深圳湾科技生态园中，AI弄潮者从四方汇聚。 在这片中国科技产业密度最高的区域之一，21世纪经济报道记者再次见到了云天励飞董事长陈宁。长达1个半小时的深度交流中，陈宁侃侃而谈关于AI的 一切。 (云天励飞董事长陈宁) 五年前，记者与陈宁的专访，正值中国AI创业最为喧闹的阶段。新锐企业群雄并起，算法、场景与资本交织，云天励飞也刚刚踏上上市之路。五年过 去，陈宁依旧精神饱满，而云天励飞的坐标，已经从AI解决方案，转向更底层、也更具长期价值的AI推理芯片赛道。 这五年，人工智能的边界被不断推开。大模型走出实验室，开始进入手机、电脑和日常生活场景；算力从幕后走向台前，成为产业竞争的核心要素；国产 AI芯片，也被推至聚光灯下，成为资本、产业与政策共同关注的焦点，训练和推理市场都如火如荼。这是一个罕见的历史窗口期，而陈宁看中的"AI推理 芯片时代"，正在形成市场共识。 市场上并非没有质疑之声。有观点认为，当下AI投入正在积聚泡沫。对此，陈宁有不同的看法："AI就像蒸汽机刚出现的时候。站在一个村庄的视角，可 能会觉得这是泡沫，但站在历史的角度看，这是一个时代的起点。AI一定会经历泡沫和调整，但方向本身不会错。" 陈宁坦言，真 ...

公司战略与定位 - 公司已从AI解决方案提供商，转向更底层、更具长期价值的AI推理芯片赛道[3] - 公司的战略方向始终未变，但市场策略与时俱进，经历了三个发展周期，分别对应全球AI行业的智能感知时代、大模型时代和算力驱动阶段[8] - 公司并未盲目追随GPU路线或贸然切入训练芯片赛道，而是立足自身技术积累和产业定位，坚持走符合自身发展节奏的道路[9] - 公司营收结构的变化与AI行业发展阶段完全匹配：早期以行业解决方案为主，大模型阶段出现标品和服务，接下来推理算力市场爆发将带动推理芯片出货量增长[20] 对AI推理芯片时代的判断 - AI推理芯片时代正在形成市场共识，推理已进入算力的中心舞台，未来AI赛场将构建起更加繁荣的推理芯片和应用生态[4] - 训练芯片市场规模远无法与未来推理芯片的市场潜力相比，据判断，到2030年全球训练芯片市场规模可能达到约1万亿美元，而推理芯片市场至少将达到4万亿美元，甚至更高[12] - 2025年将是一个重大转折点，训练与推理开始真正分离，推理走向专业化、高效化和场景化，形成独立的技术路径和产品体系[14] - 推理环节是真正的“电动机”和“输电网络”，它把训练好的模型部署到实际场景中，让AI真正成为现实生产力[12] - 英伟达收购专注于AI推理芯片的Groq，进一步强化了推理基础设施加速演进的行业信号[13] 中美AI发展路径与中国的机会 - 美国AI发展模式更偏向“从0到1”的原始创新，以理论驱动为主；中国则更多是应用驱动，强调将技术落地到产业场景中[10] - 中国的强项在于将已有技术快速转化为规模化、可落地的应用，因此中国不应只聚焦于训练芯片，更应重视推理芯片的巨大机会[10] - 中国的大模型发展已取得显著进展，基本追平并进入全球第一梯队，接下来的重点是鼓励大规模市场化应用，加速AI在各行各业的渗透[11] - 从长远和更具战略意义的角度看，中国真正的机会和主战场在推理芯片赛道，这里市场空间更大，也更契合中国以应用驱动、产业落地见长的发展优势[13] 公司技术路径与产品 - 公司始终在坚持做芯片，2014年回国创业申报的第一个项目就是关于神经网络处理器（NPU）的研究[7] - 公司通过端到端的应用闭环来验证芯片的实际价值，并逐步构建起覆盖应用、算法与芯片的全栈能力[7] - 公司最新提出GPNPU架构，可理解为中国版的TPU，相较于GPGPU，在推理效率与成本控制上能够实现数个数量级的优化[15] - GPNPU架构融合了三方面核心优势：借鉴GPU的可编程性与生态兼容性；继承NPU在推理任务中的高能效优势；深度融合存算一体技术[15] - 基于GPNPU架构的Nova500芯片预计将在明年流片，目标是在推理赛道上性能对标全球头部企业，价格还能有一定优势[15] 市场与客户 - 公司芯片订单需求主要来自三个领域：第一是互联网头部大厂；第二是三大通信运营商以及部分中大型互联网企业；第三是AI领域的创业公司[16] - 互联网大厂是推理芯片的终极目标客户，它们每年的采购额都是上千亿，只要做到第三、第四供应商，都是几十亿、上百亿的订单规模[18] - 大模型的使用已从技术圈扩展到普通大众，用户行为的转变在2025年真正成型，类似于2007年iPhone发布后的拐点[14] 研发挑战与投入 - 公司研发投入的重点方向包括：加强GPNPU架构与主流生态的兼容性扩展；基于近20年积累优化NPU架构；聚焦3D堆叠与存算一体等突破先进制程限制的技术[21] - 