“我们正全面迈入AI应用大规模落地的关键时期，真正需要的是更高性价比的推理芯片。”云天天励飞董事长兼CEO陈宁这样强调。

2月3日，云天天励飞正式举办“大算力芯片战略前瞻会”，首次对外公布了未来三年的大算力AI推理芯片战略布局。公司计划将核心研发资源集中于攻克大模型落地面临的“成本壁垒”，通过底层架构创新，力争实现百万Tokens推理成本降低100倍以上的目标，以此推动AI技术从“技术尝鲜”走向“普惠生产力”。

加速布局推理算力

当前，全球算力产业的发展风向正加速向推理侧倾斜。

谷歌在2025年4月发布第七代TPU“Ironwood”时，明确将其定位为“面向推理时代”的基石，并强调其在大规模推理效能上的系统性优化。

与此同时，产业整合的步伐也在加快。2025年12月，英伟达与推理芯片企业Groq达成非独占许可安排，通过支付许可费的方式获得了Groq推理技术的授权，并吸纳其核心工程人才团队加入，以强化其在推理与实时工作负载方面的能力。

云天天励飞高管指出，推理侧的竞争已不再是单纯“把模型做得更强”的参数竞赛，而是转向“让应用跑得更久、更稳、更便宜”的效能竞赛，单位推理成本与交付效率已成为规模化落地的最大门槛。

“我们的目标是将百万TOKEN的成本每年降低100倍。到2030年，我们要实现百亿TOKEN成本仅一元人民币，只有到那时，才是一场真正的工业革命。”陈宁表示。

架构创新

面对推理时代对系统级协同的迫切需求，云天天励飞确立了GPNPU技术路线，并提出了“GPNPU=GPGPU+NPU+3D堆叠存储”的组合架构。这一设计旨在兼顾通用计算的“通用性”与NPU的“高效性”，从工程层面解决可迁移、可部署、可持续降本三大难题。

具体来看，在通用生态层面，云天天励飞的GPNPU架构将兼容CUDA架构，实现一行代码完成CUDA程序兼容，大幅降低了用户进入生产系统的门槛。

在推理能效层面，NPU能够实现更高的计算效率和能效比。面对大模型推理这种高度结构化、可被体系化优化的负载，专用设计带来的能效优势更容易转化为真实的成本优势，这也是国际厂商持续加码专用路线的重要原因。

针对业界公认的“内存墙”瓶颈，云天天励飞正深度研发3D堆叠存储及更前沿的互联技术，以显著提升带宽与能效，有效降低推理时延。

在架构工程与产品化路径上，云天天励飞采取“算力积木”架构。即通过Chiplet扩展与互联思路，将标准计算单元进行模块化封装与组合，让算力像搭积木一样按需扩展，形成从边缘到更大规模推理的弹性产品形态；同时，围绕真实业务负载持续迭代，逐项击穿推理链路中的成本与时延瓶颈，最终形成可复制交付的综合最优解。

打造全场景算力矩阵

面向未来三年的规划，云天天励飞CTO李爱军表示，公司将不遗余力投入大算力芯片DeepVerse的研发，围绕推理成本、时延与吞吐的核心矛盾持续迭代，并按产品节奏梯度覆盖市场需求。

云天天励飞路线图将对标国际主流平台的代际演进，聚焦长上下文预填充（Prefill）、低时解码码（Decode）等关键推理阶段的系统优化，在真实负载下持续兑现“更便宜、更稳定、更易部署”的交付目标。

陈宁在演讲中将公司核心竞争力总结为技术、产能、生态、市场、资本五大关键要素。这五大维度的协同共振，不仅是云天天励飞应对行业激烈竞争的底气，更为未来三年战略的稳步落地提供了坚实的体系化保障。

去年，云天天励飞进行了“1+4”架构调整：“1”指聚焦于AI大算力推理芯片，“4”则是四大事业群。作为生态构建者，四大事业群旨在解决芯片从“研发生产、优化打磨到市场推广”的核心难题。其中，政企事业群作为基石，将凭借深厚的行业经验，将战略重点转向推理设备和智算中心的建设。此外，云天天励飞还计划打造区域级“千卡集群”，树立城市AI算力赋能的新标杆。

针对行业普遍关注的供应链安全问题，云天天励飞高级副总裁、CFO兼董秘邓浩然特别强调，公司目前是国内屈指可数手握充足国产产能保障的企业之一，这将为公司后续芯片的大规模量产与交付提供极高的确定性。