深圳灣科技生態(tài)園中，AI弄潮者從四方匯聚。

　　在這片中國科技產(chǎn)業(yè)密度最高的區(qū)域之一，21世紀經(jīng)濟報道記者再次見到了云天勵飛董事長陳寧。長達1個半小時的深度交流中，陳寧侃侃而談關(guān)于AI的一切。

　　(云天勵飛董事長陳寧)

　　五年前，記者與陳寧的專訪，正值中國AI創(chuàng)業(yè)最為喧鬧的階段。新銳企業(yè)群雄并起，算法、場景與資本交織，云天勵飛也剛剛踏上上市之路。五年過去，陳寧依舊精神飽滿，而云天勵飛的坐標，已經(jīng)從AI解決方案，轉(zhuǎn)向更底層、也更具長期價值的AI推理芯片賽道。

　　這五年，人工智能的邊界被不斷推開。大模型走出實驗室，開始進入手機、電腦和日常生活場景；算力從幕后走向臺前，成為產(chǎn)業(yè)競爭的核心要素；國產(chǎn)AI芯片，也被推至聚光燈下，成為資本、產(chǎn)業(yè)與政策共同關(guān)注的焦點，訓練和推理市場都如火如荼。這是一個罕見的歷史窗口期，而陳寧看中的“AI推理芯片時代”，正在形成市場共識。

　　市場上并非沒有質(zhì)疑之聲。有觀點認為，當下AI投入正在積聚泡沫。對此，陳寧有不同的看法：“AI就像蒸汽機剛出現(xiàn)的時候。站在一個村莊的視角，可能會覺得這是泡沫，但站在歷史的角度看，這是一個時代的起點。AI一定會經(jīng)歷泡沫和調(diào)整，但方向本身不會錯�！�

　　陳寧坦言，真正重要的是，站在正確的長期方向上。AI遠遠沒有到天花板，遠遠沒有進入收斂的階段，或者說現(xiàn)在涌現(xiàn)的只是大語言模型，還有多模態(tài)模型、世界模型，機器人模型往何處發(fā)展尚且未知，這些領(lǐng)域都在持續(xù)發(fā)展。

　　訓練時代，英偉達當之無愧的王者，也是標準制定者。但在推理時代，陳寧認為，“所有人都站在同一條新的起跑線上。誰能在成本、效率和系統(tǒng)能力上建立優(yōu)勢，誰就有機會。”

　　當前，推理已經(jīng)進入到算力的中心舞臺，毫無疑問，接下來AI賽場將構(gòu)建起更加繁榮的推理芯片和應用生態(tài)。在未來的硬件架構(gòu)中，可能有更多異構(gòu)組合，有專門用來做通用計算CPU、有專門做訓練的GPU、也有專門做推理的推理芯片。

　　陳寧表示，也許再過15年到2040年的時候，深圳每個市民都會有三臺機器人，家里一臺服務機器人，一臺在辦公場所工作，出行有著無人駕駛汽車或者提供經(jīng)濟的旅程。而他最希望的是，每一臺機器人上面都印著powered by Intellifusion。

　　 AI新時代的帷幕已經(jīng)拉開，格局未定。在這場圍繞算力、架構(gòu)與成本的長期競賽中，芯片廠商們，正在不斷加速。

　　與AI的三個周期同行

　　《21世紀》：相較于2020年，如今推進芯片研發(fā)是否面臨不同的契機與考量？

　　陳寧：事實上，我們始終在堅持做芯片。我在美國工作了十年，一直專注于芯片領(lǐng)域。2014年回國創(chuàng)業(yè)時，我們回國申報的第一個項目就是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)的研究，這本就是回國創(chuàng)業(yè)的初心。

　　深圳這座城市非常務實，不講太多高大上的概念，而是強調(diào)解決實際問題。這種環(huán)境催生了許多以產(chǎn)品為導向的企業(yè)。對企業(yè)而言，要生存并穿越周期，就必須等到人工智能真正迎來爆發(fā)。因此，我們不僅要做芯片，更重要的是，通過端到端的應用閉環(huán)來驗證芯片的實際價值。

