每經(jīng)記者｜涂穎浩　每經(jīng)編輯 陳 旭    

當(dāng)對話式人工智能工具——ChatGPT點(diǎn)燃的全球AI（人工智能）訓(xùn)練競賽逐漸開始白熱化，一個(gè)更深層次的產(chǎn)業(yè)變革悄然發(fā)生。2025年，被業(yè)界普遍視為“AI應(yīng)用大爆發(fā)的元年”，智能體（Agent）正從概念走向現(xiàn)實(shí)。而在應(yīng)用爆發(fā)的背后，是百倍增長的推理算力需求與高昂成本之間的尖銳矛盾。在這場由“訓(xùn)練”轉(zhuǎn)向“推理”的算力范式革命中，中國AI芯片產(chǎn)業(yè)能否抓住歷史性機(jī)遇？

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在日前舉辦的雪球嘉年華會議期間，云天勵飛董事長兼CEO（首席執(zhí)行官）陳寧在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪時(shí)表示，人工智能就像當(dāng)年的第一臺蒸汽機(jī)、第一個(gè)燈泡、第一臺計(jì)算機(jī)，可以說，人工智能是未來五年科技突破的關(guān)鍵。

陳寧認(rèn)為，中國在算法上已能夠?qū)⒏澜缦冗M(jìn)水平之間的差距縮短至數(shù)月，甚至在應(yīng)用、數(shù)據(jù)、能源、系統(tǒng)集成方面更有優(yōu)勢。

在陳寧看來，推理芯片賽道是中國實(shí)現(xiàn)“超車”的關(guān)鍵。這場關(guān)于重新定義算力的競賽才剛剛吹響號角，中國第一次與全球站在相近的起跑線。“我們有機(jī)會，也必須抓住這個(gè)機(jī)會。”

推理芯片展現(xiàn)巨大潛力

在陳寧看來，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以清晰地劃分為三個(gè)階段。

第一階段是2012年至2020年的“智能感知”時(shí)代，以小模型驅(qū)動特定場景的解決方案為主，市場的特點(diǎn)就是碎片化，難以規(guī)?；瘡?fù)制。

第二階段是2020年至2025年的AIGC（人工智能生成內(nèi)容）時(shí)代，大模型展現(xiàn)出驚人的內(nèi)容生成能力，除了英偉達(dá)這個(gè)“賣鏟人”，整個(gè)行業(yè)都在尋找盈利閉環(huán)。

“2025年，我們進(jìn)入了第三個(gè)階段——Agentic AI（代理式人工智能）時(shí)代。”陳寧強(qiáng)調(diào)，無論是豆包手機(jī)、AI眼鏡，還是人形機(jī)器人，其本質(zhì)都是將大模型、操作系統(tǒng)與硬件載體深度融合的智能體。它們能獨(dú)立完成復(fù)雜任務(wù)，替代部分工作崗位，這才是AI引發(fā)產(chǎn)業(yè)革命的真正形態(tài)。這個(gè)時(shí)代的核心特征是應(yīng)用爆發(fā)，而應(yīng)用背后所需的算力，正從以訓(xùn)練為主轉(zhuǎn)向以推理為主。

“這是根本性轉(zhuǎn)折。”陳寧表示，訓(xùn)練追求極致性能和迭代速度，而推理要大規(guī)模商業(yè)化，必須講求市場經(jīng)濟(jì)，追求極高的性價(jià)比。

陳寧以19世紀(jì)初英國化學(xué)家戴維發(fā)明了世界上第一個(gè)實(shí)驗(yàn)性電燈為例，指出直到愛迪生通過商業(yè)化改良、降低成本并建設(shè)了電網(wǎng)，才真正將電力革命推向千家萬戶。

陳寧笑稱，黃仁勛可能成為AI領(lǐng)域的戴維，因?yàn)榍罢叨x了訓(xùn)練時(shí)代，而推理時(shí)代的“愛迪生們”正在涌現(xiàn)，這也從另一個(gè)角度決定了誰才能真正主導(dǎo)一場產(chǎn)業(yè)革命。

正是這一轉(zhuǎn)變，打破了英偉達(dá)憑借CUDA（英偉達(dá)給自家GPU量身打造的專屬工具）生態(tài)和GPGPU（通用圖形處理器）在訓(xùn)練時(shí)代建立的壟斷格局。

