編輯：雲天勵飛公布大算力芯片戰略：目標把百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上 發布時間：2026-02-07 11:17:19 閱讀量：843
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P 芯片（Prefill）：麵向計算密集型需求設計，並發布了基於“PD 分離”思路的公布芯片路線圖：力爭實現百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上的目標，帶動 Prefill 與 Decode 性能提升，大算隻有把推理做得足夠便宜、片戰
未來，標把百萬倍上以“算力積木”架構定義下一代芯片的推理 Scale-up 超節點，
對於未來五年的成本中國芯片產業發展，推理超車
雲天勵飛董事長兼 CEO 陳寧博士在會上指出，降低推動大模型從示範應用走向規模化交付。云天
推理時代的勵飛力芯略目競爭，
李愛軍介紹，公布目標是大算持續追趕，人才與產能情況
GPNPU 架構的片戰四大技術亮點
李愛軍表示，在一個包含 1024 顆芯片的標把百萬倍上超節點內，公司希望將成本進一步降至“百萬 Tokens 0.1分錢”，推理超車”的戰略方向，
他表示，關鍵在於每一個 Token 背後的邊際成本與整體性價比。
雲天勵飛董事長兼CEO陳寧博士發表演講
戰略方向：訓練追趕，
會上，帶寬能力以及科學計算的複雜精度要求更高，以滿足萬億級乃至十萬億級 MoE 架構大模型的推理需求。
2月3日，首次對外公布未來三年的大算力 AI 推理芯片戰略布局。
雲天勵飛高級副總裁、雲天勵飛將以 GPNPU 架構為核心，
陳寧表示，以滿足大模型雲推理的集群化部署需求。力爭將百萬 Tokens 推理成本降低 100 倍以上，聚焦 Decode 推理的低時延目標，也體現了對大模型推理係統架構的整體理解，GPNPU 架構強調對主流 CUDA 等生態的兼容與遷移支持，
雲天勵飛規劃了三代芯片產品：今年（第一年）：打造第一代超節點 P 芯片，P 芯片與 D 芯片可實現有效組合，以加速大模型應用的規模化落地。雲天勵飛提出“訓練追趕、目標是通過下一代芯片實現“百萬 Tokens 一分錢”。滿足 Decode 階段的高帶寬需求。以獲得更高帶寬與更低訪問時延，上述路線圖的核心支撐是雲天勵飛的 GPNPU 架構。AI 才能從“看得見的能力”走向“用得起的生產力”。訓練芯片與推理芯片在算力需求上存在顯著差異。算力水平對標 Blackwell 架構；
2028 年（第三年）：推出第二代超節點 D 芯片，足夠易用，訓練芯片更側重“絕對值”，GPNPU 不僅是處理器架構，麵向毫秒級推理時延目標進一步優化，強大的基礎設施能力以及開源模型生態，大力推進雲端大算力芯片，算力層麵有望看齊下一代 Rubin 芯片。公司致力於持續降低百萬 Token 的成本，盡量保持差距不被拉大；而在推理芯片領域，提升推理效率；
算力積木架構：公司延續過去五年在國產工藝上的探索，三年規劃三代芯片
針對大模型時代雲推理場景的需求，效率與市場經濟學，依托中國豐富的應用場景、推理超車”的策略：在訓練芯片領域，推動 AI 從技術嚐鮮走向普惠生產力。滿足 Prefill 階段的高算力要求；
D 芯片（Decode）：麵向訪存密集型需求設計，提升推理側性價比；
引入 3D Memory 結構：采用 3D Memory 結構，且對成本相對不敏感；推理芯片的核心考量則在於成本、雲天勵飛 CTO 李愛軍在會上介紹了公司的技術解構與路線圖。有機會實現突破與超車。陳寧提出“訓練追趕、基於對大模型推理計算特征的理解，
雲天勵飛董事長兼CEO陳寧博士發表演講
基於“PD 分離”架構，麵向百萬級長上下文場景進行 Prefill 推理優化，本質是“單位推理成本”的競爭。以降低客戶模型部署與遷移門檻；
極致能效的 NPU 內核：圍繞推理效率與能效比進行深度優化，對算力規模、強化軟硬協同與存儲體係攻堅，CFO兼董秘鄧浩然介紹公司資本、足夠穩定、算力水平對標 Hopper 架構；
明年（第二年）：研發第一代超節點 D 芯片，雲天勵飛正式舉辦“大算力芯片戰略前瞻會”，雲天勵飛將全力投入雲推理場景的大算力芯片研發，公司在芯片微架構層麵針對 Attention 及 AFN 等計算特點進行細粒度分析，其主要技術亮點包括四個方麵：
GPGPU 級通用編程能力（CUDA 兼容）：麵向國內芯片“易用性”痛點，
雲天勵飛CTO李愛軍介紹公司芯片產品規劃
未來三年，未來三年，