推理芯片研发和市场推进的挑战包括：硬件本身设计、流片到量产的高投入与长周期；软件生态的构建；以及应对AI技术快速演进所需的前瞻性与灵活性[22] - 芯片设计是一门艺术，是在性能、功耗、面积与成本之间不断权衡与优化的过程[15] 行业趋势与区域发展 - AI应用和AI推理两大生态正在快速崛起，催生出大量新机会，预计半导体市场的并购活动将越来越多[23] - 广东省明确提出应用场景开放驱动AI与集成电路产业发展的战略思路，具有全国前瞻性[24] - 粤港澳大湾区被英伟达CEO称为“全球唯一一个AI与机电一体化深度融合的区域”，其核心竞争力在于不仅是AI算法和软件的试验场，更是AI原生硬件的策源地[24] - 深圳堪称AI产品经理的摇篮，对市场、用户和产业土壤的深刻理解，使其在AI硬件新阶段中持续领跑[26] - 深圳早在五六年前就旗帜鲜明地提出要发展NPU芯片产业，长期稳定的政策支持使企业能够坚持深耕并实现技术积累与产业落地的良性循环[25]

公司战略与定位 - 云天励飞已从AI解决方案提供商转向更具长期价值的AI推理芯片赛道[4] - 公司战略方向始终未变，但市场策略与时俱进，经历了三个发展周期，分别对应全球AI行业的智能感知时代、大模型时代和算力驱动阶段[7] - 公司并未盲目追随GPU路线或切入训练芯片赛道，而是立足自身技术积累和产业定位，坚持符合自身节奏的发展道路[8] - 公司通过端到端的应用闭环来验证芯片的实际价值，构建了覆盖应用、算法与芯片的全栈能力[6] - 公司营收结构变化与AI行业发展阶段匹配，早期以行业解决方案为主，大模型阶段出现标品和服务，未来推理算力市场爆发将带动推理芯片出货量增长拐点[18][19] 行业趋势与市场判断 - AI推理芯片时代正在形成市场共识，推理已进入算力的中心舞台，未来AI场上将迎来更繁荣的推理芯片和应用生态[4][5] - 到2030年，全球训练芯片市场规模可能达到约1万亿美元，而推理芯片市场至少将达到4万亿美元，甚至更高[12] - 2025年将是重大转折点，训练与推理开始真正分离，推理走向专业化、高效化和场景化，形成独立的技术路径和产品体系[13] - AI推理的普及正在开启一个全新时代，AI正从实验室技术转变为嵌入生活和产业环节的基础设施，用户行为在2025年真正成型[13] - 中国AI发展模式是应用驱动，强调技术落地到产业场景，国家政策推动到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年超90%[9] - 中国的策略是在大模型基本追平后，重点鼓励大规模市场化应用，加速AI在各行各业渗透，而高效运行的推理芯片是亟需补齐的关键环节[10] - 半导体市场的并购活动将越来越多，原因是AI应用和AI推理两大生态快速崛起催生大量新机会[25] 技术路径与产品进展 - 公司最新提出GPNPU架构，可理解为中国版TPU，相较于GPGPU，在推理效率与成本控制上能够实现数个数量级的优化[14] - GPNPU架构融合了三方面核心优势：借鉴GPU的可编程性与生态兼容性、继承NPU在推理任务中的高能效优势、深度融合存算一体技术[14] - 存算一体技术是中国AI芯片实现差异化突破的重要机遇，是在先进制程工艺受限条件下构建自主可控技术体系的关键路径[14] - 基于GPNPU架构的Nova500芯片预计将在明年流片，目标是在推理赛道上性能对标全球头部企业，同时保持价格优势[14] - 芯片设计是在性能、功耗、面积与成本之间不断权衡与优化的过程，团队拥有近20年的芯片架构设计经验，长期坚持“算法芯片化”理念[14] - 推理芯片研发面临硬件复杂性、软件生态构建以及AI技术快速演进等多方面挑战[23][24] 客户与市场机会 - 推理芯片的终极目标客户是互联网大厂，其每年的采购额达上千亿，成为其第三、第四供应商意味着几十亿、上百亿的订单规模[17] - 当前芯片订单需求最明确的来自互联网头部大厂，第二梯队包括三大通信运营商及部分中大型互联网企业，第三类是AI领域的创业公司[15] - 互联网大厂通常会采用多家供应商策略，一方面是保障供应链安全，另一方面是产品线需求不同[16] - 中国在训练芯片领域与国际存在差距，但真正的机会和主战场在推理芯片赛道，这里市场空间更大，更契合中国应用驱动的发展优势[12] 区域产业环境 - 广东省对集成电路产业高度重视，明确提出应用场景开放驱动AI与集成电路产业发展的战略思路，这在全国具有前瞻性[26] - 粤港澳大湾区被英伟达CEO称为“全球唯一一个AI与机电一体化深度融合的区域”，其核心竞争力是AI原生硬件的策源地[26] - 依托庞大的终端市场，广东已形成涵盖“端、边、云”等多元场景的完整应用生态，以实际应用为牵引，拉动芯片的强劲需求[27] - 深圳是AI产品经理的摇篮，能敏锐捕捉真实需求并做出务实、可落地的AI硬件产品，因此在AI硬件新阶段持续领跑[28] - 深圳的产业政策聚焦，早在五六年前就明确提出要发展NPU芯片产业，长期稳定的政策支持使企业能坚持深耕技术研发[27]

