消费电子将被大模型重新定义？云天励飞董事长陈宁：看好推理算力需求的爆发 全面押注AI芯片

《科创板日报》7月25日讯（记者 黄心怡）“我们正在全面进入Agent时代，应用无处不在，人人拥抱AI，这将驱动全球人工智能由训练进入到以应用为导向的推理的时代。”云天励飞董事长兼CEO陈宁在接受《科创板日报》等媒体采访时表示。

记者获悉，在2025WAIC期间，云天励飞将宣布全面聚焦AI推理芯片。未来，公司将围绕边缘计算、云端大模型推理、具身智能三大核心布局。

陈宁认为，2025年是成为人工智能发展的重要转折点——大模型技术达到新的成熟高度，模型调用成本显著降低，使得AI从“专家工具”逐步演变为“全民基础设施”。这不仅标志着AI从训练时代迈入推理时代，也预示着推理算力需求将迎来爆发式增长。

此前的财报显示，2024年云天励飞营业收入超9亿元，同比增长81.3%。2025年第一季度营收2.64亿元，同比增长168.23%。“基于AI推理算力需求的增长，相信下半年会继续保持高速增长的态势。”陈宁称。

据透露，云天励飞也在具身智能领域进行了战略部署，目前云天励飞已与十余家机器人厂商建立合作关系，边缘芯片产品应用于服务型机器人已进入实际部署阶段。

▍消费电子将被AI重新定义

谈及下一步AI的大规模产业化落地，陈宁认为主要有两大机遇。

首先，未来3-5年AI有望全面重塑各类电子产品——从智能耳机、智能眼镜等可穿戴设备，到扫地机器人、冰箱等家用电器，再到电动汽车，几乎所有电子设备的形态与功能都将被重新定义。这些设备将具备“主动工作”的能力，能像人类一样开口交流，理解复杂指令、主动回应需求甚至解决实际问题。例如，最近特斯拉汽车正在部署的Grok4系统，已展现出电动汽车与人聊天互动、协助处理行车问题的雏形。

其次，以推理芯片为核心的AI推理算力网络，未来五到十年会无处不在。

“AI场景的落地，都离不开推理芯片的底层支撑。它将贯穿端、边、云，形成无处不在的算力网络，24小时生产各类token。未来，势必会有一张低成本、高效率的AI推理算力网络，就如同电网、通信网络一样的世界级网络。所有电子产品都会被AI赋能。”陈宁判断。

在智能硬件方向上，陈宁对AI原生的智能硬件和可穿戴设备表示了看好。为此，云天励飞已经推出了儿童AI教育教育智能硬件噜咔博士，还与云天励飞、闪极科技及LOHO推出AI智能眼镜。“我们相信未来这些可穿戴设备，从耳机、手表、手环到眼镜，都将被AI和大模型所颠覆和重新定义。”

谈及AI眼镜的发展，陈宁认为，这是非常有前景的赛道，但仍需经历一段发展过程。

“自2007年首款iPhone诞生，苹果经历了十多年的时间，才构建了智能手机的产业生态。而AI眼镜不仅是一个硬件产品，而是要变革人机交互的方式，有可能与智能手机并驾齐驱，甚至替代智能手机的全新入口。所以，这绝对不是一款产品、一个厂家一蹴而就的事情，需要整个大生态得以完善。”

陈宁表示，当下AI眼镜最迫切的问题是应用场景的价值闭环。“这是AI行业过去十多年一直在解决的问题，AI眼镜也不例外。我们也在联合伙伴一起努力，面向具体的细分人群，逐个解决场景闭环的问题。”

在垂直领域方面，陈宁提到，教育和医疗将是被大模型颠覆的两大行业。

“随着大模型的出现，教育的目标不再是通过考试来测试每个孩子的学习效率和对知识的记忆，因为再怎样也比不过ChatGPT这些大模型已经读完人类几千万本书籍的记忆能力。教育将回归本质，好奇心、创造性，是如何定义问题、提出问题，而不是靠记忆套路去解数学题。”

▍大模型落地仍需解决最后一公里的应用闭环

开年以来，开源大模型 DeepSeek的爆火，直接引爆了大模型一体机产品的密集发布热潮。半年过去，市场热情似乎出现了退潮。

陈宁表示，Deepseek大模型开源之后，带来了业内对于应用落地的思考，但在一体机应用落地的过程中，遇到了各种各样的挑战。

“特别是基础大模型落地到各企业、各行业，难以实现最后一公里的应用闭环，这就要靠Agent，靠MCP、A2A(Agent2Agent)等一系列协议，解决基础大模型跟传统IT工具和IT业务流之间互联，以及单一大模型、单一的Agent无法应对复杂场景全流程的问题。”

陈宁认为，这半年来，整个行业都在补齐大模型应用落地所缺失的环节。“直到从底层大模型能力到最终应用都齐备了，才能让一体机或云端推理集群，真正实现商业价值的闭环。至于究竟采用一体机还是算力集群的形态，取决于不同行业、不同场景的需要。未来很长一段时间，肯定是一体机和云端推理的集群推理并行。”

目前，云天励飞已经推出五代NPU芯片，而选择在2025年全面聚焦AI推理芯片，也是出于对市场的看好。英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾在财报会议中表示，AI推理任务对计算资源的需求可能达到当前水平的“数百万倍”。

陈宁认为，虽然AI推理芯片市场仍处于蓝海阶段，其市场规模相较于数千亿美元的训练芯片市场尚显微小，但预计未来三至五年内，AI推理芯片的增长速度将大幅超越训练芯片。

NPU技术路径，则是陈宁看好的技术方向。“我们相信，NPU架构会是人工智能大规模应用时代的主流技术路径之一。当然，未来AI芯片一定会是GPU、CPU、NPU各种异构的架构，各取所长。开源CPU架构也会不断延伸其能力。这也是为何我们与阿里平头哥合作，对国产RISC-V核进行全面兼容。”

近几年来，国产AI 算力芯片的市场规模逐渐扩大，但在生态建设、技术能力等方面仍需进一步提升。

陈宁坦言，要做好国产AI芯片，确实面临着巨大的挑战。“主要是起步晚，还有生态以及当前国际环境的挑战，但也拥有广大的中国市场机遇。很多机遇其实藏在挑战之中。”