政务信息化建设的核心诉求是 “安全可控、全场景覆盖、低成本运维”，飞腾通过精准的产品定位与政策协同，构建起难以替代的场景竞争力。在硬件成本层面，2025 版中央国家机关集采标准为飞腾量身定制了性价比优势，其腾锐 D2000、D3000 双芯产品不仅完全契合台式机 5000 元、便携机 7000 元的预算上限，更实现该价格区间内的性能最大化。截至 2024 年底，飞腾政务市场占有率已超 50%，累计销量破 1000 万片，规模化效应进一步摊薄了硬件生产与供应链成本。
生态适配成本的控制是飞腾的核心优势所在。政务系统最忌 “碎片化适配”，飞腾已构建覆盖 7300 家伙伴的生态体系，联合推出 5500 多款设备，适配 7 万种软件及 200 万级移动 APP，其台式机与便携机产品实现软件生态一致性，大幅降低跨设备培训与适配成本。相比之下，其他芯片方案往往需要额外预留硬件成本的 20% 用于代码重构，而飞腾凭借成熟的适配经验，可将驱动适配等隐性成本降低 10% 以上。此外，飞腾通过 “国测” 安全认证，实现 “台式与移动办公” 算力同源、安全同标，彻底解决了政务场景中 “设备芯片不一、安全标准混乱” 的行业难题，避免了后期系统升级的重复投入。
政策红利与服务网络进一步放大了飞腾的成本优势。作为 2025 版央采标准中唯一双 CPU 入围厂商，飞腾的选型直接获得官方背书，地方政务采购可顺利用户现有生态，实现 “采购即能用”，规避了新品适配周期长、故障响应慢的风险。其覆盖部委到乡镇的全层级售后网络，能满足政务场景对服务响应速度的严苛要求，显著降低运维中断带来的隐性损失。
AI 中心的核心需求是 “高性能算力、低延迟协同、全生命周期成本可控”，鲲鹏与昇腾的 “计算 + AI” 双引擎架构，恰好破解了 AI 场景的成本与效率矛盾。在硬件初期投入上，鲲鹏服务器单价虽比飞腾高 15%，但从长期 TCO（总拥有成本）来看更具优势 —— 其三年维护成本比行业平均水平低 22%，尤其适合 AI 中心动辄数千节点的大规模部署场景。
鲲鹏的核心成本优势源于与昇腾 AI 芯片的深度协同。AI 任务的算力消耗主要集中在训练与推理阶段，单纯依赖通用 CPU 会导致算力浪费，而鲲鹏通过 PCIe 4.0 高速接口与 RDMA 远程内存访问技术，实现与昇腾芯片的微秒级数据交互，动态分配通用计算与 AI 计算资源。在贵州大学的实践中，基于鲲鹏 + 昇腾 910B 的架构，使公文、法律等大模型训练周期缩短 40%，推理成本降低 65%，这种协同效应让大规模 AI 任务的单位算力成本显著低于单一芯片方案。若采用飞腾方案搭建 AI 中心，需外接寒武纪思元 290 加速卡，单台设备额外增加成本约 1.2 万元，规模化部署时成本差距会持续扩大。
生态成熟度进一步强化了鲲鹏的成本竞争力。华为通过欧拉操作系统、MindSpore 深度学习框架与鲲鹏编译器的全链路优化，实现 AI 模型 “一次开发、多端部署”，开发者无需修改代码即可完成跨架构迁移，大幅降低了软件适配的时间与人力成本。在贵州财经大学的算力中心项目中，16 台鲲鹏超算服务器与昇腾 910B 训练推理服务器协同运作，支撑开源大模型研究的同时，为政务、金融等领域提供智能化解决方案，实现了算力资源的多场景复用，提升了设备投资回报率。
2025 年国产芯片的选型已进入 “场景定义成本” 的新阶段，飞腾与鲲鹏的差异化定位，本质上是对不同场景核心需求的精准响应。政务场景的成本核心是 “显性预算控制 + 隐性适配成本最小化”，飞腾通过政策绑定、规模化生态与全场景覆盖，实现了短期采购成本与长期运维成本的双重优化；而 AI 中心的成本核心是 “算力性价比 + 协同效率最大化”，鲲鹏与昇腾的双引擎架构解决了 AI 任务中通用计算与智能计算的割裂问题，通过技术协同降低单位算力成本。
从产业发展趋势来看，随着 “东数西算” 工程推进与信创产业规模化落地，这种场景化选型逻辑将更加清晰。政务领域的国产化替代将继续以飞腾为核心，依托央采标准的示范效应向地方深度渗透；而 AI 中心、超算集群等算力密集型场景，将进一步放大鲲鹏的协同优势。对于采购方而言，脱离场景谈成本无异于舍本逐末，唯有精准匹配核心需求，才能实现技术价值与成本效益的统一，推动国产算力产业在细分场景的持续突破。
