿里云悄然调整了Coding Plan的优惠策略。官方给出的理由是“订阅量激增”，但业内人士认为，真正的原因是Token消耗的增长超出了所有人的预期。 与此同时，火山引擎也公布了Seedance 2.0的详细定价：纯生视频每百万Token收费46元，一段15秒的视频需消耗30.888万Token，成本约15元。 智能体用户端的感知更加明显。在技术极客眼里，“龙虾”不是玩具，是真正的 “数字员工” 。它能写代码、做数据分析、自动交易，甚至能帮你操作整个电脑系统。 然而，智能体的每一次思考、每一次行动，都在烧算力。有人算了笔账，如果“龙虾”24小时在线，不加限制地干活，一天成本少说也要几十块。 在企业级用户群体中，长期的AI训推需求往往会选择自建机房。不过，当前市场上主流的超节点产品，动辄亿元级采购门槛，绝大多数企业只能望而却步。 图片 正如当年的个人电脑——如果每台PC都卖到几十万，就不会有今天的数字经济。同样，龙虾对算力的需求确定性极强，当一项技术真正走向普及，它的成本必须下降到让大多数人无感的程度。高端算力平民化，正成为市场最迫切的呼唤。 回顾科技史，从大型机到PC，从PC到智能手机，每一次技术普惠的背后，都是产品形态的迭代——更小的体积、更低的门槛、更友好的体验。 今天，国产超节点正站在类似的关口。当8卡机器已经无法满足千亿模型训

国产AI前沿阵地正迎来突破性进展。 近日，继scaleX万卡超集群在国家超算互联网核心节点规模化落地，光合组织紧锣密鼓的在当地召开“国产万卡算力赋能大模型发展研讨会暨联合攻关启动仪式”。 没错，国产万卡超集群真正要大规模“用”起来了。而且据说落地目标直指AI头部领域——万亿参数大模型。 这两年，随着AI大模型参数规模大幅跃升，算力基础设施建设也在同步跟注加码。 尽管集群式算力体系相对复杂，而且AI用户对多元化算力需求迫切，供给侧厂商仍是通过开放的架构、统一的标准，走出了一条高效通用的“大算力普惠”之路。前两天爆火的scaleX万卡超集群就是一个样板。 当然，光说不练不行，万亿参数大模型是万超计算集群最好的试金石。 从技术应用层面来看，当数据量足够大时，AI大模型的参数越多，模型精度也越好。同时，参数量增加也必然造成计算量增加。 当AI大模型达到千亿、万亿级参数，训练和推理过程中就需要大量矩阵运算和浮点计算。对于高内存带宽与容量、低延迟与高并发处理能力等技术挑战非常大。 尤为关键的一点是，很多大模型玩家在算力选型中非常慎重。因为很多智算中心之间存在技术路线差异，甚至部分技术架构难以兼容主流生态，异构迁移过程中往往步步雷区。 某国产大模型技术负责人指出，由于芯片硬件结构差异和浮点计算的不确定性，叠加大模型参数量大导致精度误差被隐藏的现象，因此技术人员往往需要较长的时间来验证算子正确性和模型的收敛性。 另外，解决效果问题后，还会遇到性能损失的问题。 “因为不同计算精度和shape场景下的算子最优实现并不一致，一些国产算力的泛化能力还不够强，所以导致模型移植后的开箱性能往往无法达到理论算力上限，需要进一步开展深入的性能优化工作等。”上述人士表示。 毋庸置疑，“国产万卡超集群”拥抱“万亿参数大模型”是一个历史性机遇，但在如何赋能大模型实际应用场景上，依然需要在供需两端形成共识。 光合

