AI推理算力需求即将爆发，深圳云天励飞加注推理芯片|界面新闻

界面新闻记者 | 梁宝欣

界面新闻编辑 | 林腾

AI推理芯片正成为人工智能行业新的涌入方向。

7月25日，2025年世界人工智能大会期间，界面新闻记者了解到，深圳云天励飞（688343.SH）宣布全面聚焦AI推理芯片，围绕边缘计算、云端大模型推理、具身智能三大场景，目标是国产算力“加速器”。

云天励飞董事长兼CEO陈宁告诉界面新闻等媒体，2025年成为人工智能发展的重要转折点——大模型技术达到新的成熟高度，模型调用成本显著降低。AI从“专家工具”逐步演变为“全民基础设施”。AI正从训练时代迈入推理时代，预示着推理算力需求将迎来爆发式增长。

今年以来，以DeepSeek R1为代表的新一代大模型加速发展，推动AI产业的深度变革。中信建投证券研报指出，DeepSeek R1在长CoT数据微调基础上应用强化学习，除性能提升外，DeepSeekR1采用GRPO强化学习策略，专门优化数学推理任务，减少计算资源消耗，实现更低的成本。从推理成本来看，R1模型价格只有OpenAI o1模型的几十分之一，具有极高的性价比优势。

除此之外，中信建投证券研报还提到，三大增量助力推理算力需求加速，一是各家互联网大厂加速AI与原有业务结合，二是Agent和深度思考推理的结合，三是多模态加速渗透。

陈宁表示，未来AI可能全面重塑我们身边的各类电子产品——从智能耳机、智能眼镜等可穿戴设备，到扫地机器人、冰箱等家用电器，再到电动汽车，几乎所有电子设备的形态与功能都将被重新定义。这些设备将具备“主动工作”的能力，能像人类一样开口交流，理解复杂指令、主动回应需求甚至解决实际问题。可以预见，未来各类智能设备，也能通过更人性化的交互，实现功能的跃升与体验的革新。而这一切场景的落地，都离不开AI 推理芯片的底层支撑。

推理算力需求的爆发，核心依赖AI推理芯片——这是云天励飞选择聚焦该领域的关键背景。

从AI芯片的分类来看，根据所承担任务的不同，可分为训练芯片和推理芯片。其中，推理芯片主要负责利用神经网络模型进行推理预测，需综合考量单位能耗算力、时延、成本等多方面指标。

“虽然当前AI推理芯片市场仍处于蓝海阶段，其市场规模相较于数千亿美元的训练芯片市场仍较小，但预计未来三至五年内，AI推理芯片的增长速度将大幅超越训练芯片。”陈宁说。

针对各类应用场景，云天励飞已开发出 DeepEdge10C、DeepEdge10标准版、DeepEdge10Max 和 DeepEdge200 四款芯片。

据了解，2023年11月 ，云天励飞正式发布面向边缘人工智能的DeepEdge10系列推理芯片，其核心定位便是满足边缘端对千亿参数大模型的部署需求，支持包括Transformer模型、BEV模型、CV大模型、LLM大模型等各类不同架构的主流模型。

从技术底层来看，DeepEdge10系列芯片采用的是“算力积木”架构，通过D2D Chiplet技术、C2C Mesh技术和C2C Mesh Torus技术，将多个标准计算单元像搭积木一样，封装成不同算力的芯片和多芯片互连的可扩展计算系统，覆盖8T-256T算力需求，可实现7B、14B、130B、671B等不同参数量大模型的推理，赋能各类智算推理硬件产品。

云天励飞CTO李爱军表示，算力积木架构实现了两方面核心能力：一方面是算力的纵向拓展（scaleup），即在单个计算节点内聚合更多算力——通过该架构，可在一个封装内最多集成8个算力积木，形成统一算力。这一架构源于2020年对GPT等算法的分析，目前已在Edge10芯片上落地，实现了单个封装内集成8个积木、达成128T推理算力的单芯片成果。

另一方面是通过C2C Mesh技术（结合Mesh互联与Mesh Torus技术）实现算力扩展：将多个节点首尾连接形成更大规模的算力池，从而支撑MoE架构大模型的推理。

目前，DeepEdge10芯片平台已成功适配DeepSeekR1系列模型、QwQ-32B模型及国产鸿蒙操作系统。

从经营数据来看，2024年云天励飞营收增长了81%；今年一季度，这一增速进一步提升至160%。云天励飞管理层表示，展望下半年，随着AI推理算法的迭代、算力需求的攀升以及AI应用的持续拓展，有信心继续保持高速增长的态势。