　　我們的第一代芯片至今仍在龍崗區(qū)政府部門穩(wěn)定運行。為了有效驗證芯片性能，我們需要高質(zhì)量的前端數(shù)據(jù)，在芯片上實際部署并測試算法的準確率。在這個過程中，我們逐步構(gòu)建起覆蓋應用、算法與芯片的全棧能力，打通了從芯片、算法到上層應用的完整鏈條。

　　《21世紀》：今天的云天勵飛是否全面投入AI芯片領(lǐng)域？

　　陳寧：回過頭看，我們的戰(zhàn)略方向其實始終未變，但市場策略一直在與時俱進，并經(jīng)歷了三個發(fā)展周期。這三個周期，恰好也對應了全球人工智能行業(yè)的發(fā)展階段，尤其是中國人工智能落地應用的演進路徑。

　　第一個周期是從2012年AlexNet(一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))出現(xiàn)到2020年，這一階段可稱為智能感知時代。當時主流模型規(guī)模較小，核心任務是解決以計算機視覺為主的智能分析問題。在中國，我們主要聚焦于安防、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的智能感知應用。

　　第二個周期從2020年持續(xù)到2024年，以自然語言處理和語義理解的重大突破為標志，特別是2022年之后，以ChatGPT為代表的大模型迅速崛起，推動行業(yè)進入“大模型時代”。

　　隨著大模型的爆發(fā)，對算力的需求激增，尤其是英偉達的高性能計算芯片成為焦點，由此開啟了第三個周期，即算力驅(qū)動階段。可以說，直到真正進入這一階段，我們才迎來了屬于自己的“春天”和爆發(fā)期。

　　不過需要強調(diào)的是，盡管這一輪算力熱潮自2020年前后便已初現(xiàn)端倪，但我們并未盲目追隨GPU路線，尤其沒有貿(mào)然切入訓練芯片的賽道。我們始終立足自身技術(shù)積累和產(chǎn)業(yè)定位，堅持走符合自身發(fā)展節(jié)奏的道路。

　　《21世紀》：怎么看中美在AI和芯片發(fā)展路徑上的差異？

　　陳寧：美國的發(fā)展模式更偏向“從0到1”的原始創(chuàng)新，以理論驅(qū)動為主；而中國則更多是應用驅(qū)動，強調(diào)將技術(shù)真正落地到產(chǎn)業(yè)場景中。以互聯(lián)網(wǎng)為例，許多底層技術(shù)雖由美國首創(chuàng)，但移動互聯(lián)網(wǎng)在中國的發(fā)展速度和應用規(guī)模絲毫不遜色，甚至在某些方面更具活力。

　　人工智能領(lǐng)域亦是如此。中國的強項并非最早提出基礎(chǔ)理論，而在于將已有技術(shù)快速轉(zhuǎn)化為規(guī)�；�、可落地的應用。正因如此，我認為中國不應只聚焦于訓練芯片，更應重視推理芯片的巨大機會。

　　從國家政策來看，《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確提出：到2027年，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，智能經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)規(guī)�？焖僭鲩L；到2030年，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%。

　　這是全球首個由國家層面如此明確、系統(tǒng)地推動人工智能規(guī)�；�落地的戰(zhàn)略。在我看來，中國的大模型發(fā)展已取得顯著進展，我們或許不是做出最強模型的國家，但只要能與領(lǐng)先者的差距縮短至幾個月之內(nèi)，就足以支撐生產(chǎn)力的變革。

　　因此，中國的策略很清晰，既然在大模型上已基本追平、進入全球第一梯隊，接下來的重點就是鼓勵大規(guī)模市場化應用，加速AI在各行各業(yè)的滲透。而在這一過程中，亟需補齊的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，正是高效運行的推理芯片。

　　為什么是推理芯片？

　　《21世紀》：當前業(yè)界普遍關(guān)注訓練芯片與推理芯片，而你一直特別強調(diào)推理芯片的重要性，背后的邏輯是什么？

　　陳寧：我始終認為，訓練芯片的市場規(guī)模遠無法與未來推理芯片的市場潛力相比。

　　訓練更多屬于“從0到1”的技術(shù)創(chuàng)新階段。這就像19世紀燈泡的發(fā)明，愛迪生并非第一個做出燈泡的人，但他通過系統(tǒng)工程的方式，將燈泡與電網(wǎng)、專利體系結(jié)合，使其真正成為可大規(guī)模使用的商品，這才引發(fā)了真正的工業(yè)革命。

