云天励飞携“1001计划”，剑指“百亿Token1分钱”目标

人工智能的应用浪潮正不断向前奔涌，一个清晰的趋势是：大模型正在从最初的对话交互，快步迈向更复杂的智能体（Agent）阶段。这意味着什么？意味着应用需要处理超长的上下文、进行高频的工具调用和复杂的任务调度，并深度连接各类外部系统和数据。行业的算力需求重心，也因此发生了根本性的转移——从追求训练出参数更大的模型，转向了如何支撑海量、高频、长链路的在线推理服务。

换句话说，决定大模型能否真正赋能千行百业的关键，已经不再是“能不能造出更大的模型”，而是“能不能以可承受的成本，稳定、高效地提供大规模的推理服务”。成本，成为了规模化落地面前最现实的一道坎。

携“1001计划”推动行业降本

在这一背景下，专注于AI推理芯片研发与生态建设的云天励飞，于5月17日为其上海子公司“浦云天芯”举行了揭牌仪式，意图在算力产业高地驱动国产推理成本的革新。活动现场，一项名为“1001计划”的联合倡议签署成为焦点，吸引了近30家产业链相关企业和单位共同参与。

“1001计划”是云天励飞针对AI推理成本优化提出的长期愿景，其核心目标是逐步推动实现“百亿Token（文本单元）1分钱”的极致成本。该计划旨在联合芯片、模型、软件栈、算力基础设施到应用生态的上下游伙伴，通过协同探索与技术攻坚，共同降低AI应用的门槛，让人工智能技术更广泛地服务于产业与社会创新。

新成立的浦云天芯，将作为实现这一目标的重要载体，聚焦于AI大算力推理芯片的研发、技术创新、人才聚集与产业协同。

实际上，对于降本的追求早已写入公司的战略蓝图。在今年2月的“大算力芯片战略前瞻会”上，云天励飞便明确了“训练追赶、推理超车”的方向，并首次公布了未来三年的大算力AI推理芯片战略布局，其核心正是持续降低百万Token的推理成本。公司同时发布了基于“PD分离”思路的芯片路线图，力争实现百万Tokens推理成本降低100倍以上的目标，从而推动AI从技术尝鲜走向普惠生产力。

这里提到的“PD分离”架构，是基于对大模型推理计算特征的深刻理解而设计的。它将推理过程分为Prefill（预填充）和Decode（解码）两个阶段，并据此规划两类芯片：P芯片（Prefill）针对计算密集型需求设计，满足预填充阶段的高算力要求；D芯片（Decode）则面向访存密集型需求设计，满足解码阶段的高带宽需求。在一个可包含1024颗芯片的超节点内，P芯片与D芯片能够灵活组合，以高效应对大模型云推理的集群化部署需求。

在致力于将百万Token成本降至“一分钱”的同时，云天励飞更长远的目标是在未来三年，通过下一代芯片将成本进一步压降至“百万Tokens 0.1分钱”，以强力加速大模型应用的规模化落地进程。

GPNPU架构支撑三代芯片规划

为实现上述降本与规模化落地的愿景，云天励飞规划了清晰的三代芯片产品路线：

2026年，推出第一代超节点P芯片，针对百万级长上下文场景优化Prefill推理，算力对标Hopper架构；2027年，研发第一代超节点D芯片，聚焦Decode推理的低时延目标，算力对标Blackwell架构；2028年，推出第二代超节点D芯片，面向毫秒级推理时延进一步优化，并带动Prefill与Decode整体性能提升，算力层面有望看齐下一代Rubin芯片。

这一系列雄心勃勃的规划，其底层技术支撑是云天励飞提出的GPNPU架构。该架构巧妙地将通用计算（GPGPU）的灵活性、高效NPU的能效优势以及3D堆叠存储的近存计算能力结合起来。其目的很明确：让算力不再仅仅是峰值性能的堆砌，而是围绕推理服务的SLA（服务等级协议）进行系统级的全局优化。

具体来看，正在研发的新一代GPNPU具备四大技术亮点：其一，具备GPGPU级别的通用编程能力，强调对主流CUDA等生态的兼容，以大幅降低客户的模型迁移与部署门槛；其二，拥有极致能效的NPU内核，专为推理效率与能效比深度优化；其三，引入3D堆叠存储架构，获得更高的带宽与更低的访问时延；其四，采用“算力积木”架构，利用下一代芯片构建机架级Scale-up超节点，以满足未来万亿乃至十万亿参数MoE架构大模型的推理需求。

