AI應用的落地，正在推動AI芯片的戰場從訓練切換至推理。

7月30日，云天勵飛發布公告稱，公司已向港交所提交了上市申請。若上市成功，云天勵飛將繼2023年登陸科創板之后實現“A+H” 雙重上市。

隨著云天勵飛此次交表，國產NPU和AI推理芯片的行業發展路徑和底色也被一并揭開。

招股書顯示，云天勵飛目前產品主要跟AI芯片相關，業務涉及企業級、消費級和行業級三個賽道。分別主要對應銷售AI推理芯片、AI玩具及消費電子芯片和智慧城市解決方案三個賽道。

基本財務情況顯示，云天勵飛近幾年實現營收較大幅度增長。2022年、2023年、2024年及2025年前3個月，云天勵飛的收入分別為5.46億元、5.06億元、9.17億元、2.64億元。

作為一家科技公司，云天勵飛還處于投入期。對應營收同期，云天勵飛虧損分別為4.47億元、3.84億元、5.85億元、0.86億元，研發費用分別為3.47億元、2.95億元、4.00億元、0.84億元，虧損暫時沒有呈現收窄趨勢。

最亮眼的成績，來源于云天勵飛在AI芯片相關領域位居前列的市占率排名。

根據灼識咨詢報告顯示，以2024年中國市場相關收入統計，云天勵飛是排名前三的中國全場景AI推理相關產品及服務提供商；在NPU驅動的AI推理芯片相關產品及服務提供商中排名中國前二。在2025上半年，云天勵飛的AI玩具銷量在中國主流電商平臺排名第一。

在2025年的WAIC上，光錐智能也看到了云天勵飛展臺上放著的宣稱“算力積木”架構打造的深界DeepEdge系列芯片。云天勵飛的AI推理加速卡，也與在場其他國產AI芯片廠商一樣“熠熠生輝”。

但以具體出貨情況看，云天勵飛的業務似乎又沒有像描述的那般“風光”。

營收質量層面看，云天勵飛的毛利率整體不到30%。由于云天勵飛的AI芯片不涉及芯片制造，公司整體定位是Fabless廠商。以國內同類型公司對比，云天勵飛的毛利率屬于較低水平，低于同樣做AI芯片的寒武紀（55.99%）、做國產CPU的龍芯中科（38%）、做國產CPU和AI芯片的海光信息（61.69%）。也低于近期沖刺上市的國產GPU公司，沐曦的55%（2020年一季度）和摩爾線程的70%（2024年度）。

市場占有率和營收質量之間的不一致性，或許顯示出云天勵飛的實際業務中存在些許矛盾。

“云天勵飛將進一步加大在AI推理芯片領域的研發和投入，推動中國搶占第四次工業革命的第一張入場券。”云天勵飛董事長兼CEO陳寧稱。

口號雖然喊得很大，但能看出，云天勵飛認為量產AI芯片是最主要的發展邏輯。

為了滿足AI服務器的大模型推理需求，云天勵飛將推出DeepVerse（深穹）芯片。為了加入具身智能時代，公司也在準備DeepXBot（深擎）芯片，以支持機器人大腦平臺。尤其是在具身智能領域，云天勵飛還參與投資了深圳國創具身智能機器人有限公司，共同合作探索AI推理芯片在具身智能的落地。

在AI加速應用的時代，云天勵飛號稱作為中國市場的AI推理芯片第五大公司，實力究竟如何？

憑借NPU，云天勵飛

想做中國英偉達？

云天勵飛的業務理解起來并不難。

從業務角度看，云天勵飛的企業級業務主要是賣AI推理芯片+相關產品、算力服務和IP授權；消費級主要是賣AI玩具、家庭主機的AI芯片；行業級主要是賣智慧公交、智慧園區、智慧城市治理等解決方案。

在消費級產品上看到，云天勵飛的AI芯片能提供不錯的AI交互體驗。以嚕咔博士AI拍學機為例，產品支持拍照識別物體、生成圖片、還能根據主題AI生成小故事。作為一款幾百塊錢的兒童早教機，產品力和AIGC能力還是比較合格的。

