12月2日，于2025GIS全球创新峰会现场，深圳云天励飞技术股份有限公司董事长兼CEO陈宁与深度学习奠基人Geoffrey Hinton，围绕算力效率、AI向善与普惠未来展开对话，由硅谷著名计算机科学家、硅谷高创会大会主席吴军主持。

AI推理芯片将获广泛应用

在算力成本急剧攀升当下，AI真正瓶颈何在？Hinton觉得，现有计算体系在能耗和效率方面面临日益增大的压力，未来需在新的计算形态上开展更多探索。

他提及，模拟计算、类脑芯片以及基于类器官的计算等方向，理论上有望在功耗和通信能力上展现显著优势。不过，他也明确指出，目前基于脑细胞类器官的计算研究仍处于极为早期的阶段，尚不足以承担大规模AI负载，这条路仍需时间和长期投入来验证。

陈宁则从工程一线予以回应。他表示，GPU在深度学习早期发挥了重要作用，但本质仍是通用计算架构，并非为神经网络量身定制。“进入大模型和智能体时代，我们要回答的问题不再是能否训出来，而是在多大能耗和成本下，让多少人用得起。”

陈宁判断，到2030年，全球AI芯片产业规模有望达约5万亿美元，其中训练芯片约占1万亿美元，而面向终端与行业侧的推理/处理芯片有望达4万亿美元，占比约80%。随着智能体能力持续下沉，AI处理芯片将被广泛嵌入眼镜、耳机、手机、笔记本、家电以及各类企业设备之中，如水、电、燃气般，无处不在、按需取用。

谈到AI的长远影响，Hinton明确表示，若能回到2012年，他仍会推动相关研究，但会更早、更大声地提醒世界：AI风险真实且需前置应对。

陈宁则从“谁真正受益”角度，为“AI向善”增添了另一半定义。他称，若AI仅停留在少数科技巨头的数据中心，只服务少部分机构和高净值人群，再完美的技术也难言“向善”。真正有意义的AI，必须让更多人用得起、用得上——当AI的使用成本被拉低到接近水电气这种基础设施的水平时，偏远地区的学生、基层医院和中小企业才有可能在教育、医疗、农业与生产中真正获得增益。

云天励飞推动GPNPU架构创新

2025年是AI从训练时代全面迈入应用推理时代的元年，全球人工智能已进入应用大爆发阶段。

当前，云天励飞以NPU为核心，将推出GPNPU（General-PurposeNeural Processing Unit）架构，走“推理优先架构”路线，并在矩阵/向量单元、存储层级和带宽利用上深度优化，目标是实现推理效率百倍级提升。

陈宁认为，“推理异构化”已成行业趋势。“AI处理任务时，需求理解（Prefill阶段）需高算力支撑，答案生成（Decode阶段）则依赖高带宽，单一芯片难以兼顾所有场景。未来，多模型混合应用将成常态，这就要求芯片架构具备灵活调配算力、带宽与存储配比的能力。”

对此，云天励飞给出了算力新路径：即在四代NPU的基础上，研发第五代GPNPU架构。核心路径是融合GPU通用性与NPU高能效，以“算力积木”设计和3D堆叠存储为核心创新，聚焦提升资本开支Token转化率与运营开支Token转化率，通过全栈协同优化，为大模型组合应用与复合智能体部署提供核心算力支撑，实现“百万Token的极致性价比”。

架构创新是国产芯片差异化突破的关键。陈宁预判，未来数万亿美元规模的推理芯片市场，核心竞争力将聚焦于架构的灵活适配能力，中国企业在这一领域的技术探索已占据先发优势。

此外，陈宁还呼吁建立全球统一的推理算力网络标准。他介绍，云天励飞已向国际相关机构提出建议，期望推动建立统一的AI推理计算网络标准，让不同国家和地区都能在同一张互联互通的推理网络上共享能力，尤其在医疗与教育等关乎民生的领域真正实现“AI for All”。

面对推理芯片领域的竞争，云天励飞的机会在哪？陈宁认为，其一，公司自2005年就参与并行计算指令集与芯片架构设计，掌握了算法芯片化的第一性原理，可依据算法演进优化指令集，实现软硬结合的高性价比设计；其二，沉淀了头部客户资源，具备资本与品牌优势，能吸引全球人才；其三，粤港澳大湾区拥有全球最完善的人工智能与机电一体化产业链，深圳的芯片设计、硬件制造、供应链与营销网络，能第一时间洞察应用变化，以市场需求驱动芯片研发。

（文章来源：证券日报）

（文章来源：证券日报）

原标题：云天励飞陈宁对话Hinton：推理时代来临 GPNPU架构如何破局？

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