　　同理，訓練芯片是推動前沿科研和模型創(chuàng)新的重要工具。AI技術(shù)遠未觸及天花板，訓練芯片仍將持續(xù)演進。但決定一場技術(shù)能否真正轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)革命的關(guān)鍵，并不只在于“0到1”的突破，更在于如何實現(xiàn)“1到N”的規(guī)�；�落地。

　　在AI時代，推理環(huán)節(jié)才是真正的“電動機”和“輸電網(wǎng)絡(luò)”，它把訓練好的模型部署到千行百業(yè)的實際場景中，讓AI真正成為現(xiàn)實生產(chǎn)力。

　　據(jù)我們判斷，到2030年，全球訓練芯片市場規(guī)�？赡苓_到約1萬億美元，而推理芯片市場至少將達到4萬億美元，甚至更高。

　　12月24日，英偉達拿下AI推理Groq的新聞，更印證了這一判斷。Groq是一家專注于AI推理芯片研發(fā)的明星獨角獸，英偉達在AI推理能力與生態(tài)布局上的前置加碼，進一步強化了推理基礎(chǔ)設(shè)施加速演進的行業(yè)信號。

　　對中國而言，盡管在訓練芯片領(lǐng)域與國際領(lǐng)先水平存在差距，追趕仍是必要且緊迫的國家戰(zhàn)略任務；但從更長遠、更具戰(zhàn)略意義的角度看，中國真正的機會和主戰(zhàn)場，其實在推理芯片賽道。這里不僅市場空間更大，也更契合中國以應用驅(qū)動、產(chǎn)業(yè)落地見長的發(fā)展優(yōu)勢。

　　《21世紀》：目前，國內(nèi)許多芯片廠商都在布局推理方向，如何看待中國推理芯片的發(fā)展現(xiàn)狀？是否已經(jīng)邁上了一個新臺階？

　　陳寧：我想先提出一個行業(yè)判斷：2025年將是一個重大的轉(zhuǎn)折點。

　　在過去幾年，AI部署主要依賴訓練芯片或“訓推一體”的方案，即用訓練芯片來執(zhí)行推理任務。那時的核心目標是解決“有沒有”的問題，只要能把模型跑起來就行，對成本等指標并不敏感。

　　但進入2025年，一個顯著的變化正在發(fā)生：訓練與推理開始真正分離。訓練專注于模型的構(gòu)建與優(yōu)化，而推理則走向?qū)�業(yè)化、高效化和場景化，形成獨立的技術(shù)路徑和產(chǎn)品體系。

　　今年我們已經(jīng)觀察到幾個關(guān)鍵現(xiàn)象：過去半年，大模型的使用已從技術(shù)圈擴展到普通大眾，身邊的老人、孩子都在用大模型，手機上普遍安裝了多個AI應用，“有事沒事問一問”正成為一種日常習慣。這種用戶行為的轉(zhuǎn)變，是在2025年才真正成型的。

　　這非常類似于2007年iPhone發(fā)布后，手機從功能機邁向智能機的拐點。彼時，智能手機不僅改變了設(shè)備形態(tài)，更重塑了整個軟件生態(tài)和用戶生活方式。今天，AI推理的普及也正在開啟一個全新的時代：AI不再只是實驗室里的技術(shù)，而是嵌入每個人生活和每個產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)設(shè)施。

　　《21世紀》：在推理芯片這一賽道上，云天勵飛的差異化在哪里？

　　陳寧：我們最新提出的GPNPU架構(gòu)，可以理解成是中國版的TPU。相較于GPGPU，GPNPU在推理效率與成本控制上，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)個數(shù)量級的優(yōu)化。該架構(gòu)在一個統(tǒng)一的大架構(gòu)框架下，融合了三方面的核心優(yōu)勢：

　　第一，借鑒GPU在頂層架構(gòu)上的可編程性與生態(tài)兼容性。這使得客戶在遷移現(xiàn)有模型和應用時成本更低，也更易于被廣大軟件工程師接受和使用。

