随着人工智能技术从实验室走向千行百业，推理环节正取代训练成为产业核心战场。国内头部AI应用日均消耗50万亿token的规模，折射出规模化落地带来的算力需求质变。这场由应用爆发、模型范式革新与智能体进化共同驱动的变革，正在重塑全球算力产业格局。
新一代推理模型展现出与训练阶段截然不同的技术特征。OpenRouter平台数据显示，依赖多步推理的模型用量在2025年呈现指数级增长，年底已占据平台总调用量的六成。这类模型通过链式思考提升准确率的同时，单次推理的token消耗量激增数倍，形成独特的"推理膨胀"效应。更具颠覆性的是Agentic AI的崛起，以OpenClaw为代表的智能体产品通过持续推理与自主决策，将算力需求从离散请求转化为持续负载。
全球科技巨头已闻风而动。谷歌第七代TPU Ironwood通过架构革新实现能效比质的飞跃，在推理场景下展现出对传统GPU的替代优势，成功斩获Anthropic、meta等顶级客户订单。英伟达则通过200亿美元收购Groq核心技术团队，将低延迟推理处理器整合至AI工厂架构，构建起覆盖训练与推理的全栈能力。这种技术路线的分化，标志着AI算力正式进入"专用化"时代。
国内产业面临的算力困局更为突出。阿里千问团队负责人透露，交付环节占据的算力资源已挤压科研空间；月之暗面联合创始人周昕宇直言，Kimi K2.5的用户体验受制于每秒生成token数的瓶颈。这些行业痛点揭示出，推理效率与成本正成为制约AI普惠化的关键因素。在贸易限制背景下，构建自主可控的推理芯片生态已上升为战略需求。
云天励飞提出的GPNPU架构开辟出第三条技术路径。该架构通过顶层兼容CUDA生态解决易用性难题，底层采用自定义指令集实现能效比跃升，配合3D内存架构突破"内存墙"限制。其独创的"算力积木"模式，通过芯粒封装技术实现8个算力单元的集成验证，成功部署6710亿参数大模型。这种软硬协同的设计理念，在通用性与专用性之间找到平衡点。
针对推理场景的阶段性特征，云天励飞推出PD分离架构：P芯片专注预填充阶段的高吞吐计算，D芯片强化解码阶段的低时延特性。2026年计划推出的首代P芯片将瞄准百万级上下文场景，2027年的D芯片目标实现微秒级响应，2028年二代产品更将推理时延压缩至毫秒级。这种分阶段突破的策略，形成对英伟达Hopper到Rubin架构的梯度追赶。
供应链安全成为国内厂商的特殊优势。云天励飞高级副总裁邓浩然透露，企业已建立稳定的国产制程产能储备，为后续量产提供保障。董事长陈宁认为，中国在能源、基建和应用场景的优势，若能与芯片、模型短板形成互补，有望在智能革命中占据先机。这种判断正转化为商业实践，该企业近期获得的16亿元智算订单，标志着自主推理芯片开始进入规模化应用阶段。
