直擊WAIC 2025丨對話雲天勵飛董事長陳寧：只有端、邊、雲協同，才能找到AI大規模落地最優解決方案

隨着AI Agent（智能體）的快速發展，推理芯片的重要性與日俱增。在“2025世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議”（WAIC 2025）期間，各大算力廠商紛紛拿出算力新產品。

雲天勵飛也於本次WAIC期間宣佈將全面聚焦AI芯片，未來，公司將圍繞邊緣計算、雲端大模型推理、具身智能三大核心佈局，打造國產算力“加速器”。

雲天勵飛董事長兼CEO陳寧表示：“以AI大模型和各類AI算法、推理芯片爲核心的AI技術，將在未來五年重新定義人類所有的電子產品，從可穿戴設備到手機等各類智能終端，從各種家用電器到電動汽車、人形機器人，所有電子設備都會變成各種場景的超級應用、個人助手。”

因此，陳寧認爲：“以推理芯片爲核心的AI推理算力網絡，未來五到十年將無處不在。”

推理芯片的時代來了

在陳寧看來，2012年，諾貝爾物理學獎得主傑弗裡•辛頓帶着兩個博士生髮表的一篇論文，打開了第四次工業革命的序幕。在人工智能快速奔跑的13年裡，英偉達的GPGPU（通用圖形處理器）支撐了一個AI的訓練時代。

陳寧舉例說：“如果把AI當做一個本科生，從2012年至2025年，是這個學生出生、長大到拿到大學畢業證的過程。這個時代，我們稱之爲AI訓練時代。”

而隨着AI Agent的發展，未來將屬於推理時代。

陳寧認爲：“我們正在全面進入Agent帶來的應用普惠，應用無處不在。人人擁抱AI，標誌着全球人工智能由訓練進入到一個以應用爲導向的推理時代。”

在推理時代，所有電子產品都會被AI賦能，推理算力網絡將無處不在。而這一切，都需要各種各樣規格的推理芯片——從終端到邊緣側再到雲端大算力的推理芯片。

需要注意的是，推理也分爲雲側推理和邊緣側推理等。那麼，未來推理芯片市場中，是雲側推理市場規模更大，還是邊緣側推理市場規模更大？

對此，陳寧回覆《每日經濟新聞》記者稱：“當下需要用雲端推理的方式來探索新場景，一旦新場景通過雲服務的方式證明可以實現價值閉環，就需要考慮大規模複製的問題。這種情況下，需要降低芯片成本，提高芯片性價比，就有可能走向更大規模的邊緣終端計算。”

在陳寧看來，這是一個端、邊、雲協同分工的問題。只有全棧式考慮端、邊、雲的協同分工，才能尋求一個場景，尋找到讓其大規模落地過程中具有最優性價比的解決方案。

推理芯片：算力和成本如何考量？

在AI從出生到“上大學”的過程中，訓練效果的重要性遠高於成本。但當進入推理時代，人人都將使用AI賦能生活、工作的時候，推理的成本將會越發重要。

在雲天勵飛看來，芯片設計中，PPA是核心概念，分別指性能、功耗和麪積。從用戶視角看，PPA決定了這顆芯片能帶來多大的價值、使用成本是否可控、購買成本是否具備競爭力。算力固然是衡量芯片的重要指標，但並非唯一。對用戶而言，實際使用中更需要兼顧成本、適配性等多重因素。

就邊緣側推理芯片而言，是算力、內存大更重要，還是定製化服務更重要？基於對細分領域的瞭解，從而搭配更合適的算力，是否比更大的算力更重要？

陳寧告訴記者：“雲側推理和邊緣推理核心關注的性能指標不一樣。雲側推理更多考慮在多用戶並行情況下，大算力推理芯片硬件採購成本，以及運營推理芯片集羣的電費等運營成本。但對於邊緣計算，它對芯片本身的硬件採購成本更加敏感，以及更加註重芯片運行過程中與場景結合的有效算力。綜合有效算力和硬件成本，考量硬件設備的性價比，這纔是關鍵。”

可以看出，推理芯片正在成爲推動AI應用規模化部署的核心動力，在此背景下，雲天勵飛正聚焦邊緣計算、雲端大模型推理加速和具身智能，全面構建國產高性價比推理芯片技術和產品體系。