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 ...