在近日举行的光合组织2025人工智能创新大会上，信创领域龙头企业、A股知名上市公司曙光信息（603019.SH），突然对外抛出一则重磅决定，计划于2026年起，退出个人计算机与工控机市场的竞争。 消息传出后引发广泛关注。其实，这并非一次简单的业务调整，而更像是一场主动、清醒、甚至带有牺牲意味的战略撤退。 千亿市值巨头率先对内卷说不 12月18日，光合组织2025人工智能创新大会在江苏昆山举行，现场汇聚了上千家软硬件企业、芯片厂商和行业应用方。 就在会议接近尾声时，国家先进计算产业创新中心主任、曙光信息总裁历军，在演讲中突然宣布了这一决定。 业内震动的原因并不难理解，曙光此前已逐步淡出服务器整机业务，如今再退出PC与工控机市场，意味着该公司在终端与整机层面连续收缩战线。 从资本市场角度看，砍掉一项业务，对应的收入就要少掉一块。 财报显示，2025年前三季度，曙光实现营收88.2亿元，归母净利润为9.7亿，其中PC与工控机业务占比未披露，但接连退出三大板块，仍不可避免影响短期财务数据。 曙光为什么要这么做？答案就是“舍弃小家”，为了成全更大的产业格局。 在大会现场，历军明确表示，曙光会将把资源进一步集中到高性能计算、存储、高端工作站与计算服务等自身最具优势的领域，专注核心技术的研发和产品创新，从而提升整体算力生态的效率与竞争力，这些竞争力最终会赋予到光合组织的所有成员。 历军的一段直白表述，在现场引发强烈共鸣： “很多企业都是吃着自己的菜，却看着别人的锅，总觉得别人那块更赚钱、更轻松，结果大家一起卷，卷到最后所有企业都不堪重负，利润有限，产业也被拖慢。” 在他看来，中国算力产业真正需要的，不是更多“全能型公司”，而是明确分工、开放协作、各自做到极致的产业新格局。 如果每一家企业，都能在自己最擅长、资源最集中的细分方向上做到“中国最好”，整个产业链，反而会变得更强。 现实的挑战远

本周三，美团发布最新一季财报，利润承压导致股价暴跌。只隔一天，阿里也发布了最新季报。 最大的亮点是“淘宝闪购”即时零售业务，日均订单量站稳8000万单，峰值订单更是达到了1.2亿单。 8000万单这个数字令市场眼前一亮，因为这正是外卖大战前美团的日均订单数。也就是说，仅仅用了四个月的时间，淘宝就“自制”了一个美团。中长期看，这个“自制美团”将与淘宝电商大盘产生协同效应，为一个无所不包的大消费平台打开无尽想象空间。不得不说，这笔投入简直太值了。 这场由京东发起、美团应战，阿里在防守中觅得反击机会的外卖大战，从开战的第一天起，就是一场非对称战争。它的非对称性体现在很多方面，包括综合实力、业务结构，以及能够撬动的杠杆效应。非对称性决定了今天的局面，也决定了未来的走势。 简单回顾一下外卖大战的过程：今年2月，京东上线外卖业务，4月上线“百亿补贴”，正式发起外卖大战。美团跳出外卖业务，打磨“万物皆可配送”的即时零售业务，这对京东产生了巨大的威慑。 京东担心自己的核心业务会被蚕食，干脆以牙还牙，攻入美团的腹地。美团被迫应战，外卖大战开打。 这把行业老二饿了么推入了尴尬的处境。当时，饿了么的业务体量只有美团的1/3，面对外卖大战，它如果无动于衷，跟老大美团的差距势必扩大，甚至有可能完全掉队、就此完蛋，所以必须参战。 饿了么的优势是背靠阿里，阿里有两个选择，一是输送弹药，让饿了么参战；二是发挥集团作战的优势，另辟蹊径。阿里选择了后者，派出“大当家”淘宝出战，5月2日，淘宝闪购上线。 阿里曾提出过“履带战略”，简而言之，就是用成熟业务带动新业务。淘宝闪购的问世，其实就是“履带战略”的成果。淘宝有10亿用户，把外卖和即时零售业务植入淘宝，首先可以低成本转化淘宝用户。淘宝巨量的用户规模，为淘宝闪购出奇制胜奠定了基础。 外卖大战非常“烧钱”，发起者京东最先打不起，选择撤退。美团和淘宝都下足了血本，