　　第二，繼承NPU在推理任務中的高能效優(yōu)勢。我們的團隊擁有近20年的芯片架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗，長期堅持“算法芯片化”的理念，即將對AI算法的深刻理解轉(zhuǎn)化為底層硬件的執(zhí)行級優(yōu)化，在性能、功耗與成本之間實現(xiàn)精細平衡。

　　第三，深度融合存算一體技術(shù)。我們認為，這是中國AI芯片實現(xiàn)差異化突破的重要機遇。在先進制程工藝受限的現(xiàn)實條件下，必須通過先進封裝與存算一體等創(chuàng)新路徑，構(gòu)建自主可控的技術(shù)體系。

　　歸根結(jié)底，芯片設(shè)計并非簡單的公式套用，而是一門藝術(shù)，它是在性能、功耗、面積與成本之間不斷權(quán)衡與優(yōu)化的過程。gpnpu比gpgpu在推理效率和成本實現(xiàn)幾個數(shù)量級的優(yōu)化

　　《21世紀》：基于GPNPU架構(gòu)的Nova500芯片現(xiàn)在進展如何？是在研發(fā)階段，還是已經(jīng)流片？

　　陳寧：基于Nova500的芯片預計將在明年流片。我們對這款芯片有比較大的期待，希望通過全新架構(gòu)，在推理賽道上性能對標全球頭部企業(yè)，價格還能有一定優(yōu)勢。

　　《21世紀》：目前云天勵飛的芯片訂單需求主要來自哪些領(lǐng)域？

　　陳寧：從客戶結(jié)構(gòu)來看，目前需求最明確的是來自互聯(lián)網(wǎng)頭部大廠。第二梯隊包括三大通信運營商以及部分中大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。

　　第三類客戶是AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司，涵蓋專注于大模型研發(fā)和AI應用整合的企業(yè)。這類公司創(chuàng)新節(jié)奏快，產(chǎn)品迭代迅速，有些甚至在短短半年內(nèi)就能推出一款市場爆款，因此對推理芯片的需求增長明顯。

　　《21世紀》：會不會出現(xiàn)和某一家互聯(lián)網(wǎng)大廠合作特別緊密的情況？

　　陳寧：互聯(lián)網(wǎng)大廠都會有多家供應商的策略，一方面是供應鏈安全，另一方面是產(chǎn)品線需求不同。

　　但可以確定的是，互聯(lián)網(wǎng)大廠是推理芯片的終極目標客戶。它們每年的采購額都是上千億，只要做到第三、第四供應商，都是幾十億、上百億的訂單規(guī)模。

　　國產(chǎn)芯片突圍、AI硬件爆發(fā)

　　《21世紀》：從營收結(jié)構(gòu)來看，云天勵飛未來會不會更多轉(zhuǎn)向芯片？

　　陳寧：我們的營收結(jié)構(gòu)變化，其實和AI行業(yè)的發(fā)展階段是完全匹配的。

　　早期是以行業(yè)解決方案為主；到了大模型階段，開始出現(xiàn)標品和服務；接下來，推理算力市場會爆發(fā)，推理芯片的出貨量會迎來增長拐點。

　　《21世紀》：在研發(fā)投入加大的情況下，盈利壓力怎么平衡？

　　陳寧：作為一家企業(yè)，我們不能盲目投入，而必須確保每一分研發(fā)資源都精準投向行業(yè)即將爆發(fā)的關(guān)鍵節(jié)點，并以此構(gòu)建自身的核心競爭力。

　　首先，在GPNPU架構(gòu)的演進中，我們重點加強與主流生態(tài)的兼容性擴展，這是市場準入的必經(jīng)之路，無法繞開。因此，我們在提升架構(gòu)靈活性方面進行了較大投入，以降低客戶遷移成本并加速落地。

　　其次，在NPU架構(gòu)優(yōu)化方面，得益于團隊近20年的持續(xù)積累，我們已建立起技術(shù)護城河。

　　最后，面向未來大算力需求，我們聚焦于3D堆疊與存算一體等技術(shù)，這將是突破先進制程限制的關(guān)鍵路徑。

　　《21世紀》：在推理芯片研發(fā)和市場推進過程中，最大的挑戰(zhàn)是什么？

　　陳寧：挑戰(zhàn)是多方面的。首先是硬件本身的復雜性。芯片從設(shè)計、流片到量產(chǎn)是一個高投入、長周期的過程。

　　其次是軟件生態(tài)的構(gòu)建。要充分發(fā)揮硬件性能，必須投入大量資源打造完整的軟件棧。

　　第三是AI技術(shù)本身的快速演進。大模型架構(gòu)、計算范式乃至應用場景都在持續(xù)變化，而芯片的設(shè)計和制造周期通常長達一到兩年。這就要求芯片架構(gòu)必須具備足夠的前瞻性與靈活性，既能適配當前主流需求，又能應對未來可能的技術(shù)路徑變遷。