公司战略与定位 - 云天励飞已从AI解决方案提供商转向更底层、更具长期价值的AI推理芯片赛道[1] - 公司战略方向始终未变，但市场策略与时俱进，经历了三个发展周期，分别对应全球AI行业的智能感知时代、大模型时代和算力驱动阶段[4] - 公司坚持做芯片，并通过端到端的应用闭环来验证芯片的实际价值，已构建覆盖应用、算法与芯片的全栈能力[3] - 公司并未盲目追随GPU路线，尤其没有贸然切入训练芯片赛道，而是立足自身技术积累和产业定位[4] - 公司营收结构变化与AI行业发展阶段匹配，早期以行业解决方案为主，大模型阶段出现标品和服务，接下来推理算力市场将爆发，推理芯片出货量迎来增长拐点[16] 市场观点与行业趋势 - AI推理芯片时代正在形成市场共识，这是一个罕见的历史窗口期[1] - 在AI推理时代，所有厂商站在新的起跑线上，谁能在成本、效率和系统能力上建立优势，谁就有机会[2] - 未来硬件架构可能有更多异构组合，包括通用计算CPU、训练GPU和专门做推理的推理芯片[2] - 2025年将是重大转折点，训练与推理开始真正分离，推理走向专业化、高效化和场景化[8][9][10] - 大模型使用已从技术圈扩展到普通大众，用户行为的转变在2025年真正成型，类似于2007年iPhone发布后的智能机拐点[10] - 到2030年，全球训练芯片市场规模可能达到约1万亿美元，而推理芯片市场至少将达到4万亿美元，甚至更高[8] - 英伟达收购AI推理芯片公司Groq，进一步强化了推理基础设施加速演进的行业信号[8] - AI应用和AI推理两大生态正在快速崛起，催生大量新机会，半导体市场的并购活动将越来越多[21][22] 技术路径与产品 - 云天励飞最新提出GPNPU架构，可理解为中国版的TPU，相较于GPGPU，在推理效率与成本控制上能够实现数个数量级的优化[11] - GPNPU架构融合三方面核心优势：借鉴GPU的可编程性与生态兼容性、继承NPU在推理任务中的高能效优势、深度融合存算一体技术[11] - 团队拥有近20年芯片架构设计经验，坚持“算法芯片化”理念[11] - 存算一体技术是中国AI芯片实现差异化突破的重要机遇，是在先进制程工艺受限条件下构建自主可控技术体系的关键路径[11][18] - 基于GPNPU架构的Nova500芯片预计将在明年流片，目标是在推理赛道上性能对标全球头部企业，价格具有一定优势[12][13] - 芯片设计是在性能、功耗、面积与成本之间不断权衡与优化的过程[11] 客户与市场机会 - 当前芯片订单需求最明确的来自互联网头部大厂，第二梯队包括三大通信运营商及部分中大型互联网企业，第三类客户是AI领域的创业公司[14] - 互联网大厂是推理芯片的终极目标客户，其每年的采购额达上千亿，只要做到第三、第四供应商，都是几十亿、上百亿的订单规模[15] - 互联网大厂通常会采用多家供应商的策略，一方面是保障供应链安全，另一方面是产品线需求不同[15] - 中国的策略是在大模型上基本追平、进入全球第一梯队后，重点鼓励大规模市场化应用，加速AI在各行各业的渗透，而高效运行的推理芯片是亟需补齐的关键环节[5][6] - 中国真正的机会和主战场在推理芯片赛道，这里市场空间更大，也更契合中国以应用驱动、产业落地见长的发展优势[8] 发展环境与区域优势 - 中国AI发展模式更多是应用驱动，强调将技术落地到产业场景中，这与美国更偏向“从0到1”理论驱动的模式存在差异[5] - 国家政策《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出：到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，普及率超90%，这是全球首个由国家层面明确推动AI规模化落地的战略[5] - 广东省对集成电路产业高度重视，明确提出应用场景开放驱动AI与集成电路产业发展的战略思路[23] - 粤港澳大湾区被英伟达CEO黄仁勋称为“全球唯一一个AI与机电一体化深度融合的区域”，广东的核心竞争力在于不仅是AI算法和软件的试验场，更是AI原生硬件的策源地[23] - 深圳产业政策聚焦，早在五六年前就明确提出要发展NPU芯片产业，这种长期稳定的政策支持使企业能坚持深耕[24] - 深圳堪称AI产品经理的摇篮，孕育出大量AI硬件创业公司，其成功源于对市场、用户和产业土壤的深刻理解，以及务实、可落地的产品思维[25]