
文|劉俊宏
編|王一粟
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的規模化邏輯。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。可以安心地做好研發,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。





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