4 月 2 日，海光信息在北京举行 2026 年春季技术沟通会，正式公开了基于“内生安全”理念的多项新技术成果，并首发 DCU 软件栈年度版本。
官方称，由数万张海光 DCU 组成的算力集群，正在为国内多个万亿参数大模型训练提供软硬件耦合支撑。
所谓“内生安全”，通俗讲就是让芯片本身自带安全能力，而非依赖外挂式防护。海光在此方向上完成了一次全面升级。
通过自主拓展安全算法指令、内置安全处理器等手段，海光 CPU 与 DCU 原生支持密码技术、机密计算、可信计算、漏洞防御四大方向。
其中在漏洞防御方面，海光称已在 C86 架构自主演进中建立起主动防御机制，对熔断、幽灵等国际芯片高危漏洞实现原生免疫或修复。
同期发布的 DCU 软件栈年度版本则更值得关注。据光合组织人工智能专委会副主任胡辰介绍，新版本围绕全场景生态支持、全维度性能优化和大规模集群效率三个方向推进。
DTK 26.04 异构计算平台以完整成熟的计算库覆盖训练、推理和 AI4S 等场景，DAS 1.8 集成了超 2000 个算子，并支持超过 100 种主流 AI 框架与推理引擎。
海光方面披露，依托数万张 DCU 集群，团队通过算子调优、编译优化和通算融合等多项技术，已初步实现 10 万亿模型参数的稳定运行，MLPerf 等多项测试达到国际领先水平。
海光信息副总裁应志伟在会上直言，AI 时代的算力安全挑战已超越传统方案的能力范畴，必须从计算架构的最底层寻求突破。
这种表述很大程度上反映了整个行业的焦虑，当算力成为大国博弈的关键资源，安全问题的确不再只是芯片厂商的技术选项，而是一个绕不开的命题。
站在这个节点上，一个自然的问题是，当英伟达 GB300 刚拿下 MLPerf 全部第一、领先第二名 9 倍的背景下，国产算力的安全叙事能够打动市场吗？
2026 年全球 AI 服务器出货量预计增长超过 28%，这个增量市场正变得越来越大。国内市场的竞争格局也日趋多元。
华为昇腾凭借全栈自研体系占据行业标杆地位，海光走的是兼容 CUDA 生态的路线，壁仞和摩尔线程则刚刚完成上市融资、正加速训练算力突破。
技术路线的分化意味着生态的碎片化依然严重，各家厂商指令集不统一，开发者的学习成本和迁移成本都难以有效降低。
海光的策略清晰，从芯片底层锁住安全，用软件栈降低迁移门槛。万卡集群的实际表现和 10 万亿参数规模的稳定性，至少说明这条路在工程层面走得通。
但真正的考验不在于技术发布本身，而在于生态能否真正跑起来。从“可用”到“好用”，中间差的不是一场发布会，而是大量开发者日复一日的实际使用和反馈。
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