近一段时间，以较低成本训练出高质量的大模型成为新的潮流，人们在欢呼AI应用由此驶入快车道的同时，也非常关注其对算力基础设施产生的重大影响。
首要的问题是：算力的总需求是否会有所减少？大模型新的“炼金术”表明，过往依赖巨大算力投入换取模型能力提升的路径并非唯一正途，合理的算力支出叠加高质量数据和更高效的算法，同样能取得不错的效果。有人担心大型数据中心建设进度可能因此放缓，服务器等核心产品的采购亦会受到波及。
笔者认为，短期、局部的冲击也许不可避免，但算力总需求的整体增长前景依然乐观。根据经济学界著名的“杰文斯悖论”，技术进步提高了资源的使用效率，往往会增加而不是减少该资源的消耗率。结合当下的情境翻译一下，即大模型效率的显著提升会刺激“AI+办公”、“AI+医疗”、“AI+服务”等热点应用纷纷涌现，AI算力也将逐步“下沉”到各个区域，普惠红利催生的算力总需求必然持续上升。
下一个问题是：虽然算力总需求向上的趋势未变，但结构性的调整肯定会发生，到底谁能成为新一轮算力变革的最大受益者？敏感的资本市场实际上已经做出了初步判断，国际GPU巨头的股价出现大幅震荡即是信号——垄断性的AI生态不利于整个产业链的健康发展，用户拥有多元选择、算力供给百花齐放的崭新生态呼之欲出。
这是一个充满变数亦蕴藏机遇的关键节点：自主创新的国产芯片和服务器厂商有望重塑AI算力格局，再加上大模型厂商、云服务商、应用开发商等环节的协同发力，具备丰富场景优势的国内AI产业将走出一条“中国式现代化”道路，在全球化版图中赢得举足轻重的地位。
作为算力基础设施的核心基石，搭载国产处理器的服务器无疑在这盘“大棋”中扮演开路先锋的角色。目前，国产芯片的技术路线不尽相同，资源禀赋与发展路径也存在差异，谁能在AI变局中脱颖而出备受瞩目。其中，搭载海光处理器的服务器在市场中表现出强劲的上升势头，其路径选择与长线策略颇具示范效应。
技术路线选择：哪一条路能越走越宽？纵观IT产业的发展历程，技术路线的博弈始终是最吸睛的重头戏。很多在初期被看好的技术并未成为市场主流，最终胜出者往往出人意料。
不过，去掉“抓马”的戏份，不难发现“剩者为王”的基因还是存在一定程度的共性。例如：更“兼容开放”，X86服务器替代小型机即是明证；更“易用好用”，Windows打败其他操作系统靠的就是这个因素。
与其他路线相比，x86架构具备兼容性强、软硬件生态丰富等突出特点，在中国服务器市场，x86架构服务器占据比例更高达96%以上。海光凭借x86指令集完整交叉专利授权及强大的自研能力，在掌握完整x86指令集源码的基础上构建国产C86体系，具备“原生兼容”杀手锏，搭载其芯片的服务器可天然支持当前应用市场的主流软件，从源头上解决95%以上的迁移难题。而其他技术路线的厂商更多通过增加服务来弥补兼容性欠缺的短板，由此衍生的成本和不确定性让不少行业客户望而却步——毕竟，对众多行业客户而言，在关键业务领域向国产平台迁移并不是容易做出的选择，需要在效率、成本、风险等维度反复权衡。
长期主义制胜：在全场景、多周期的旷野中持续奔跑选对了路只是万里长征第一步，如何在荆棘丛生的旷野中持续奔跑，穿越纷繁场景的迷雾，应对不同周期的挑战，才是企业安身立命的核心议题。
海光平台是天生的长期主义者——前期巨大的研发投入转化为丰厚的市场回报需要很长的时间，且不仅必须满足客户当下的需求，更要着眼未来，帮助客户解决成长道路上各个阶段的难题，为千行百业的数字化、智能化进程保驾护航。
目前，海光平台服务器机型已达近百款，可实现对云计算、大数据等通用计算，AI训练、推理等智能计算，以及工业应用和边缘计算等各类场景的全覆盖。
通用计算是CPU的主战场，也是国产化替代的突破口。行业客户高度重视国产服务器的真实性能表现，以保障业务的平滑过渡。据了解，在配置相同的情况下，搭载海光最新一代CPU的服务器性能已超过国际主流水平，在整型测试、浮点测试和SPECpower测试中都取得优异成绩，且达成能效与性能比翼齐飞。目前，海光平台服务器已广泛应用于党政、电信、金融、互联网、教育、交通等关键行业，市场份额保持领先。
在大模型突破瓶颈、AI应用加速渗透的背景下，很多行业客户的业务创新不再局限于通用计算场景，满足多元负载、智能计算的需求是海光平台服务器的新课题。海光平台服务器可以面向大数据处理、商业计算等计算密集型应用场景，以及人工智能、泛人工智能类运算加速领域，实测效果显示其性能已达到国内先进水平，能帮助客户打通不同场景之间的樊篱，在AI重塑业务的长跑中占得先机。
站在更长远的视角，国内AI产业承担着促进行业转型、驱动经济升级的重大使命。依循长期主义的理念，海光平台以兼容开放之道赋能服务器全产业链，共塑多元共生系统，正在成为国内AI产业“兼济天下”的不二之选。
