de.wedoany.com-Bericht: Der inländische Rechenleistungsanbieter Haiguang Information hat kürzlich auf der Guanghe-Organisation 2026 Intelligent Computing Application Conference seine vollständige „Cloud-Edge-Endpoint"-Rechenleistungsarchitektur präsentiert. Mit einer dreischichtigen Architektur aus CPU, DCU und eingebetteten Chips begegnet das Unternehmen den Herausforderungen, die sich beim Absinken der Rechenleistung von der Cloud an den Rand und zu den Endgeräten ergeben, wie etwa Nutzungseffizienz, Anpassungskosten und Fragmentierung des Ökosystems. CITIC Securities schätzt, dass die KI-Durchdringungsrate bei Smartphones und PCs im Jahr 2026 45 % bzw. 62 % erreichen wird. Ein IDC-Bericht zeigt, dass die Auslieferungen von KI-Chips für IoT- und Edge-Endgeräte im Jahresvergleich um über 110 % gestiegen sind, was bedeutet, dass sich die Rechenleistung zunehmend an die äußersten Enden der physischen Welt ausdehnt.
Die heimische Rechenleistungsindustrie steht derzeit vor drei Hürden. Yang Zeyuan, Chefanalyst für Computertechnologie bei CITIC Securities, wies darauf hin, dass es in Schlüsselbranchen wie Finanzen, Energie und Verkehr nicht realistisch sei, sich vollständig auf die Cloud zu verlassen; eine hybride, heterogene, verteilte Rechenleistungsplattform sei die unvermeidliche Wahl. Xu Zhaohui, Chefingenieur der Postal Savings Bank of China, erklärte in seiner Rede, dass Banken und andere Finanzinstitute Rechenleistung für allgemeine Zwecke, intelligente Datenverarbeitung, Supercomputing und Edge Computing benötigen, die jeweils an ihre Szenarien angepasst sind. Die Rechenleistungskarten müssten über parallele Rechentechnologie sowie gute ökologische Offenheit und Kompatibilität verfügen. Die zweite Hürde sind die hohen Anpassungskosten für Unternehmen. Die Migration vom CUDA-Ökosystem auf inländische Plattformen umfasst mehrere Schritte wie die Anpassung von Operatoren, die Modellrekonstruktion und die Leistungsoptimierung, was für kleine und mittlere Unternehmen erhebliche Migrationskosten und Lernkurven mit sich bringt. Die dritte Hürde ist die Fragmentierung des Software-Ökosystems. Die getrennten Software-Stacks der inländischen Chip-Hersteller zwingen Entwickler dazu, die Toolchains immer wieder neu zu erlernen und die Operator-Bibliotheken neu zu schreiben. Du Xiawei, Präsidentenassistent und General Manager der Abteilung für intelligentes Rechnen bei Haiguang Information, erklärte, dass die Token-Ökonomie den Wandel der IT-Architektur vorantreibe und die ganzheitliche Koordination von Hardware und Software der Schlüssel dafür sei, dass die heimische Rechenleistung von „verfügbar" zu „gut nutzbar" werde.
