7月18日，云天励飞在2026世界人工智能大会（WAIC）上公布未来两年多的AI推理芯片路线图。公司计划推出DeepVerse100P、DeepVerse100D、DeepVerse100L三款云端大算力芯片杠杆炒股开户，分别面向大模型推理中的Prefill、Decode以及Decode FFN环节进行专用优化，并协同部署于万卡级异构集群。
这一路线图反映出AI算力竞争正在发生变化。随着长上下文、深度推理和智能体应用快速发展，不同推理阶段对计算、内存带宽和通信能力的需求加速分化。评价推理效率的核心指标，也正从单颗芯片的峰值算力，转向Token吞吐、响应延迟、集群利用率和单位生成成本。
从三款专用芯片、超节点互联到IFWA软件栈及产业协同计划，云天励飞试图将优化范围从单芯片延伸至完整推理系统。南都湾财社记者注意到，这背后是AI算力竞争正在转向系统与生态协同，发展重心由“有没有”进一步转向“效率高不高、部署难不难、成本降不降”。
推理负载持续分化，芯片设计走向专用化
大模型推理正在从相对单一的对话问答，进入长上下文、复杂推理和多智能体协同并存的新阶段。通用AI助手强调响应速度和并发能力，编程、数学等深度推理任务需要更长的推理链路，Agentic Coding和多Agent系统则要求模型持续调用工具、交换信息并实时反馈。任务形态越复杂，推理系统面临的吞吐、延迟和成本压力越大。
在这一背景下，峰值算力已难以完整衡量芯片的实际推理能力。一次Token生成不仅涉及矩阵计算，还受到内存读写、节点通信、资源调度等环节影响。算力充足但带宽不足，或单卡性能较高但跨卡通信拥塞，都可能导致计算资源等待，拉低集群整体效率。
不同推理阶段之间的差异也在扩大。Prefill阶段需要一次性处理输入上下文，计算密度较高；Decode阶段采用逐Token生成方式，更依赖内存带宽和数据访问效率。在MoE模型中，Decode内部的Attention与FFN又分别偏向访存密集和计算密集，继续共用同一套通用硬件，容易出现资源错配。
针对这一趋势，云天励飞规划了三款专用芯片。DeepVerse100P面向百万级上下文的Prefill场景，重点承载长文本输入处理，避免Prefill与Decode混部时争夺算力和带宽，影响持续生成吞吐。
DeepVerse100D主要服务Decode环节，强化内存带宽，并支持1024卡Scale-up和光互联系统架构。其思路是根据任务需要建立芯片间光路直连，并动态重构连接关系，减少传统多跳交换带来的排队、拥塞和中间转发开销，控制大规模集群中的通信阻塞和尾延迟。
DeepVerse100L则面向Decode阶段计算密集型的FFN环节，采用3D Memory架构，提升内存带宽，并通过低延迟芯片互联，加快激活数据传输。三款芯片不再追求由单一架构覆盖所有负载，而是按照不同推理阶段进行分工。
这种变化意味着，AI推理芯片正进入更加精细的架构竞争阶段。过去，厂商往往通过提高算力、带宽和存储容量获得综合性能提升；随着推理规模扩大，围绕具体负载进行专用设计，正在成为降低资源浪费、提高Token产出效率的新路径。
从单卡性能转向集群效率，国产算力补齐软件与生态短板
专用芯片只有进入大规模集群并实现高效协同，才能转化为实际算力产出。在万卡级推理系统中，整体性能并不是单卡能力的简单叠加。集群规模越大，通信等待、负载不均、设备闲置和尾延迟等问题越突出，系统调度能力对最终效率的影响也越明显。
云天励飞计划将DeepVerse100P、DeepVerse100D和DeepVerse100L分离部署于不同资源池，分别处理Prefill、Decode Attention和Decode FFN负载，再通过高速互联组成异构集群。其核心逻辑，是把完整推理流程拆解为多个资源需求不同的环节，并为每个环节匹配相应芯片，减少通用算力混部产生的资源竞争。
这也标志着AI芯片厂商的竞争边界不断外扩。芯片设计不再只围绕单颗器件，而是需要同步考虑互联架构、节点组织、任务调度和模型运行方式。优化对象也从每秒能够完成多少次计算，转向每套集群能够稳定生成多少Token，以及为此消耗多少硬件、电力和运维成本。
硬件异构化同时提高了软件适配难度。不同芯片承担不同任务后，模型拆分、算子调度、数据传输和故障处理都会更加复杂。若缺乏成熟的软件栈，硬件理论性能难以充分释放，开发者还可能面临模型迁移周期长、算子重复开发等问题。
围绕这一短板，云天励飞正在建设IFWA软件栈，覆盖模型开发、编程、编译和系统部署等环节。一方面，IFWA持续适配PyTorch ATen算子，并加强对vLLM、SGLang等主流推理框架的支持，尽量沿用现有开发接口和开源组件，降低模型迁移成本；另一方面，公司通过模型量化、压缩、编译和部署工具链，提高从模型到芯片的适配效率。
云天励飞此前还开源了Houmao多Agent异构编程框架，由不同Agent协同完成模型开发、算子开发、性能优化和测试验证。这一尝试的价值不只在于引入AI辅助编程，更在于将部分依赖工程师经验的适配流程转化为可自动执行和持续验证的标准化过程，以应对模型快速迭代带来的软件开发压力。
此外，云天励飞将Triton算子能力融入FlagOS，希望通过社区共享减少不同国产硬件平台之间的重复适配。对于国产算力产业而言，软件生态的开放性和兼容性，正成为决定硬件能否规模应用的重要条件。芯片具备基础性能只是第一步，能否快速接入主流模型和框架、降低开发与迁移门槛，直接影响实际部署速度。
今年5月，云天励飞还联合30余家单位发起“1001计划”，试图打通芯片、IP与EDA、封装测试、系统互联、软件平台、模型及应用等环节。其目标是让下游模型和应用需求更早进入芯片与系统设计过程，同时加快成熟软件能力复用和新芯片场景验证。
从行业趋势看，随着AI应用进入规模化阶段，算力供给的核心矛盾正由绝对数量不足，逐步转向有效算力利用率不高、软硬件适配成本偏高以及Token价格仍然较高。云天励飞提出“百亿Token一分钱”的长期目标，能否实现仍取决于芯片量产、集群稳定性、软件成熟度和应用规模，但这一方向所反映的变化已经明确：AI算力竞争正在从参数竞赛，转入以系统效率和单位成本为核心的新阶段。
采写：南都·湾财社记者 程洋杠杆炒股开户
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