“我们正站在AI大规模应用落地的关键节点，迫切需要更高性价比的推理芯片来推动这一进程。”云天励飞董事长兼CEO陈宁强调道。

2月3日，云天励飞正式举办“大算力芯片战略前瞻会”，首次对外公布未来三年在大算力AI推理芯片领域的战略布局。公司将核心研发资源集中于攻克大模型落地过程中的“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，从而推动AI技术从概念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重心正加速向推理侧倾斜。

谷歌在发布第七代TPU“Ironwood”时，明确将其定位为“面向推理时代”的基石，强调在大规模推理场景下系统化的能效优化至关重要。

与此同时，产业整合的步伐也在加快。知名企业与推理芯片初创公司Groq达成非独占许可合作，通过支付许可费的方式获得了其推理技术的授权，并吸纳其核心工程团队加入，以强化公司在推理与实时工作负载方面的能力。

云天励飞高管指出，推理侧的竞争已不再是单纯追求“把模型做得更强”的参数竞赛，而是转变为“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关键门槛。

“公司的目标是将百万Token的成本每年降低100倍。到2030年，我们要实现百亿Token成本仅为一分钱人民币，只有达到这个水平，才能真正称得上是一场工业革命。”陈宁表示。

架构创新

面对推理时代对系统级协同的更高要求，云天励飞确立了GPNPU技术路线，提出“GPNPU = GPGPU + NPU + 3D堆叠存储”的组合式架构。这一设计兼顾了通用计算的“广泛适用性”与NPU的“高效能特性”，旨在从工程层面系统性解决可迁移、可部署、可持续降本三大核心难题。

具体来看，在通用生态层面，云天励飞的GPNPU架构将兼容CUDA生态，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迁移门槛。

在推理能效层面，NPU能够实现更高的计算效率和能效比。面对大模型推理这类高度结构化、可被体系化优化的负载，专用化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，云天励飞正深度研发3D堆叠存储及更前沿的互连技术，以提升带宽与能效，有效降低推理时延。

在架构工程与产品化路径上，云天励飞采取“算力积木”架构，即通过Chiplet扩展与互连思路，将标准计算单元进行模块化封装与组合，让算力能够像搭积木一样按需扩展，形成从边缘到更大规模推理集群的弹性产品形态。同时，围绕真实业务负载持续迭代，逐一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，云天励飞CTO表示，将不遗余力地投入大算力芯片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。

云天励飞的技术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、低时延解码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，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，云天励飞高级副总裁、CFO兼董秘特别强调，公司是目前国内少数手握充足国产产能保障的企业之一，这将为后续芯片的大规模量产与交付提供极高的确定性。