隨著人工智能技術從實驗室走向千行百業，推理環節正取代訓練成為產業核心戰場。國內頭部AI應用日均消耗50萬億token的規模，折射出規模化落地帶來的算力需求質變。這場由應用爆發、模型范式革新與智能體進化共同驅動的變革，正在重塑全球算力產業格局。
新一代推理模型展現出與訓練階段截然不同的技術特征。OpenRouter平臺數據顯示，依賴多步推理的模型用量在2025年呈現指數級增長，年底已占據平臺總調用量的六成。這類模型通過鏈式思考提升準確率的同時，單次推理的token消耗量激增數倍，形成獨特的"推理膨脹"效應。更具顛覆性的是Agentic AI的崛起，以OpenClaw為代表的智能體產品通過持續推理與自主決策，將算力需求從離散請求轉化為持續負載。
全球科技巨頭已聞風而動。谷歌第七代TPU Ironwood通過架構革新實現能效比質的飛躍，在推理場景下展現出對傳統GPU的替代優勢，成功斬獲Anthropic、meta等頂級客戶訂單。英偉達則通過200億美元收購Groq核心技術團隊，將低延遲推理處理器整合至AI工廠架構，構建起覆蓋訓練與推理的全棧能力。這種技術路線的分化，標志著AI算力正式進入"專用化"時代。
國內產業面臨的算力困局更為突出。阿里千問團隊負責人透露，交付環節占據的算力資源已擠壓科研空間；月之暗面聯合創始人周昕宇直言，Kimi K2.5的用戶體驗受制于每秒生成token數的瓶頸。這些行業痛點揭示出，推理效率與成本正成為制約AI普惠化的關鍵因素。在貿易限制背景下，構建自主可控的推理芯片生態已上升為戰略需求。
云天勵飛提出的GPNPU架構開辟出第三條技術路徑。該架構通過頂層兼容CUDA生態解決易用性難題，底層采用自定義指令集實現能效比躍升，配合3D內存架構突破"內存墻"限制。其獨創的"算力積木"模式，通過芯粒封裝技術實現8個算力單元的集成驗證，成功部署6710億參數大模型。這種軟硬協同的設計理念，在通用性與專用性之間找到平衡點。
針對推理場景的階段性特征，云天勵飛推出PD分離架構：P芯片專注預填充階段的高吞吐計算，D芯片強化解碼階段的低時延特性。2026年計劃推出的首代P芯片將瞄準百萬級上下文場景，2027年的D芯片目標實現微秒級響應，2028年二代產品更將推理時延壓縮至毫秒級。這種分階段突破的策略，形成對英偉達Hopper到Rubin架構的梯度追趕。
供應鏈安全成為國內廠商的特殊優勢。云天勵飛高級副總裁鄧浩然透露，企業已建立穩定的國產制程產能儲備，為后續量產提供保障。董事長陳寧認為，中國在能源、基建和應用場景的優勢，若能與芯片、模型短板形成互補，有望在智能革命中占據先機。這種判斷正轉化為商業實踐，該企業近期獲得的16億元智算訂單，標志著自主推理芯片開始進入規模化應用階段。
