2026年云天励飞动态更新报告：迎接DeepSeek“模算协同”机遇

中标湛江 AI 推理千卡集群项目，DeepSeek 创始人家乡打造“国模国芯”深度融合的算力生态

2026 年 3 月 12 日，云天励飞中标湛江市 AI 渗透之城新质生产力基础设施 建设项目，该项目为全栈国产 AI 推理千卡集群，基于公司自研国产 AI 推理加速 卡，推动 DeepSeek 等国产大模型在相关应用场景中的适配与部署。云天励飞中 标此项目，项目建设的 AI 推理算力集群将围绕大模型推理任务需求进行系统设计。 项目整体建设完成后，将形成面向大模型推理任务的算力基础设施，为相关应用场 景提供稳定的算力支撑。此次重点建设的 AI 推理集群，由云天励飞牵头承建，华 为、中国移动等领军企业作为核心生态伙伴深度参与。

本项目中的 AI 推理算力集群将分三期建设，全部采用云天励飞自研的国产 AI 推理加速卡。采用“Prefill–Decode 分离”的推理架构，下一代推理芯片计划在 相关算力系统中开展部署。现阶段，业界普遍采用“Prefill–Decode 分离”的推理 架构，通过针对不同阶段的资源配置优化，提高整体系统运行效率。 在该架构下，Prefill 阶段主要负责长上下文理解和计算，对算力和带宽需求较 高；Decode 阶段则持续生成 Token，对系统延迟更加敏感。项目建设过程中，将 结合不同阶段的特点进行算力资源配置和系统优化。 同时，随着模型上下文长度不断增加，大量中间状态需要以 KV Cache 形式 存储。围绕这一特点，项目在系统设计中对计算、存储与网络之间的协同进行了优 化，以提升数据访问效率和整体系统性能。

在网络架构方面，系统将采用统一高速互联架构，通过 400G 光网络构建集 群物理层网络，实现节点之间的高带宽、低延迟通信，并支持从单节点数十卡规模 扩展至千卡级集群规模，以满足不同规模 AI 应用需求。 根据项目规划，本次 AI 推理算力集群将分三期建设，并将采用云天励飞自研 的国产 AI 推理加速卡。一期项目将部署云天励飞 X6000 推理加速卡；未来将率 先搭载公司最新一代芯片产品。公司未来将逐步推出针对 Prefill 阶段优化的芯片 产品，以及面向 Decode 阶段低延迟需求的推理芯片。公司首款面向长上下文推 理场景优化的 Prefill 芯片 DeepVerse100 预计将在 2026 年底前后完成流片， 并计划在相关算力系统中开展部署。

公司芯片积极适配 DeepSeek，已在 R1 发布后，成为首批完成适配的国产 芯片企业，目前也在积极准备 DeepSeek V4 适配工作。公司未来旗下的 AI 推理 加速卡将全面承载 DeepSeek 大模型能力，赋能千行百业。公司此前在 DeepSeekR1 发布后，便快速进行了适配，未来芯片体系有望进一步适配新型模型。 2025 年春节期间，云天励飞芯片团队完成 DeepEdge10 “算力积木”芯片 平台与 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeekR1-Distill-Llama-70B 大模型、DeepSeek V3/R1 671B MoE 大模型的适配。适 配完成后，DeepEdge10 芯片平台将在端、边、云全面支持 DeepSeek 全系列模 型。 云天励飞芯片团队在 FlashMLA 开源后，迅速完成了 DeepEdge10 平台与 FlashMLA 的适配工作。在适配过程中，云天励飞采用了 Op fusion tiling、Online softmax、Double buffer、细粒度存算并行等先进技术，并基于自研的 Triton-like 编程语言快速开发验证了高效的 FlashMLA 算子。通过一系列优化，不仅显著提 升了计算效率，还大幅降低了显存占用，充分展现了 DeepEdge10 平台“算力积 木”芯片架构的卓越优势，以及其与 DeepSeek 生态的高度契合性。已将相关代 码提交至开源平台 Gitee，为开源 AI 贡献了重要的技术力量。

