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營收連創(chuàng)81.3%與168%高增長，云天勵飛AI芯片與消費硬件雙擎發(fā)力

2025/4/27 17:30:37     

4月25日,云天勵飛公布2024年年報和2025年一季報。數(shù)據(jù)顯示,2024年云天勵飛營業(yè)收入超9億元,同比增長81.3%。2025年第一季度營收達2.64億元,同比大增168%,創(chuàng)歷史同期新高;凈虧損同比縮減37.9%,顯著收窄。

兩大技術(shù)平臺,三大核心業(yè)務(wù),牢固發(fā)展根基

云天勵飛定位邊緣AI企業(yè),擁有大模型和AI芯片兩大技術(shù)平臺,打造了面向消費級、企業(yè)級、行業(yè)級三大類場景的業(yè)務(wù)。

在消費級業(yè)務(wù)領(lǐng)域,云天勵飛通過子公司岍丞技術(shù),成功進入了華為、榮耀、OPPO、VIVO、安克、boAt、Noise等終端品牌的供應(yīng)鏈,2024年全年出貨超過三千萬套。云天勵飛全資子公司嚕咔博士推出了專為三歲以上兒童設(shè)計的AI原生教育硬件——AI拍學機。此外,公司還與閃極科技和LOHO合作,共同打造了量產(chǎn)的AI眼鏡。

在企業(yè)級業(yè)務(wù)方面,云天勵飛依托自研AI芯片和各類硬件,為各行業(yè)提供算力賦能。云天勵飛自研AI芯片采用獨特的“算力積木”架構(gòu),可靈活應(yīng)對不同場景對算力的需求,為大模型推理提供強大動力。目前,云天勵飛DeepEdge10芯片平臺已成功適配DeepSeek R1系列模型及國產(chǎn)鴻蒙操作系統(tǒng)。2024年云天勵飛推出的全新大模型推理加速卡IPU-X6000,未來將進一步支撐云天勵飛企業(yè)級業(yè)務(wù),為各行業(yè)帶來性價比更高的推理算力選擇。

此外,值得一提的是,2024年云天勵飛與德元方惠簽署協(xié)議,提供總算力規(guī)模約4000 PFLOPS的AI訓(xùn)練及推理異構(gòu)算力服務(wù),預(yù)計未來3年將為云天勵飛貢獻約16億的營收。今年4月,云天勵飛披露其完成了16億算力訂單的全部驗收工作并開始實現(xiàn)回款。

在行業(yè)級業(yè)務(wù)方面,云天勵飛深耕公共安全、城市治理、智慧交通、人居生活四大核心場景,以及低空經(jīng)濟、智慧教育兩大創(chuàng)新場景,打造了一系列標桿業(yè)務(wù)。今年初,適配DeepSeek的云天勵飛大模型一體機在龍崗上線,幫助龍崗區(qū)成為廣東首個在政務(wù)信創(chuàng)環(huán)境下成功部署該模型的政府部門。

短期業(yè)績看消費類硬件,長期價值看AI芯片

2024年,人工智能產(chǎn)業(yè)正從大模型技術(shù)探索邁向大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵階段。在這一時代,各類智能硬件將迎來爆發(fā)式增長,各行業(yè)對推理算力的需求也將迅速提升。

云天勵飛業(yè)務(wù)覆蓋消費級、企業(yè)級和行業(yè)級三大領(lǐng)域,其中消費級業(yè)務(wù)以各類智能硬件為主,包括全資子公司嚕咔博士推出的AI拍學機,以及與岍丞技術(shù)和閃極科技、LOHO合作打造的各類智能穿戴設(shè)備。

智能硬件產(chǎn)業(yè)鏈成熟,研發(fā)周期相對較短,在“大模型+智能硬件”的浪潮之下,能夠快速出貨,為云天勵飛帶來可觀的營收增長。

長期來看,隨著AI大規(guī)模應(yīng)用落地,推理算力的需求不斷增長,云天勵飛的AI芯片能夠為公司帶來長期的價值支撐。

今年黃仁勛在GTC演講中提到,隨著人工智能的擴展,推理將成為未來十年重要的工作負載之一。據(jù)IDC預(yù)測數(shù)據(jù),云端推理占算力的比重將逐步提升,預(yù)計到2026年推理占62.2%,訓(xùn)練僅占37.8%。此外,大模型汽車、無人機、具身智能、邊緣服務(wù)器等邊緣端和終端產(chǎn)品的應(yīng)用,也需要大量AI邊緣推理芯片支撐。推理芯片的廣闊前景,將為云天勵飛的長期價值提供堅實支撐。

據(jù)悉,云天勵飛自研AI芯片采用全國產(chǎn)工藝,可支撐7B-671B參數(shù)的大模型高效推理,為不同規(guī)模AI應(yīng)用提供彈性算力支撐。同時,云天勵飛打造了“芯片+算法”協(xié)同優(yōu)化的全棧工具鏈,并完成與DeepSeek、國產(chǎn)鴻蒙操作系統(tǒng)、華為昇騰服務(wù)器的深度適配,構(gòu)筑了自主可控的AI算力生態(tài)體系。

云天勵飛在推理AI領(lǐng)域的布局,相信未來將為國產(chǎn)AI算力生態(tài)帶來重要補充,助力各行業(yè)在更安全可靠的環(huán)境下加快大模型應(yīng)用進程。