云天勵飛近日召開“大算力芯片戰略前瞻會”，正式公布未來三年在AI推理芯片領域的戰略布局。公司提出“訓練追趕、推理超車”的發展路徑，計劃通過技術突破降低大模型推理成本，推動AI技術從實驗室走向規?；瘧脠鼍?。
董事長兼CEO陳寧在會上指出，訓練芯片與推理芯片在技術需求上存在本質差異。訓練芯片追求算力規模與計算精度，而推理芯片的核心競爭力在于成本控制與效率優化。他透露，公司正以“百萬Tokens一分錢”為目標研發下一代芯片，未來三年內將成本進一步壓縮至“百萬Tokens 0.1分錢”，為AI商業化落地創造條件。
針對中國芯片產業發展，陳寧提出差異化策略：在訓練芯片領域持續追趕國際先進水平，在推理芯片領域依托國內應用場景優勢實現彎道超車。他強調，中國豐富的產業需求、強大的基礎設施以及開源模型生態，為推理芯片創新提供了獨特機遇。
CTO李愛軍詳細介紹了技術實現路徑。公司基于“PD分離”架構規劃了三代芯片產品：首年推出面向計算密集型任務的P芯片，對標Hopper架構；次年研發面向訪存密集型任務的D芯片，對標Blackwell架構；2028年發布第二代D芯片，實現毫秒級推理時延，算力比肩下一代Rubin架構。這種異構設計通過超節點組合滿足大模型集群化部署需求。
支撐該路線圖的核心是云天勵飛自主研發的GPNPU架構。該架構包含四大創新：通過CUDA兼容提升易用性，降低模型遷移成本；優化NPU內核能效比，提升推理性價比；引入3D Memory結構降低訪問時延；采用“算力積木”架構實現超節點擴展，支持萬億級參數模型推理。這些技術突破將助力單位推理成本降低兩個數量級以上。
公司高級副總裁鄧浩然補充介紹了資源保障措施。在資本層面，公司將通過戰略融資與產業合作確保研發持續投入；在人才方面，已組建跨學科團隊覆蓋芯片架構、算法優化與系統集成；產能規劃上，與國內先進制程代工廠建立深度合作，保障芯片量產穩定性。
業內分析認為，云天勵飛的戰略抓住了AI規?；瘧玫年P鍵痛點。當前大模型部署成本高企，制約了技術在醫療、教育、制造等領域的滲透。通過架構創新與生態兼容降低推理門檻，有望加速AI技術向傳統產業賦能，推動智能化轉型進入新階段。