Die von Haiguang Information vorgestellte „Cloud-Edge-Endpoint"-Rechenleistungsarchitektur basiert auf drei Säulen. Auf CPU-Ebene ist sie nativ mit der x86-Architektur kompatibel und übernimmt die Funktionen der allgemeinen Datenverarbeitung und Systemsteuerung. Sie bietet für Schlüsselbranchen wie Verwaltung, Finanzen und Energie eine unabhängig kontrollierbare, allgemeine Rechenleistungsunterstützung. Auf DCU-Ebene fungiert sie als inländisches GPGPU und passt sich nahtlos an das CUDA-Ökosystem an, basierend auf der heterogenen Rechenplattform DTK. Sie ist bereits mit über 400 großen KI-Modellen kompatibel und deckt gängige KI-Frameworks ab. Unternehmen können Code nahtlos migrieren, ohne dass eine erneute Entwicklung erforderlich ist. Die hohe Parallelverarbeitungsfähigkeit der DCU unterstützt den Übergang der KI vom Training zur Inferenz. Auf der Ebene der eingebetteten Chips zeichnen sich diese durch geringen Stromverbrauch, hohe Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit an extrem breite Temperaturbereiche aus. Sie sind speziell für Szenarien wie industrielle Steuerung und Edge Computing optimiert und lösen branchentypische Probleme wie schwache Rechenleistung am Rand, langsame Echtzeitreaktion und schwierige Anpassung an raue Umgebungen. Die drei Schichten werden von einer integrierten Sicherheitsfähigkeit durchzogen. Haiguang integriert Verschlüsselungstechnologie, vertrauliches Rechnen, vertrauenswürdiges Rechnen und Schwachstellenabwehr tief in die Chip-Ebene, sodass eine „native Sicherheit" ohne externe Sicherheitsgeräte erreicht wird. Im Bereich der industriellen Steuerung und eingebetteten Systeme wird ein aktives Abwehrsystem auf Chipebene aufgebaut.
Die Finanzbranche befindet sich bereits in der Phase der großflächigen Einführung. Die Postal Savings Bank of China hat auf Basis der Haiguang DCU ein OCR-Texterkennungsmodell bereitgestellt, das 31 Geschäftssystemen eine einheitliche Bilderkennungsfähigkeit bietet. Dies ermöglicht eine stabile Erkennungsleistung mit hoher Verfügbarkeit, hohem Durchsatz, elastischer Skalierung und Ressourcenisolierung, was zu einer doppelten Verbesserung der Sicherheit und Energieeffizienz der KI im Finanzbereich führt. In den Bereichen Industrie und Energie entwickelt sich die heimische Rechenleistung von „verfügbar" zu „gut nutzbar". Zhang Kaohua, Experte für eingebettete Produkte der Guanghe-Organisation, erklärte, dass KI auf der Endgeräteseite die Interaktionslogik und die intelligenten Grenzen der Hardware durch „Absenken der Rechenleistung" neu definiere. Die eingebetteten Chips von Haiguang werden in Szenarien wie intelligenten Inspektionsrobotern und hochpräzisen EtherCAT-Bewegungssteuerungen eingesetzt und finden in der Halbleiter- und Präzisionsfertigungsindustrie Anwendung. Als Reaktion auf industrielle Sicherheitsbedrohungen wie den Stuxnet-Virus und Triton baut die native Sicherheitsfähigkeit von Haiguang ein aktives Abwehrsystem auf Hardwareebene direkt auf der Chip-Ebene auf und bietet eine vertrauenswürdige Sicherheitsgarantie für die gesamte Kette kritischer Infrastrukturen. Bislang hat Haiguang über die Guanghe-Organisation die Anpassung und Optimierung von über 6.000 Ökosystempartnern und Zehntausenden von Software- und Hardware-Kombinationen abgeschlossen.
Du Xiawei erklärte: „Allein kommt man schnell, gemeinsam kommt man weit." Der Aufbau einer offenen Ökosystemplattform und die ganzheitliche Software-Kooperation zur Förderung der Tokenisierung der Industrie seien der unvermeidliche Weg, um die Nutzungshürden für heimische Rechenleistung zu senken und die Anwendungsgrenzen zu erweitern.
Rechenleistung sinkt nach unten, die Industrie steigt nach oben. In der zweiten Hälfte des KI-Industriewettbewerbs geht es nicht darum, wer die beeindruckendere Demo hat, sondern darum, wer die Rechenleistung wirklich zu einer für alle Branchen greifbaren Produktivkraft machen kann. Vom Absinken aus der Cloud an den Rand, von der Ausdehnung aus dem Rechenzentrum in die Fabrikhalle – die heimische Rechenleistungsindustrie durchläuft einen Wandel von „vorhanden" zu „gut". Der Schlüssel liegt darin, von „Kapazitätswettbewerb" zu „Ökosystemfokus" überzugehen.