Deepseek 开源模型，推动“算法-芯片协同进化”，公司核心设计理念高度相 似。Deepseek 开源推理模型 R1 引起产业变革，低成本高效能的模型开源，推动 了行业的整体发展。由于硬件 GPU 使用受限，Deepseek 采用软件端技术创新提 升训练效率，整体训练成本约为 550 万美元，仅为 OpenAI o1 开发费用的 3%。 Deepseek R1 通过关键设计的奖励系统、训练模板、自进化现象，以及用于强化 学习的核心算法 GRPO，用低算力的 GPU 训练出了媲美 OpenAI o1 的模型，证 实了在 AI 行业中，软件端算法的创新可弥补硬件端差异，也可推动行业整体发展 并产生经济效应。云天励飞持续强调的算法芯片化，通过自定义指令集、处理器架 构及工具链的协同设计，通过软件端的改良提升芯片能力，从而拓展推理应用市场。

公司未来算力规划：推出大算力芯片迎接推理时 代起量

公司于 2 月 3 日举办“大算力芯片战略前瞻会”，对外公布未来三年的大算力 AI 推理芯片战略布局。现阶段，国产算力市场呈现“训练追赶、推理超车”，云天 聚焦推理赛道，发布了基于“PD 分离”思路的芯片路线图：力争实现百万 Tokens 推理成本降低 100 倍以上的目标。公司认为训练芯片更侧重“绝对值”，对算力 规模、带宽能力以及科学计算的复杂精度要求更高，且对成本相对不敏感；推理芯 片的核心考量则在于成本、效率与市场经济学，关键在于每一个 Token 背后的边 际成本与整体性价比。 公司致力于持续降低百万 Token 的成本，目标是通过下一代芯片实现“百万 Tokens 一分钱”。未来，公司希望将成本进一步降至“百亿 Tokens 1 分钱” 公 司未来按照“PD 分离”的系统架构规划两类大算力芯片：P 芯片（Prefill）：面 向计算密集型需求设计，满足 Prefill 阶段的高算力要求；D 芯片（Decode）： 面向访存密集型需求设计，满足 Decode 阶段的高带宽需求。 公司在芯片微架构层面针对 Attention 及 AFN 等计算特点进行细粒度分 析，并在底层实现针对性优化。在一个包含 1024 颗芯片的超节点内，P 芯片与 D 芯片可实现有效组合，以满足大模型云推理的集群化部署需求。

规划未来三代芯片，手握充足产能保障产品推出。公司未来三年规划了三代芯 片产品：2026 年，打造第一代超节点 P 芯片，面向百万级长上下文场景进行 Prefill 推理优化，算力水平对标 Hopper 架构；2027 年，研发第一代超节点 D 芯片，聚焦 Decode 推理的低时延目标，算力水平对标 Blackwell 架构；2028 年，推出第二代超节点 D 芯片，面向毫秒级推理时延目标进一步优化，带动 Prefill 与 Decode 性能提升，算力层面有望看齐下一代 Rubin 芯片。 公司领导在发布会上介绍，公司为国内屈指可数、手握充足国产产能保障的企 业之一。现阶段，AI 应用需求激增带动 tokens 消耗量，算力需求激增，产能或 成为制约算力企业快速发展的核心因素。公司手握充足产能，未来或凭借产能优势 迎来快速发展机遇。

四大技术亮点支撑公司下一代 GPNPU 技术路线，提出了“GPNPU = GPGPU + NPU + 3D 堆叠存储”的核心公式，在兼顾通用计算的“通用性”与 NPU 的“高效性”，打造极致性价比推理芯片。公司下一代芯片的核心架构为自 研 GPNPU 架构，技术亮点主要包括四个方面：GPGPU 级通用编程能力（CUDA 兼容）：面向国内芯片“易用性”痛点，GPNPU 架构强调对主流 CUDA 等生态的 兼容与迁移支持，以降低客户模型部署与迁移门槛；极致能效的 NPU 内核：围绕 推理效率与能效比进行深度优化，提升推理侧性价比；引入 3D Memory 结构： 采用 3D Memory 结构，以获得更高带宽与更低访问时延，提升推理效率；算力 积木架构：公司延续过去五年在国产工艺上的探索，以“算力积木”架构定义下一 代芯片的 Scale-up 超节点，以满足万亿级乃至十万亿级 MoE 架构大模型的推 理需求。

