2月3日，云天勵(lì)飛正式舉辦“大算力芯片戰(zhàn)略前瞻會(huì)”，首次對(duì)外公布未來(lái)三年的大算力 AI 推理芯片戰(zhàn)略布局。面對(duì)人工智能從“基礎(chǔ)模型構(gòu)建”邁向“規(guī)?；瘧?yīng)用落地”的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，公司宣布將核心研發(fā)資源集中于攻克大模型落地的“成本壁壘”，致力于通過(guò)底層架構(gòu)創(chuàng)新，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)百萬(wàn) Tokens 推理成本降低 100 倍以上的目標(biāo)，推動(dòng) AI 從技術(shù)嘗鮮走向普惠生產(chǎn)力。



產(chǎn)業(yè)變局：推理競(jìng)速，從“參數(shù)內(nèi)卷”轉(zhuǎn)向“效能為王”

過(guò)去一年，全球算力產(chǎn)業(yè)的風(fēng)向標(biāo)已發(fā)生顯著偏轉(zhuǎn)，重心正加速向推理側(cè)傾斜。谷歌在 2025 年 4 月發(fā)布第七代 TPU “Ironwood”時(shí)，明確將其定位為“面向推理時(shí)代”的基石，強(qiáng)調(diào)在大規(guī)模推理與能效上的系統(tǒng)化優(yōu)化。

與此同時(shí)，圍繞“更低時(shí)延、更低成本”的推理芯片與系統(tǒng)能力，產(chǎn)業(yè)整合動(dòng)作也在加速。2025 年 12 月，英偉達(dá)與 Groq 達(dá)成非獨(dú)占許可安排，并吸納其核心工程人才團(tuán)隊(duì)加入，此舉被視為強(qiáng)化推理與實(shí)時(shí)工作負(fù)載能力的關(guān)鍵布局。

這些行業(yè)信號(hào)共同指向一個(gè)趨勢(shì)：推理側(cè)競(jìng)爭(zhēng)已不再單純是“把模型做得更強(qiáng)”的參數(shù)競(jìng)賽，而是“讓?xiě)?yīng)用跑得更久、更穩(wěn)、更便宜”的效能競(jìng)賽，單位推理成本與交付效率已成為規(guī)?；涞氐淖畲箝T(mén)檻。

架構(gòu)破局：GPNPU 路線(xiàn)重新定義“通用生態(tài)”與“極致能效”

推理時(shí)代的勝負(fù)手不在單點(diǎn)指標(biāo)，而在系統(tǒng)級(jí)協(xié)同：既要承接主流軟件生態(tài)，又要在推理負(fù)載下實(shí)現(xiàn)更優(yōu)能效與更低時(shí)延。

云天勵(lì)飛確立了 GPNPU 技術(shù)路線(xiàn)，并提出了“GPNPU = GPGPU + NPU + 3D 堆疊存儲(chǔ)”的核心公式，旨在兼顧通用計(jì)算的“通用性”與 NPU 的“高效性”，在工程層面同時(shí)解決可遷移、可部署、可持續(xù)降本三大難題。
在通用生態(tài)層面，鑒于 CUDA 仍是全球最成熟、覆蓋最廣的加速計(jì)算平臺(tái)之一，云天勵(lì)飛的 GPNPU 架構(gòu)致力于正視主流生態(tài)的遷移成本問(wèn)題，能夠?qū)崿F(xiàn)一行代碼完成 CUDA 程序兼容，極大降低了進(jìn)入生產(chǎn)系統(tǒng)的門(mén)檻。


在推理能效層面，NPU 能夠?qū)崿F(xiàn)更高的計(jì)算效率和能效比，面對(duì)大模型推理這種高度結(jié)構(gòu)化、可被體系化優(yōu)化的負(fù)載，專(zhuān)用化設(shè)計(jì)帶來(lái)的能效優(yōu)勢(shì)更容易轉(zhuǎn)化為真實(shí)成本優(yōu)勢(shì)，這也是國(guó)際廠(chǎng)商持續(xù)加碼專(zhuān)用路線(xiàn)的重要原因。

同時(shí)，針對(duì)行業(yè)公認(rèn)的“內(nèi)存墻”瓶頸，云天勵(lì)飛正深度研發(fā) 3D 堆疊存儲(chǔ)及更前沿的互連技術(shù)，以提升帶寬與能效，降低推理時(shí)延。