技术创新的步伐在加快，商业化落地也在同步推进。3月12日，云天励飞成功中标湛江AI推理千卡集群项目，将推动DeepSeek等国产大模型在具体场景中的适配与部署。该集群项目分三期建设，一期将部署云天励飞的X6000推理加速卡，未来则会率先搭载公司最新一代芯片产品，旨在实际应用中显著提升大模型推理效率，降低整体成本，为区域人工智能产业发展提供坚实的算力底座。

目前，云天励飞已商业化的芯片是DeepEdge系列。其中，DeepEdge10芯片基于国内自主可控的14nm工艺，采用了先进的D2D（Die-to-Die）互联Chiplet封装架构，可实现单Die 16T算力，单芯片128T，单张加速卡256T的推理能力，主要面向边缘端侧场景。该芯片系列能够支持包括Transformer、BEV、CV大模型、LLM等各类主流模型架构，并已在机器人、边缘网关、服务器等领域实现商业化应用。

例如，在DeepSeek-R1发布后，云天励飞成为了首批完成适配的国产芯片企业。目前，公司也正在积极推进DeepSeek-V4的适配工作，其GPNPU架构与IFWA智能融合软件栈已完成对DeepSeek-V4系列模型关键机制的适配验证。未来，公司的AI推理加速卡将全面承载DeepSeek大模型的能力，赋能千行百业。

以全栈方案筑基算力突围

从整体战略来看，云天励飞坚持以自研芯片及算法为核心，打造全栈式解决方案，以满足端、边、云不同场景的推理需求，服务于企业级、消费级和行业级三大类应用市场。

通过对应用场景及算法研发的深度理解，公司采用协同设计的方法，从指令集、芯片架构到工具链进行一体化优化，打造出包括Nova NPU产品、DeepEye及DeepEdge系列推理芯片，以及在研的DeepVerse和DeepXBot等产品。同时，配套的Hy3CAN硬件使能工具、IFIE软件平台以及IFMind大模型（具备视觉、文本和语言分析能力），共同构成了完整的技术闭环。

这一全链路技术体系，构成了云天励飞产品与服务的核心基础与竞争力，使其解决方案更能贴合各行业AI推理应用的实际需求，为市场提供了极具竞争力的算力选择，也推动了公司业务的快速发展。

财务数据提供了最直接的印证。得益于AI算力需求的爆发和端侧AI行业的迅速发展，云天励飞在2025年实现营业总收入13.39亿元，同比增长45.99%；归属于上市公司股东的净利润为-4.22亿元，较2024年减亏1.57亿元；经营活动产生的现金流量净额转正，达到2.66亿元。2026年第一季度，公司营业收入3.12亿元，同比增长17.97%；净利润为-1.34亿元，同比有所增亏；经营活动现金流继续为正，达0.93亿元。

同时，公司的研发投入显著增加。2025年研发费用为4.45亿元，同比增加11.4%；2026年第一季度研发费用达1.4亿元，同比大幅增加67.04%，这主要源于研发人员薪酬、股份支付费用及直接投入等项目的上升。

众所周知，算力芯片是典型的高固定成本、高研发投入行业。当前，NPU推理赛道的热度已经切实传导至云天励飞的营收端，推动其规模快速扩张，成本与费用结构也在持续优化。然而，在行业技术快速迭代、市场竞争日趋激烈的背景下，公司仍需维持高强度的研发投入与市场拓展。未来，只有通过产品的持续放量与迭代，让营收增长跑赢研发支出，才能逐步实现经营杠杆由负转正。

值得关注的是，被誉为中国半导体产业“风向标”的集微大会将于5月27日至29日在上海举行，大会将聚焦AI赋能、端侧AI、先进封装等前沿领域。作为大会核心论坛之一，“端侧AI峰会”将于5月28日同步开幕。届时，云天励飞边缘芯片规划总监张福林将发表题为“全链路技术突围，边缘算力筑基——云天励飞边缘芯片实战与生态布局”的主题演讲，深度拆解边缘算力发展的痛点与突破路径，分享公司在边缘芯片领域的技术研发成果与落地应用经验，并阐述整体的产业布局与生态共建思路。