核心观点 - AI行业竞争焦点正从追求“更聪明”转向追求“更高效、更安全、更普惠”的系统性竞争 [1] - 实现AI普惠未来的关键在于显著降低计算成本与能耗，并推动技术大规模落地应用 [1][2] AI行业发展趋势与瓶颈 - 现有计算体系在能耗和效率上面临巨大压力，算力成本急剧攀升成为AI发展的真正瓶颈 [1] - 模拟计算、类脑芯片及基于类器官的计算等新方向在理论上具备功耗和通信优势，但基于脑细胞类器官的计算研究仍处早期，不足以承担大规模AI负载 [1] - GPU本质是通用计算架构，并非为神经网络量身定制，在大模型时代面临效率挑战 [1] - 全球AI芯片产业规模到2030年有望达到约5万亿美元，其中训练芯片约占1万亿美元，面向终端与行业侧的推理/处理芯片有望达到4万亿美元，占比约80% [3] - 随着智能体能力下沉，AI处理芯片将被广泛嵌入眼镜、耳机、手机、笔记本、家电及各类企业设备 [3] 公司战略与技术路径 - 云天励飞将以NPU为核心，推出通用神经网络处理器架构，走“推理优先架构”路线 [1][2] - 公司目标是通过深度优化矩阵/向量单元、存储层级和带宽利用，将100万个token的生成成本从约1美元压到1美分，实现百倍级效率提升 [2] - 公司已向国际相关机构建议，推动建立统一的AI处理芯片与推理网络标准，以实现不同国家和地区在互联互通的推理网络上共享能力，尤其在医疗与教育领域实现“AI for All” [3] 区域产业生态与竞争力构建 - 中国长三角地区在算法与软件开发方面优势明显，粤港澳大湾区在硬件制造与应用落地上更具活力 [2] - 仅做基础研究不落地应用会变成“象牙塔”，仅追逐短期应用不推动底层架构演进则会透支未来竞争力 [2] - 真正具备全球影响力的AI生态，是“基础理论+专用算力+大规模场景”相互强化的结果 [2]