海光信息副总裁吴宗友在接受媒体采访时提出，大模型时代正催生Token（词元）的价值分层体系，云端与边端将分别形成“大而全”与“快而准”的差异化产出模式。他强调，算力底层的一致性是支撑这种分层协同的关键——只有实现指令集、开发框架等全链路统一，云端训练的效率才能无损延伸至边端与终端设备。
长期以来，云边端协同面临落地难题，核心矛盾在于底层算力架构的割裂。吴宗友指出，不同终端采用异构芯片与开发框架，导致云端模型迁移至边端时性能衰减严重，这一痛点制约了技术规模化应用。海光信息通过统一指令集、应用逻辑及开发框架，不仅实现了CPU与DCU的算力协同，更将安全模块等配套能力纳入标准化体系，系统性降低了跨终端适配成本。
基于算力架构的统一，“Token谱系”概念应运而生。吴宗友将其类比为大模型与垂类模型的分化路径：云端依托大算力生成通用型Token，适用于广泛场景；边端与垂直领域则聚焦即时性与精准性，产出面向具体任务的专用Token。随着智能体技术普及，终端侧的Token需求将呈现爆发式增长，不同层级算力产出的Token价值将进一步分化，最终形成分工明确的产业生态。
科学智能（AI for Science）的深化应用成为算力融合的另一重要方向。吴宗友表示，该领域已从高端科学计算延伸至家庭辅助机器人等多元场景，当前正加速向AI for Engineering等精细化领域渗透。以建筑、制造行业为例，AI与工程学科的交叉正在催生新的科研范式与产业模式。他预测，未来AI将深度融入制造、教育、医疗、金融等领域，与行业场景的结合颗粒度将持续细化。
产业链生态协同被视为破解算力落地“最后一公里”的关键。吴宗友强调，单一算力产品无法满足用户复杂需求，需通过芯片、操作系统、数据库到应用层的全链条协作，构建可持续创新的解决方案。海光信息依托光合组织6000余家生态伙伴及超1.5万项软硬件适配成果，正推动生态协作从“适配兼容”向“联合创新”升级——由算力厂商牵头，联合操作系统、数据库、云服务商等共同响应用户创新需求，已成为产业协作新模式。
区域层面，河南省正成为国产算力落地的标杆案例。在光合组织智能计算应用大会上，搭载海光芯片等国产算力底座的曙光8000（登峰）AI超集群正式启用，这是全国首个十万卡规模的全国产化项目。目前，河南运营商、金融机构及科研院所已广泛开展国产算力应用，覆盖教育、工程、科研等多个领域。吴宗友认为，算力集群的价值不仅在于基础设施本身，更在于通过产业聚集效应吸引人工智能企业集聚，再借助生态平台将本地产品推向全国市场。
针对下一步发展，吴宗友指出，行业需在通用方案基础上，结合区域产业特性打磨场景化解决方案，通过精细化运营让算力红利渗透至产业末梢。例如，针对不同地区的制造业需求定制AI质检方案，或为医疗机构开发专用医疗影像分析工具，这些细分领域的深耕将成为算力价值释放的新增长点。