在架構(gòu)工程與產(chǎn)品化路徑上，云天勵(lì)飛進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了兩項(xiàng)可落地的優(yōu)勢(shì)。首先是“算力積木”架構(gòu)，即通過(guò) Chiplet 擴(kuò)展與互連思路，將標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算單元進(jìn)行模塊化封裝與組合，讓算力像搭積木一樣按需擴(kuò)展，形成從邊緣到更大規(guī)模推理的彈性產(chǎn)品形態(tài)。

其次是面向推理的系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化能力，公司拒絕單純的“芯片參數(shù)競(jìng)賽”，而是主張把“模型怎么跑得更省”沉淀到架構(gòu)里，圍繞真實(shí)業(yè)務(wù)負(fù)載持續(xù)迭代，逐項(xiàng)擊穿推理鏈路中的成本與時(shí)延瓶頸，最終形成可復(fù)制交付的綜合最優(yōu)解。

五大核心要素構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)護(hù)城河，將打造千卡集群

云天勵(lì)飛董事長(zhǎng)兼 CEO 陳寧在演講中指出，支撐公司跨越周期的，是長(zhǎng)期積累構(gòu)筑的商業(yè)護(hù)城河。他將核心競(jìng)爭(zhēng)力總結(jié)為技術(shù)、產(chǎn)能、生態(tài)、市場(chǎng)、資本五大關(guān)鍵要素。這五大維度的協(xié)同共振，不僅是云天勵(lì)飛應(yīng)對(duì)行業(yè)激烈競(jìng)爭(zhēng)的底氣，更為未來(lái)三年戰(zhàn)略的穩(wěn)步落地提供了堅(jiān)實(shí)的體系化保障。

針對(duì)行業(yè)普遍關(guān)注的供應(yīng)鏈安全問(wèn)題，云天勵(lì)飛高級(jí)副總裁、CFO 兼董秘鄧浩然特別強(qiáng)調(diào)，公司目前是國(guó)內(nèi)屈指可數(shù)手握充足國(guó)產(chǎn)產(chǎn)能保障的企業(yè)之一，這一戰(zhàn)略?xún)?chǔ)備為后續(xù)芯片的大規(guī)模量產(chǎn)與交付提供了極高的確定性。

陳寧還詳細(xì)解讀了云天勵(lì)飛的“1+4”架構(gòu)：“1”指聚焦于A(yíng)I大算力推理芯片，“4”則是四大事業(yè)部。作為生態(tài)構(gòu)建者，四大事業(yè)部旨在解決芯片從“研發(fā)生產(chǎn)、優(yōu)化打磨到市場(chǎng)推廣”的核心難題。其中，政企事業(yè)部作為基石，將憑借深厚的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，將戰(zhàn)略重點(diǎn)轉(zhuǎn)向推理設(shè)備和智算中心的建設(shè)。此外，云天勵(lì)飛還計(jì)劃打造區(qū)域級(jí)“千卡集群”，樹(shù)立城市AI算力賦能的新標(biāo)桿。

藍(lán)圖展開(kāi)：DeepVerse 領(lǐng)銜，全場(chǎng)景算力矩陣精準(zhǔn)卡位

面向未來(lái)三年的規(guī)劃，云天勵(lì)飛CTO李?lèi)?ài)軍表示，將不遺余力投入大算力芯片DeepVerse的研發(fā)，圍繞推理成本、時(shí)延與吞吐的核心矛盾持續(xù)迭代，并按產(chǎn)品節(jié)奏梯度覆蓋市場(chǎng)需求。

路線(xiàn)圖將對(duì)標(biāo)國(guó)際主流平臺(tái)的代際演進(jìn)，聚焦長(zhǎng)上下文預(yù)填充（Prefill）、低時(shí)延解碼（Decode）等關(guān)鍵推理階段的系統(tǒng)優(yōu)化，在真實(shí)負(fù)載下持續(xù)兌現(xiàn)“更便宜、更穩(wěn)定、更易部署”的交付目標(biāo)。



推理時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，本質(zhì)是“單位推理成本”的競(jìng)爭(zhēng)。只有把推理做得足夠便宜、足夠穩(wěn)定、足夠易用，AI 才能從“看得見(jiàn)的能力”走向“用得起的生產(chǎn)力”。

未來(lái)，云天勵(lì)飛將以 GPNPU 架構(gòu)為核心，大力推進(jìn)云端大算力強(qiáng)化軟硬協(xié)同與存儲(chǔ)體系攻堅(jiān)，力爭(zhēng)將百萬(wàn) Tokens 推理成本降低 100 倍以上，推動(dòng)大模型從示范應(yīng)用走向規(guī)模化交付。