重磅落地！企业AI算力基座建设指引来了

　　8月18日，以“智筑基座·融通产业”为主题的中国人工智能产业发展联盟第十八次全体会议在北京召开。大会汇聚政产学研各界代表，集中开展政策宣贯、标准发布和成果解读，并发布六份重点研究报告，覆盖算力、具身智能、智能体治理等人工智能产业重点方向。

　　会上，海光信息技术股份有限公司、中国信息通信研究院人工智能研究所、海光产业生态合作组织、中国人工智能产业发展联盟基础软硬件与生态工作组联合发布《数智时代企业算力基座建设路径与行业实践研究报告》。报告聚焦企业算力底座建设现实痛点，围绕选型方法、生态建设和行业落地形成体系化建设思路，结合能源、制造、央企司库、集成电路和工业软件等多领域落地经验提供实践参考。

　　算力建设进入“重质量”阶段

　　随着大模型加快进入企业研发、生产和经营环节，算力需求不断增长，但企业关注的问题已经明显变化。

　　此前，企业算力基础设施建设多将芯片性能、设备规模、峰值算力作为核心评判指标。而当算力深入核心生产系统后，供应链稳定性、业务迁移平滑度、软硬件兼容性、长期运行可靠性，以及能耗与运维成本的可控性，将共同影响投入成效。报告指出，当前企业算力底座建设与选型的主要瓶颈集中在供应链安全与韧性、软件生态与系统适配、商业落地与应用牵引和能源约束与可持续运行四个层面。

　　系列变化表明，算力基建的评价逻辑正从规模扩张转向质量提升，国产算力也由解决“可用”问题，迈入生态成熟度、业务承载能力与长期运营效率综合竞争的新阶段。

　　四个维度厘清建设路径

　　针对上述痛点，报告构建国产算力底座建设选型“4C模型”，将算力底座视为多维耦合系统，围绕Chain(供应链安全与韧性)、Community(生态和产品矩阵)、Commercial(商业闭环)、Carbon(绿色高效)四个维度，为企业开展算力底座规划建设与选型决策提供方法参考。

　　供应链安全与韧性是底线。企业需综合考察产品核心技术、安全防护能力与持续迭代潜力，避免关键业务受单一技术与供应体系制约。

　　生态决定迁移成本。算力落地贯穿芯片、服务器、操作系统、开发工具、软件框架、模型和行业应用，生态完善程度将直接影响企业存量业务迁移和新应用部署成本。报告结合海光C86处理器、DCU、DAS软件体系及相关生态实践进行分析，呈现国产算力从单点适配走向产业协同的发展趋势。

　　商业闭环衡量算力的实际价值。报告强调，国产算力需进入复杂、高价值的真实业务，通过核心系统“真替真用”形成实际产出，并以一线需求反哺芯片、软件和系统优化。随着高密度部署加速，电力、散热和运维压力持续上升，绿色高效亦成为评估算力基座全生命周期成本的重要指标。

　　四个维度导向明确：企业建设算力基座，不能仅凭参数选型，需统筹考量技术底座、迁移生态、业务价值与长期运营。

　　行业实践提供可复制样本

　　报告系统梳理国产算力在重点行业的落地情况，多项标杆案例采用海光 C86 处理器、DCU加速卡等国产算力芯片，依托超节点高密度集群架构实现算力聚合，并与整机、基础软件和行业应用共同形成解决方案。

　　在能源领域，相关算力平台已承载勘探开发、生产运营等核心业务;在矿业央企司库场景，国产算力进入司库等关键系统，并通过分阶段迁移保障业务连续性;在制造领域，海光“云边端”算力体系可满足制造业场景低延迟、高可靠需求;集成电路和工业软件领域，海光C86处理器、DCU与EDA、SCADA等专业软件开展协同适配，支撑对计算性能、运行稳定性和软件兼容性要求较高的专业应用场景。报告同步收录某石化央企液冷DCU集群实践，据报告所载，该平台可支撑9类、200余项AI场景稳定运行。

　　上述实践体现了芯片、整机、基础软件与行业应用伙伴协同推进适配和落地的价值，也呈现了海光在算力芯片、基础软件、生态协同和行业适配方面的相关实践。

　　从发展痛点、建设方法到行业实践，报告回应了企业AI算力基座建设的共性命题。报告认为，迁移成本、核心业务承载能力和方案复用能力，将成为企业后续规划国产算力底座时的重要考量。