现有算力储备：DeepEdge 系列迎接应用带动边 缘算力市场起量

多代 AI 推理芯片持续发展，算力水平持续提升。公司推理芯片目前已更新至 第四代，DeepEdge 系列对应 Nova 400，采用算力积木设计，融合 D2D chiplet 和 C2C mesh tour 互连技术。DeepEdge10 系列可支持单个芯片 8T 至 128T 的 算力需求。

公司支持多芯粒扩展 Chiplet 技术，全自研 DeepEdge10 芯片满足市场多 样化需求。DeepEdge10 基于公司自研的神经网络处理器（NNP400）架构，采 用国内先进工艺、支持多芯粒扩展的 Chiplet 技术，DeepEdge10 可提供 16TOPS （INT8）整型计算和 2TFLOPS FP16 浮点计算的深度学习推理计算算力，满足市 场对处理芯片在算法的多样性、准确性、算力密度及效能方面的要求。 针对各类应用场景，云天励飞已开发出 Edge10C、Edge10 标准版、Edge10E 和 Edge10Max 系列芯片。Edge10 系列主要应用于边缘大模型推理领域，能高效 支持 Transformer 模型中的矩阵乘法运算。 DeepEdge10 芯片主要应用包括摄 像头、边缘计算设备、机器人、汽车智能座舱等行业的客户。依托 DeepEdge10 创新的 D2Dchiplet 架构打造的 X6000 系列推理卡，目前已适配多个主流大模型。

面对不同场景需求，推出不同系列产品覆盖全场景需求。DeepEdge10 系列使用公司自研神经网络处理器 NNP400T，提供自 8T-128T 的算力，其中 DeepEdge10C、DeepEdge10、DeepEdge10max、DeepEdge200 为面向边缘 视频智能计算和边缘大模型推理推出的高集成度、高性能、低功耗轻量级 SOC 主 控芯片，DeepEdge200 为面向云端大模型推理的高性能 SOC 芯片，采用 D2D 的 chiplet 片上互联技术，实现单芯片算力的灵活可扩，满足人工智能大模型云端推 理对算力的需求。

公司自研芯片结构助力多场景应用落地。DeepEdge10Max 搭载了 4 个八核 64 位 RISC 通用处理器计算簇，4 个双核 64 位 RISC-V 处理器计算簇，支持 RV64GCV 指令集，支持 256-bit 数据位宽。DeepEdge10 搭载了八核 64 位 RISC 通用处理器，双核 64 位 RISC-V 处理器，支持 RV64GCV 指令集，支持 64-bit 数据位宽。

智能硬件产品推动公司软硬一体销售。基于公司自研“云天天书”大模型和神 经网络处理器，打造面向各类边缘 AI 场景的各类硬件设备并对外销售，包括 AI 芯片、天舟系列云边服务器、边缘计算盒子、“深目” AI 模盒 、X6000 推理加速 卡，以及基于 X6000 加速卡打造的推理服务器等。

云天励飞推出 X6000 加速卡。X6000 具备 256T 算力、128GB 显存容量、 486GB/S 显存带宽；采用 C2C Mesh 互联技术，可实现卡间高速互联，带宽达 64GB/s，最大可实现 64 张卡的互联；可应用于语言、视觉、多模态等各类大模型 的推理加速，目前已适配云天天书、通义千问、百川智能、Llama2/3 等近 10 个 主流大模型。 X6000 加速卡内置全国产算力芯片 DeepEdge200，该芯片采用 D2D Chiplet 技术，基于 DeepEdge10 芯片平台打造。X6000 单卡可实现 130B 参数量大模型 推理，在执行 70B 参数量大模型推理时性能达 11 tokens/s，有望在大模型推理 领域逐步实现国产替代。