公司战略与定位 - 云天励飞已从AI解决方案提供商转向更具长期价值的AI推理芯片赛道[3] - 公司战略方向始终未变，但市场策略与时俱进，经历了三个发展周期，分别对应全球AI行业的智能感知时代、大模型时代和算力驱动阶段[7] - 公司并未盲目追随GPU路线或切入训练芯片赛道，而是立足自身技术积累，坚持符合自身节奏的发展道路[8] - 公司营收结构变化与AI行业发展阶段匹配，早期以行业解决方案为主，大模型阶段出现标品和服务，未来推理算力市场爆发将带动推理芯片出货量增长拐点[19][20] 对AI推理芯片市场的判断 - 公司董事长陈宁认为，训练芯片市场规模远无法与未来推理芯片的市场潜力相比，推理环节才是将AI转化为现实生产力的关键[11][13] - 据公司判断，到2030年，全球训练芯片市场规模可能达到约1万亿美元，而推理芯片市场至少将达到4万亿美元，甚至更高[14] - 2025年将是重大转折点，训练与推理开始真正分离，推理走向专业化、高效化和场景化，形成独立的技术路径和产品体系[15] - 中国真正的机会和主战场在推理芯片赛道，这里市场空间更大，也更契合中国应用驱动、产业落地见长的发展优势[14] 公司技术与产品进展 - 公司最新提出GPNPU架构，可理解为中国版TPU，相较于GPGPU，在推理效率与成本控制上能够实现数个数量级的优化[16] - GPNPU架构融合了GPU的可编程性与生态兼容性、NPU的高能效优势，并深度融合存算一体技术[16] - 基于GPNPU架构的Nova500芯片预计将在明年流片，目标是在推理赛道上性能对标全球头部企业，同时保持价格优势[16] - 公司第一代芯片至今仍在龙岗区政府部门稳定运行，并通过端到端的应用闭环验证芯片实际价值，构建了覆盖应用、算法与芯片的全栈能力[6] 客户与市场需求 - 当前芯片订单需求最明确的客户是互联网头部大厂，第二梯队包括三大通信运营商及部分中大型互联网企业，第三类客户是AI领域的创业公司[17] - 互联网大厂是推理芯片的终极目标客户，其每年的采购额达上千亿，只要成为其第三、第四供应商，订单规模可达几十亿、上百亿[18] - 互联网大厂通常会采用多家供应商的策略，以保障供应链安全和满足不同产品线需求[18] 行业发展与竞争格局 - AI推理芯片时代正在形成市场共识，推理已进入算力中心舞台，未来AI赛场将构建起更加繁荣的推理芯片和应用生态[3][4] - 英伟达收购专注于AI推理芯片的Groq，进一步强化了推理基础设施加速演进的行业信号[14] - 中国AI发展模式是应用驱动，强调技术落地到产业场景，国家政策明确推动AI规模化落地，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率目标超70%，到2030年目标超90%[9] - 中国在大模型上已基本追平、进入全球第一梯队，接下来的重点是鼓励大规模市场化应用，加速AI在各行各业渗透，而高效运行的推理芯片是亟需补齐的关键环节[10] 面临的挑战与应对 - 芯片研发和市场推进的挑战包括硬件本身的复杂性、软件生态的构建以及AI技术的快速演进[23][24] - 公司研发投入聚焦于行业即将爆发的关键节点，以构建核心竞争力，重点包括加强GPNPU架构与主流生态的兼容性、优化NPU架构以及聚焦3D堆叠与存算一体等未来大算力技术[21][22] - 半导体市场的并购活动将越来越多，原因是AI应用和AI推理两大生态快速崛起催生大量新机会，公司自身也在积极筹备多支产业基金进行布局[25] 区域产业环境 - 广东省对集成电路产业高度重视，明确提出应用场景开放驱动AI与集成电路产业发展的战略思路，具有全国前瞻性[26] - 粤港澳大湾区被英伟达CEO称为“全球唯一一个AI与机电一体化深度融合的区域”，其核心竞争力在于不仅是AI算法和软件的试验场，更是AI原生硬件的策源地[26] - 深圳产业政策聚焦，早在五六年前就明确提出要发展NPU芯片产业，这种长期稳定的政策支持使企业能坚持深耕技术研发[27] - 深圳涌现大量AI硬件公司，堪称AI产品经理的摇篮，其产品经理能敏锐捕捉真实需求并清楚大模型能力边界，做出务实、可落地的产品[28]