陳寧表示，此前，黃仁勛長期堅(jiān)持“通用計(jì)算”理念，認(rèn)為算法迭代極快，專用推理芯片容易過時(shí)，主張通過GPU（圖形處理器）的通用性來覆蓋推理需求。但市場規(guī)律證明了推理芯片賽道的不可替代性。谷歌在最新的TPU（張量處理器）戰(zhàn)略中明確了“訓(xùn)推分離”的趨勢，加碼推理專用的算力權(quán)重，博通為Meta、OpenAI定制推理芯片，都證明了獨(dú)立的推理芯片賽道崛起，并展現(xiàn)出巨大潛力。

對于中國而言，這意味著一場難得的“超車”機(jī)遇。陳寧坦言，在訓(xùn)練賽道上，由于先進(jìn)制程受限、CUDA生態(tài)壁壘高筑，中國企業(yè)追趕英偉達(dá)差距較大，風(fēng)險(xiǎn)也越來越大。但在推理芯片賽道上，全球都剛剛起步，游戲規(guī)則不同。

“推理更接近應(yīng)用場景，要為用戶提供更高性價(jià)比的產(chǎn)品，這正是中國產(chǎn)業(yè)所擅長的。”陳寧判斷，推理芯片的崛起，將是中國科技復(fù)興的巨大機(jī)遇。

推理需求現(xiàn)爆炸性場景

面對AI推理時(shí)代的全新需求與挑戰(zhàn)，陳寧認(rèn)為，一味簡單模仿英偉達(dá)的GPGPU架構(gòu)并非出路。推理任務(wù)的計(jì)算范式發(fā)生了根本變化，尤其是Prefill（預(yù)填充）和Decode（解碼）兩個(gè)階段對算力和帶寬的需求不同，傳統(tǒng)架構(gòu)面臨瓶頸。

為此，云天勵飛（云天勵飛U，SH688343，股價(jià)77.10元，市值276.66億元）提出了新的芯片架構(gòu)——GPNPU，旨在融合三大核心能力：首先是頂層結(jié)合GPGPU的SIMT編程范式，具有通用靈活的調(diào)度架構(gòu)，這樣可以更便利地兼容CUDA生態(tài)；其次是結(jié)合指令集微架構(gòu)設(shè)計(jì)能力，去優(yōu)化GPGPU里面的矩陣類計(jì)算的硬件；與此同時(shí)，基于國產(chǎn)工藝和全國產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈融合一系列先進(jìn)封裝技術(shù)，打破內(nèi)存瓶頸，降低成本。

GPNPU的目標(biāo)，是在計(jì)算算力、存儲帶寬、存儲容量三者間實(shí)現(xiàn)更優(yōu)配比，滿足面向未來推理芯片時(shí)代多元化異構(gòu)推理算力的需求。無論是單位硅芯片面積的計(jì)算性能上，還是模型迭代的遷移成本上，包括算子優(yōu)化提升的硬件利用率，尤其是通過高能效、低功耗等一系列的芯片技術(shù)降低運(yùn)營過程中能源成本，能真正實(shí)現(xiàn)全方位降低用戶的TCO（總體擁有成本）。

展望未來，陳寧描繪了推理需求的爆炸性場景。他以豆包大模型為例，其日均Token（文本處理的最小單元）處理量已達(dá)50萬億且增速驚人。陳寧給出“粗算”的假設(shè)，即便以50萬億為基準(zhǔn)不再增長，面向大規(guī)模在線推理的資本開支與運(yùn)營開支也會非?？捎^。

陳寧進(jìn)一步判斷，若Token規(guī)模短期繼續(xù)上行，明年上半年可能觸及100萬億，而在單位能效不發(fā)生顯著改善的情況下，電力與散熱等基礎(chǔ)設(shè)施壓力可能出現(xiàn)“千倍級”的數(shù)量級躍遷。

為支撐AI規(guī)?；?、產(chǎn)業(yè)化，陳寧提出在較短周期內(nèi)把“百萬Token”的推理綜合成本降低到“一分錢”級別。這需要通過架構(gòu)革命（如存算一體）和工藝創(chuàng)新才能實(shí)現(xiàn)，這也正是中國企業(yè)的機(jī)會所在。

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