中证报中证网讯(记者齐金钊)日前，在2025GIS全球创新峰会上，云天励飞董事长兼CEO陈宁与"AI教 父"杰弗里.辛顿亮相峰会对话环节，围绕算力效率、AI向善与普惠未来等话题进行了深度对话。双方共 同认为，AI的未来，不再只是"更聪明"的竞赛，而是"更高效、更安全、更普惠"的系统性竞争。陈宁表 示，云天励飞将推出通用神经网络处理器架构，推动AI生成的成本和效率大幅提升。 陈宁介绍，云天励飞已向国际相关机构提出建议，希望推动建立统一的AI处理芯片与推理网络标准， 让不同国家和地区都能在同一张互联互通的推理网络上共享能力，尤其在医疗与教育等关乎民生的领域 真正实现"AI for All"。从"更聪明"到"更高效"，从"能不能做到"到"能不能让更多人用得起、用得好"。 陈宁认为，GPU(图形处理器)在深度学习早期扮演了重要角色，但本质仍是通用计算架构，并非为神经 网络量身定制。 结合产业发展现状，陈宁预判，到2030年，全球AI芯片产业规模有望达到约5万亿美元，其中训练芯片 约占1万亿美元，而面向终端与行业侧的推理/处理芯片有望达到4万亿美元，占比约80%。随着智能体 能力持续下沉，AI处理芯片将被广泛嵌入眼镜、 ...

围绕这一判断，云天励飞以NPU为核心，将推出GPNPU架构，走"推理优先架构"路线，在矩阵/向量单 元、存储层级和带宽利用上深度优化，目标是将100万个token的生成成本，从约1美元压到1美分，实现 百倍级效率提升。 在大模型步入深水区的当下，AI的下一个临界点究竟在哪里？在2025 GIS全球创新峰会现场，深度学习 奠基人、"AI教父"杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）与云天励飞董事长兼CEO陈宁，围绕算力效率、AI向 善与普惠未来展开了一场高密度对话。 在这一点上，辛顿从新型计算范式的角度强调能效约束，陈宁从专用芯片与架构创新的角度回应同一问 题，形成了对"算力效率将成为下一阶段关键瓶颈"的共同判断。 一位代表全球人工智能基础理论的最前沿，一位深耕专用算力与产业落地，却在关键方向上形成高度共 识：AI的未来，不再只是"更聪明"的竞赛，而是"更高效、更安全、更普惠"的系统性竞争。 AI向善，既要可控也要可负担 AI瓶颈正从"算法"转向"算力效率" 在算力成本急剧攀升的今天，AI的真正瓶颈在哪里？ 辛顿认为，现有计算体系在能耗和效率上面临越来越大的压力，未来需要在新的计算形态上进行更多探 索。他 ...

立体密算体系融合国产芯片、国密算法与可信计算，构建覆盖算力、数据、AI全链路的内生安全防 护，将性能损耗降至传统方案1/3以下。 当数据泄露事件频发、AI算法黑箱难破、跨域算力信任缺失逐渐演变为数字经济发展的三大"拦路虎"， 一场围绕安全体系的范式革命，正悄然拉开序幕。 在此背景下，11月26日，由数据安全关键技术与产业应用评价工业和信息化部重点实验室、曙光云计算 集团、中国科学院计算技术研究所、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室等多家单位联合发 起的"立体密算体系"正式亮相。 该体系以国产自主芯片为可信根基，融合商用密码、云计算与人工智能技术，不仅突破了传统安全方 案"头痛医头"的局限，更构建起覆盖算力、网络、存储、数据与AI全流程的立体化密态防护体系。 为深入理解该体系的技术路径与产业前景，21世纪经济报道记者近日与曙光云多位核心负责人展开对 话，围绕其技术内核、行业落地与生态共建进行了探讨。 范式演进：从单点防护到体系化防御 在数字安全的发展历程中，机密计算、隐私计算、可信计算等技术曾如孤岛般各自为战，虽在特定场景 有所建树，却始终难以形成贯穿全局的防护合力。 对此，曙光云总裁助理李明达直言：" ...

Group 1: AI Infrastructure Innovations - Lenovo is addressing industry pain points by upgrading hybrid AI infrastructure across multiple dimensions, focusing on computing efficiency and energy efficiency [1] - The company introduced four innovative technologies in computing efficiency, including AI inference acceleration algorithms that outperform the best industry solutions by 20%, and an AI compiler optimizer that reduces training and inference costs by over 15% [1] - Lenovo's new version of the heterogeneous intelligent computing platform, Wanquan 3.0, has achieved leading industry results in various high-quality AI cluster scenarios [1] Group 2: Green Computing Solutions - Lenovo has achieved significant energy efficiency improvements through liquid cooling technology, with a new immersion cooling system that doubles the cooling capacity compared to traditional solutions and achieves a system PUE as low as 1.035 [2] - The company launched a dual-optimization operational system for computing services, which enhances cluster resource utilization by 13% and identifies 58% of ineffective instances [2] Group 3: Data Infrastructure and Services - Lenovo's subsidiary, Lenovo Lingtuo, announced a new storage combination aimed at providing high-performance, reliable, and scalable solutions for AI, high-performance computing, big data analytics, and various unstructured data applications [2] - The goal is to create a unified data foundation for enterprises, facilitating a flexible architecture with strong data protection and higher scalability [2] Group 4: Strategic Vision - Lenovo's Vice President emphasized the company's commitment to building a more powerful, efficient, stable, and green hybrid infrastructure to accelerate the implementation of hybrid AI across various industries [3]