在人工智能技术加速迭代的浪潮中，全球产业格局正经历深刻重构。云天励飞董事长陈宁在近期举办的行业论坛上指出，随着AI应用进入爆发临界点，推理算力需求呈现指数级增长，而中国芯片产业有望在这一轮变革中实现关键突破。他特别强调，推理芯片赛道为中国科技企业提供了与全球巨头同台竞技的独特机遇。
陈宁将人工智能发展划分为三个阶段：2012-2020年的智能感知时代以垂直场景解决方案为主，2020-2025年的AIGC时代催生大模型技术突破，而2025年开启的智能体时代将彻底改变产业形态。他以豆包手机、AI眼镜等终端设备为例，指出这些产品通过深度融合大模型与硬件载体，正在创造全新的应用生态。这种变革直接导致算力需求结构发生根本性转变——从训练主导转向推理主导。
"训练阶段追求极致性能，而推理阶段必须回归商业本质。"陈宁通过历史类比揭示产业规律：正如爱迪生通过电网建设将电力革命推向大众市场，推理芯片的普及需要解决性价比难题。他特别指出，谷歌最新TPU战略转向"训推分离"，博通为meta、OpenAI定制专用推理芯片，这些动向印证了独立推理赛道的崛起趋势。
面对全球算力竞赛的新格局，陈宁认为中国在训练芯片领域面临先进制程限制和生态壁垒双重挑战，但在推理赛道具备独特优势。他透露，云天励飞自主研发的GPNPU架构通过三大创新突破传统瓶颈：其一，兼容CUDA生态的SIMT编程范式确保开发灵活性；其二，优化矩阵计算硬件提升单位面积算力；其三，采用先进封装技术突破内存带宽限制。这种设计使芯片在计算性能、存储容量和功耗控制间实现最优平衡。
行业数据印证着推理市场的爆发潜力。以豆包大模型为例，其日均处理50万亿token的规模已对基础设施提出严苛要求。据测算，若处理量突破100万亿且能效未显著改善，电力消耗将呈现千倍级增长。陈宁提出明确目标：通过架构革新和工艺创新，将百万token推理成本压缩至分级别，这需要存算一体等颠覆性技术的突破。
头部企业的布局动态进一步凸显市场热度。有消息称，某科技巨头2026年AI基建预算达1600亿元，其中推理基础设施投入占比显著提升。陈宁分析指出，当模型参数规模突破万亿级，传统架构的内存墙问题将愈发突出，这为中国芯片企业提供了换道超车的战略机遇期。他特别强调，推理芯片的竞争本质是系统工程能力的比拼，而这正是中国制造业的强项所在。