云天勵飛業務鋪的比較大，離不開背后擁有的一套能夠支持AI芯片運行和AI大模型應用需求的AI芯片軟硬件產品。

芯片層面的產品主要是NPU產品Nova和推理芯片DeepEye、DeepEdge以及正在研發的DeepVerse和DeepXBot。

其中，Nova指的是NPU核心。DeepEye主要應用于視覺識別場景，內置了CNN（卷積神經網絡）加速引擎，算力為2TOPS。DeepEdge系列是基于Transformer模型的“升級版”，能應用于視頻分析、邊緣計算、模型推理等場景，對應宣稱算力為8-128TOPS。目前尚未推出的DeepVerse是面向云端大模型推理能力的產品，DeepXBot則主要是作為具身智能的“大腦平臺”應用。

整體來看，云天勵飛的AI芯片落地目前還是以視覺識別場景為主，已經推出的單卡算力較低，暫時較難直接用到現有的AI大模型推訓體系中。

作為對比，云天勵飛DeepEdge10MAX是公司官網展示的系列最高端款，INT8算力為64TOPS。英偉達RTX 4090作為不少AI大模型廠商“不得已的湊活”款，大概是660TOPS（稠密）。（由于云天勵飛未標出稠密還是稀疏算力，大概換算公式是稀疏算力為稠密算力數值的兩倍，僅參考）

需要注意的是，云天勵飛AI芯片的通用性存在一定限制。由于公司AI芯片支持能力的上限是由芯片定制和指令集支持所決定，做不到類似于英偉達GPU的通用推理。這就意味著云天勵飛的AI芯片對應落地的場景相對有限，整體產品更適合應用于AI技術相對成熟和需求明確的場景落地。

整體來看，云天勵飛能夠提供比較基礎的邊緣計算和推理應用需求的AI芯片，但市場這種基礎產品的需求量其實也不小。

在AI芯片領域，根據灼識咨詢報告，以2024年中國市場相關收入統計，云天勵飛的AI推理芯片排名第五，NPU驅動的AI推理芯片排名第二。

從招股書的注釋中推斷，在2024年中國市場AI推理芯片相關產品及服務供應商排名的表中，公司A和B是英偉達和華為，公司C和D大概率是百度昆侖芯和沐曦。在另一張NPU市場排名的表中，公司E是寒武紀。

市場份額排名看似很高，但其含金量需要謹慎認知對待。

因為在無論是AI推理芯片還是NPU的名單里，市場已經呈現巨頭占據絕大多數份額的局面。其中，無論是AI推理芯片還是NPU市場里，云天勵飛分別為0.3%和1.9%的市場占有率談不上存在太大優勢。這只能說明，在巨頭分割完的市場里，玩家的相互競爭非常雜亂。

在此基礎上，還得考慮英偉達和華為走的都是通用且推訓一體的路線，其市占率早已展現出了AI的規?；壿?。畢竟，當下AI大模型的發展主線，無論是訓練、用戶、開發生態、AI數據閉環、工程落地能力等一系列AI所需的最基礎能力，全部都嚴格遵循scaling law，并深度與公司的規模能力掛鉤。

誠然按照灼識咨詢報告顯示，未來AI推理芯片和NPU將是一個龐大的市場。中國AI推理芯片相關產品及服務行業，預計于2024年至2029年將以53.4%的復合年增長率增長，2029年行業空間將達到人民幣13830億元；NPU在AI推理芯片中的滲透率預計將達到28.6%。