　　《21世紀》：如何看待半導體市場的并購趨勢？

　　陳寧：我認為，并購活動將越來越多，根本原因在于，AI應用和AI推理這兩大生態(tài)正在快速崛起，催生出大量新機會。我們自身也在積極布局，正在籌備多支產(chǎn)業(yè)基金，包括風險投資基金和并購基金。這種布局正是基于對賽道潛力的判斷，當一個領(lǐng)域的市場規(guī)模從“小而散”走向“大而活”，資本和產(chǎn)業(yè)資源就會加速流動。

　　《21世紀》：如何看待廣東省集成電路的發(fā)展情況？

　　陳寧：廣東省對集成電路產(chǎn)業(yè)高度重視，廣州、深圳、珠海等城市都在積極布局。尤其值得一提的是，全省明確提出應用場景開放驅(qū)動AI與集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略思路，這在全國具有前瞻性。

　　客觀來看，中國集成電路整體仍處于追趕全球先進水平的階段，尤其在制造環(huán)節(jié)仍面臨“卡脖子”挑戰(zhàn)。但廣東具備獨特的差異化優(yōu)勢，粵港澳大灣區(qū)被英偉達CEO黃仁勛稱為“全球唯一一個AI與機電一體化深度融合的區(qū)域”。這一判斷精準點出了廣東的核心競爭力：這里不僅是AI算法和軟件的試驗場，更是AI原生硬件的策源地。

　　依托龐大的終端市場，廣東已形成涵蓋“端、邊、云”等多元場景的完整應用生態(tài)。這種以實際應用為牽引的模式，有效拉動芯片的強勁需求。

　　在此基礎(chǔ)上，廣東一方面大力推動AI智能硬件產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展，另一方面又通過這些硬件產(chǎn)品所產(chǎn)生的真實市場需求，反向精準帶動上游產(chǎn)業(yè)鏈，包括芯片設(shè)計、制造工藝、EDA工具等環(huán)節(jié)的協(xié)同進步。

　　以深圳為例，其產(chǎn)業(yè)政策尤為聚焦。早在五六年前，深圳就已旗幟鮮明地提出要發(fā)展NPU芯片產(chǎn)業(yè)。正是這種長期、穩(wěn)定且前瞻的政策支持，讓我們能夠堅持十余年深耕NPU架構(gòu)研發(fā)，并最終實現(xiàn)技術(shù)積累與產(chǎn)業(yè)落地的良性循環(huán)。

　　《21世紀》：今年AI產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展迅猛，涌現(xiàn)出大量AI硬件公司，其中很多都來自深圳。這是否意味著行業(yè)進入一個新的發(fā)展階段？

　　陳寧：為什么這么多AI硬件的“爆品”都出自深圳？根本原因在于，深圳堪稱AI產(chǎn)品經(jīng)理的搖籃。這座城市不斷孕育出新的創(chuàng)業(yè)公司，有些此前名不見經(jīng)傳，卻能迅速打開全球市場，取得亮眼成績。這背后，是深圳對市場、用戶和產(chǎn)業(yè)土壤的深刻理解。

　　在深圳，產(chǎn)品經(jīng)理不僅貼近草根市場，更能敏銳捕捉真實需求。對于AI領(lǐng)域而言，優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理不僅要洞察用戶痛點，還必須清楚當前大模型的能力邊界：知道它們現(xiàn)在能做什么、不能做什么。唯有如此，才能做出務實、可落地的產(chǎn)品，而不是僅憑想象去設(shè)計功能。畢竟，現(xiàn)階段的大模型遠非萬能，許多事情它實際上還做不到。正是這種腳踏實地的產(chǎn)品思維，讓深圳在AI硬件的新階段中持續(xù)領(lǐng)跑。

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