国产AI芯片突围

云天励飞抢占“推理赛道”

云天励飞董事长兼CEO陈宁。

云天励飞AI推理芯片系列产品。

云天励飞AI推理芯片系列产品。

    2025年，人工智能产业正迎来从“训练时代”向“推理时代”的关键转折。“深圳AI第一股”深圳云天励飞技术股份有限公司（下称“云天励飞”）董事长兼CEO陈宁在2025年世界人工智能大会上宣布，公司将全面聚焦AI推理芯片。这一决策既源于陈宁对行业趋势的判断——未来3—5年，AI推理芯片将渗透至全场景；也依托公司在神经网络处理器（NPU）、国产工艺适配等领域的技术积累，旨在抢占全球AI推理芯片蓝海市场，推动AI技术规模化落地。

    撰文：李荣华

    云天励飞供图

    聚焦AI推理芯片 “1+N”架构布局三大市场

    云天励飞2025年的核心战略已经明确：举全公司之力聚焦AI推理芯片。

    这一选择基于其对行业格局的深刻洞察——随着大模型技术成熟，“agenticAI”（智能体AI）时代已至，而推理芯片正是支撑这一时代的“基础设施”。

    为落实战略，公司架构调整为“1+N”模式：“1”是以AI推理芯片为核心，围绕其研发、设计与销售构建业务底座；“N”是具有11年积淀的独立业务板块（BU），包括智慧城市解决方案、2—8岁儿童AI计算平台、智能硬件（如智能耳机、AI眼镜）、智算服务等。这些BU既是芯片应用场景，也是市场标杆，为芯片价值落地提供支撑。

    陈宁透露，未来，公司的AI推理芯片重点布局三大市场。

    首先，边缘计算：依托十年技术积累，在高密度视频智能分析、边缘小规模大模型推理等领域有成熟样板，获头部客户认可，可高效处理多路摄像头数据实现实时分析。

    其次，云端大模型推理：瞄准互联网大厂与运营商智算中心需求，通过“算力积木”架构创新，基于国产工艺实现大算力芯片封装，解决当前云端推理依赖训练芯片或训推一体卡导致的高成本问题。

    最后，具身智能：云天励飞目前已与十余家机器人厂商建立合作关系，边缘芯片产品应用于服务型机器人已进入实际部署阶段。陈宁判断，未来随着机器人大模型成熟，机器人专用推理芯片将成独立赛道，支撑服务机器人、人形机器人的交互与决策。

    云天励飞这些业务BU基础扎实：智能硬件BU去年蓝牙耳机发货量超3000万套，占安卓平台35%市场份额；智算BU拿下逾15亿元订单，服务国内头部企业，验证了“应用—数据—算法—芯片”闭环的可行性。

    深圳创业上市11年 技术沉淀筑牢根基

    云天励飞的AI推理芯片战略，根植于公司的深厚技术积累与产业实践。

    公司成立于2014年，但其研发团队有20多年矩阵计算指令集及处理器生态打造经验，在该领域深耕十余年，技术和产业化积累深厚，为后续AI推理芯片研发埋下伏笔。

    公司早期从公安“打拐”切入，推出“深目”系统，这一选择不仅让公司在初创期实现了“自我造血”，更是积累了大规模并行计算在实际场景中的应用经验，形成良好的社会价值。

    陈宁坦陈，公司全力进军AI推理芯片市场，挑战主要在工艺和生态。

    工艺上，云天以Chiplet（算力积木）结合国产工艺应对，且在该领域布局最早、进展最快。公司2022年底推出国产先进工艺量产的ChipletAI芯片，通过多颗小算力芯粒封装成大算力芯片，突破国产工艺限制，在国产工艺适配方面有先发优势。

    生态上，公司一方面紧贴头部大模型和大厂需求，另一方面依托NPU指令集沉淀和行业服务搭建开放产业生态。

    云天早在2016年底推出了第一代神经网络处理器（NPU），验证了NPU并行计算优势。截至2025年，公司已迭代五代NPU指令集，形成全场景推理能力。

    同时，公司坚持“算法芯片化”，团队兼具顶尖算法和芯片架构人才。陈宁本人在算法与芯片领域学术界及产业界经验丰富，这种跨界融合让其能够前瞻性预判行业变化，具有核心差异化优势。

    而且，公司作为首家上市的AI推理芯片公司而获得的资本助力，以及过去11年积累的大量客户和市场资源，都是公司下一步聚焦AI推理芯片的重要力量。

    瞄准全球标准 重构AI推理智能生态

    “2025年是‘AI推理元年’，目前AI推理芯片市场规模较小，但未来三五年增速将远超训练芯片。”陈宁如此判断行业趋势。

    全球的AI训练需求相对集中，而AI推理需求则遍布各个领域。在他看来，当前AI推理芯片市场规模虽小于训练芯片，但增速将远超后者，原因在于其应用场景覆盖可穿戴设备、智能汽车、机器人等全领域，赋予设备“交互”与“决策”能力。

    为抓机遇，云天励飞既聚焦技术研发，也积极参与全球标准制定。2025年7月，陈宁在日内瓦联合国“AI向善”峰会上提议，由国际电信联盟(ITU)牵头制定AI推理芯片和推理算力网络的国际标准。因为在陈宁看来，目前AI推理芯片领域仍面临诸多挑战。例如,数据格式缺乏统一标准,指令集存在较大差异,性能评估体系尚未成熟,以及芯片之间的接口兼容性较差。这些问题制约了AI推理的高效与广泛应用。标准化的缺失不仅可能延缓AI在各行业的落地,还可能导致资源浪费和生态系统的碎片化。

    商业化层面，公司7月发布公告称，计划发行H股，募资主要用于AI推理芯片相关新技术、新产品研发及应用领域拓展，与“锚定推理芯片”新战略紧密呼应。

    谈及愿景，陈宁认为，到2030年，AI推理芯片将像“电”一样普及，成为智能社会基础设施。“深圳每个市民可能拥有3台机器人，每台都搭载我们的芯片。”这背后是对技术普惠的追求——通过高性价比国产推理芯片，让AI服务成本降至“无感”水平。

    “未来3—5年AI将重新定义所有电子产品，AI推理芯片会在端边云无处不在。”陈宁表示。