深圳湾科技生态园中，AI弄潮者从四方汇聚。 在这片中国科技产业密度最高的区域之一，21世纪经济报道记者再次见到了云天励飞董事长陈宁。长达1个半小时的深度交流中，陈宁侃侃而谈关于AI的 一切。 (云天励飞董事长陈宁) 五年前，记者与陈宁的专访，正值中国AI创业最为喧闹的阶段。新锐企业群雄并起，算法、场景与资本交织，云天励飞也刚刚踏上上市之路。五年过 去，陈宁依旧精神饱满，而云天励飞的坐标，已经从AI解决方案，转向更底层、也更具长期价值的AI推理芯片赛道。 这五年，人工智能的边界被不断推开。大模型走出实验室，开始进入手机、电脑和日常生活场景；算力从幕后走向台前，成为产业竞争的核心要素；国产 AI芯片，也被推至聚光灯下，成为资本、产业与政策共同关注的焦点，训练和推理市场都如火如荼。这是一个罕见的历史窗口期，而陈宁看中的"AI推理 芯片时代"，正在形成市场共识。 市场上并非没有质疑之声。有观点认为，当下AI投入正在积聚泡沫。对此，陈宁有不同的看法："AI就像蒸汽机刚出现的时候。站在一个村庄的视角，可 能会觉得这是泡沫，但站在历史的角度看，这是一个时代的起点。AI一定会经历泡沫和调整，但方向本身不会错。" 陈宁坦言，真 ...

记者丨倪雨晴 林典驰 编辑丨巫燕玲 深圳湾科技生态园中，AI弄潮者从四方汇聚。 在这片中国科技产业密度最高的区域之一，21世纪经济报道记者再次见到了云天励飞董事长陈宁。长达1个半小时的深度交流中，陈宁侃侃而谈 关于AI的一切。 （云天励飞董事长陈宁） 五年前，记者与陈宁的专访，正值中国AI创业最为喧闹的阶段。新锐企业群雄并起，算法、场景与资本交织，云天励飞也刚刚踏上上市之路。 五年过去，陈宁依旧精神饱满，而云天励飞的坐标，已经从AI解决方案，转向更底层、也更具长期价值的AI推理芯片赛道。 陈宁表示，也许再过15年到2040年的时候，深圳每个市民都会有三台机器人，家里一台服务机器人，一台在办公场所工作，出行有着无人驾驶 汽车或者提供经济的旅程。而他最希望的是，每一台机器人上面都印着powered by Intellifusion。 AI新时代的帷幕已经拉开，格局未定。在这场围绕算力、架构与成本的长期竞赛中，芯片厂商们，正在不断加速。 与A I的三个周期同行 《21世纪》： 相较于2020年，如今推进芯片研发是否面临不同的契机与考量？ 陈宁： 事实上，我们始终在坚持做芯片。我在美国工作了十年，一直专注于芯片领域。 ...

21世纪经济报道记者倪雨晴、林典驰深圳报道 深圳湾科技生态园中，AI弄潮者从四方汇聚。 在这片中国科技产业密度最高的区域之一，21世纪经济报道记者再次见到了云天励飞董事长陈宁。长达1个半小时的深度交流中，陈宁侃侃而谈关于AI的一 切。 (云天励飞董事长陈宁) 五年前，记者与陈宁的专访，正值中国AI创业最为喧闹的阶段。新锐企业群雄并起，算法、场景与资本交织，云天励飞也刚刚踏上上市之路。五年过去， 陈宁依旧精神饱满，而云天励飞的坐标，已经从AI解决方案，转向更底层、也更具长期价值的AI推理芯片赛道。 这五年，人工智能的边界被不断推开。大模型走出实验室，开始进入手机、电脑和日常生活场景；算力从幕后走向台前，成为产业竞争的核心要素；国产 AI芯片，也被推至聚光灯下，成为资本、产业与政策共同关注的焦点，训练和推理市场都如火如荼。这是一个罕见的历史窗口期，而陈宁看中的"AI推理芯 片时代"，正在形成市场共识。 市场上并非没有质疑之声。有观点认为，当下AI投入正在积聚泡沫。对此，陈宁有不同的看法："AI就像蒸汽机刚出现的时候。站在一个村庄的视角，可能 会觉得这是泡沫，但站在历史的角度看，这是一个时代的起点。AI一定会经历泡 ...

Core Insights - The article discusses the evolution of AI technology and the shift towards AI inference chips, highlighting the long-term value and market consensus around this transition [1][2][4] - Chen Ning, the chairman of Yuntian Lifei, emphasizes the importance of inference chips over training chips, predicting a significant market potential for inference chips by 2030 [7][8][10] Group 1: AI Development Phases - The AI industry has experienced three distinct phases: the intelligent perception era (2012-2020), the large model era (2020-2024), and the computing power-driven phase [4][5] - The intelligent perception era focused on computer vision applications, while the large model era saw breakthroughs in natural language processing, particularly with the rise of models like ChatGPT [4][5] - The current phase emphasizes the need for specialized inference chips, as the demand for computing power has surged [4][5][10] Group 2: Market Dynamics and Opportunities - The global market for training chips is projected to reach approximately $1 trillion by 2030, while the inference chip market could exceed $4 trillion [8][10] - Chen Ning argues that the real opportunity lies in inference chips, which are crucial for deploying AI models across various industries [7][8][10] - The Chinese strategy focuses on accelerating the market application of AI, with a goal of achieving over 70% penetration of new intelligent terminals by 2027 [5][6] Group 3: Yuntian Lifei's Position and Strategy - Yuntian Lifei is developing a new architecture called GPNPU, which aims to optimize inference efficiency and cost significantly compared to traditional GPGPU [11][12] - The company anticipates that its Nova500 chip, based on the GPNPU architecture, will be ready for production next year, targeting competitive performance and pricing [13][14] - Current demand for Yuntian Lifei's chips primarily comes from leading internet companies and AI startups, indicating a robust market interest [14][15] Group 4: Challenges and Future Outlook - The development of inference chips faces challenges, including hardware complexity, software ecosystem building, and the rapid evolution of AI technology [19][20] - The article suggests that 2025 will be a pivotal year as the separation of training and inference processes becomes more pronounced, leading to a more specialized approach in chip design [10][19] - The semiconductor market is expected to see increased merger and acquisition activity as AI applications and inference ecosystems grow [21][22]