但現在的云天勵飛只是初步驗證了其AI芯片的可用性階段，并計劃推出面對更多AI應用場景的產品，如AI服務器、具身智能等，來補齊產品序列的空缺。

距離成為真正的市場領先者，云天勵飛還需要相當努力。

消費級業務兜底

企業級業務存單一客戶風險

實現AI芯片領先的目標或許長遠，但云天勵飛“等得起”。

一般來說，科技公司剛起步的時候最艱難的就是商業化。但云天勵飛倒是不怎么愁業績。按照三大板塊業務劃分，云天勵飛的消費級和企業級的業績都相當有保證。

按收入占比劃分，當前云天勵飛的收入主要由企業級和消費級業務構成，兩者合計占比接近90%，并逐漸取代了云天勵飛最初實現商業化的行業級業務。

這兩塊業務的營收怎么來的？

消費級業務大半是買來的。2024年，云天勵飛收購并表了一家主要做無線藍牙音頻解決方案，集合藍牙模塊、方案研發、生產供應和銷售以及客戶服務為一體的公司——岍丞技術。從行業地位上說，岍丞技術實力還是比較強大的。根據公司官網介紹，岍丞技術是上海恒玄科技有限公司（BES）的第三方合作伙伴。恒玄主業是做SoC芯片的，涉及領域包含音頻和AI眼鏡等產品，出貨基本覆蓋市面所有消費者熟悉的智能硬件廠商。

所以在云天勵飛的財務報表上看到，2024年公司才單獨將消費級業務單列出來。由于岍丞技術的2024年營收只披露到前三個月，以一季度收入（0.75億）簡單乘4計算年度收入的話，我們可以預估岍丞技術在2024年大概率帶來了2億以上的營收。同時，根據云天勵飛后續對賭協議要求，岍丞技術預計將在今年取得4.2億收入，2026年為5.1億收入。

雖然，出貨消費級芯片“小模塊”帶來的毛利率只有十幾個點，不怎么“掙錢”，算是拉低了云天勵飛整體毛利率水平。但這部分，也算是比較堅實可靠的業績來源。

另一邊的企業級業務，則非常富有想象力。

一方面因為，企業級業務是云天勵飛未來最主要的發展方向。同時，從拆分的盈利質量看，企業級業務能為云天勵飛帶來接近50%的毛利率。

關于這部分業務具體出貨做什么，云天勵飛并未解釋。但我們能知道的是，這部分的營收一半由單一大客戶貢獻。作為佐證，在2024年的前五大客戶中，客戶K買了1.1億的算力服務，占整個業務收入占比的44%。2025年一季度，客戶K基本上承包了所有的營收。

查詢公司訂單，結合披露信息，不難看出客戶K是2024年與云天勵飛簽署了《AI算力運營合作框架協議》的德元方惠。

根據協議要求，云天勵飛將向德元方惠提供約4000PFLOPS的AI訓練及推理異構算力服務，服務期限為36個月，預計三年內形成約16億元的收入。算下來，按照已經披露的營收看，云天勵飛還有14億左右收入有待釋放。對應算下來，這將是一筆不小的利潤。

總體看下來，起碼在2027年之前，云天勵飛不怎么需要擔心業績的問題?？梢园残牡刈龊醚邪l，探索適合AI領域如何大規模落地AI推理芯片，與沐曦、摩爾線程等同樣是今年沖刺上市的玩家共同爭奪市場。

畢竟，從硬件設計技術來說，云天勵飛還是有一些優勢的。

例如云天勵飛的芯片采取了D2D（die-to-die 芯片對接芯片） chiplet。該技術屬于先進封裝技術，可以理解是將存儲芯片直接“粘”在計算芯片上。對比傳統的分離式架構，D2D方案相當于芯片之間的信息無縫傳輸，突破AI推理存在的帶寬限制。這就是云天勵飛主張的“算力積木”方案，整體思路有點像是英偉達主張把芯片“做大”的B200 GPU方案。

“如果說訓練芯片是AI時代的‘發電廠’，那么推理芯片就是‘電網’。一座城市只需幾座發電廠，但用電設備卻數以億計。”

誠如陳寧所說，AI推理芯片未來會帶來無比龐大的需求。在AI落地的時代，云天勵飛有足夠時間期待一個AI推理芯片普及落地的故事。