随着AI Agent（智能体）的快速发展，推理芯片的重要性与日俱增。在“2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议”（WAIC 2025）期间，各大算力厂商纷纷拿出算力新产品。

　　云天励飞也于本次WAIC期间宣布将全面聚焦AI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，打造国产算力“加速器”。

　　云天励飞董事长兼CEO陈宁表示：“以AI大模型和各类AI算法、推理芯片为核心的AI技术，将在未来五年重新定义人类所有的电子产品，从可穿戴设备到手机等各类智能终端，从各种家用电器到电动汽车、人形机器人，所有电子设备都会变成各种场景的超级应用、个人助手。”

　　因此，陈宁认为：“以推理芯片为核心的AI推理算力网络，未来五到十年将无处不在。”

　　推理芯片的时代来了

　　在陈宁看来，2012年，诺贝尔物理学奖得主杰弗里·辛顿带着两个博士生发表的一篇论文，打开了第四次工业革命的序幕。在人工智能快速奔跑的13年里，英伟达的GPGPU（通用图形处理器）支撑了一个AI的训练时代。

　　陈宁举例说：“如果把AI当做一个本科生，从2012年至2025年，是这个学生出生、长大到拿到大学毕业证的过程。这个时代，我们称之为AI训练时代。”

　　而随着AI Agent的发展，未来将属于推理时代。

　　陈宁认为：“我们正在全面进入Agent带来的应用普惠，应用无处不在。人人拥抱AI，标志着全球人工智能由训练进入到一个以应用为导向的推理时代。”

　　在推理时代，所有电子产品都会被AI赋能，推理算力网络将无处不在。而这一切，都需要各种各样规格的推理芯片——从终端到边缘侧再到云端大算力的推理芯片。

　　需要注意的是，推理也分为云侧推理和边缘侧推理等。那么，未来推理芯片市场中，是云侧推理市场规模更大，还是边缘侧推理市场规模更大？

　　对此，陈宁回复《每日经济新闻》记者称：“当下需要用云端推理的方式来探索新场景，一旦新场景通过云服务的方式证明可以实现价值闭环，就需要考虑大规模复制的问题。这种情况下，需要降低芯片成本，提高芯片性价比，就有可能走向更大规模的边缘终端计算。”

　　在陈宁看来，这是一个端、边、云协同分工的问题。只有全栈式考虑端、边、云的协同分工，才能寻求一个场景，寻找到让其大规模落地过程中具有最优性价比的解决方案。

　　推理芯片：算力和成本如何考量？

　　在AI从出生到“上大学”的过程中，训练效果的重要性远高于成本。但当进入推理时代，人人都将使用AI赋能生活、工作的时候，推理的成本将会越发重要。

　　在云天励飞看来，芯片设计中，PPA是核心概念，分别指性能、功耗和面积。从用户视角看，PPA决定了这颗芯片能带来多大的价值、使用成本是否可控、购买成本是否具备竞争力。算力固然是衡量芯片的重要指标，但并非唯一。对用户而言，实际使用中更需要兼顾成本、适配性等多重因素。

　　就边缘侧推理芯片而言，是算力、内存大更重要，还是定制化服务更重要？基于对细分领域的了解，从而搭配更合适的算力，是否比更大的算力更重要？

　　陈宁告诉记者：“云侧推理和边缘推理核心关注的性能指标不一样。云侧推理更多考虑在多用户并行情况下，大算力推理芯片硬件采购成本，以及运营推理芯片集群的电费等运营成本。但对于边缘计算，它对芯片本身的硬件采购成本更加敏感，以及更加注重芯片运行过程中与场景结合的有效算力。综合有效算力和硬件成本，考量硬件设备的性价比，这才是关键。”

　　可以看出，推理芯片正在成为推动AI应用规模化部署的核心动力，在此背景下，云天励飞正聚焦边缘计算、云端大模型推理加速和具身智能，全面构建国产高性价比推理芯片技术和产品体系。