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云天励飞在2026 WAIC上正式披露了未来两年AI推理芯片的路线图，计划推出DeepVerse 100P、100D和100L三款云端大算力芯片，分别针对Prefill、Decode及Decode内部FFN环节的负载特征进行专用优化。  云天励飞公布算力路线图：涵盖AI推理芯片和超节点异构集群  当前，大模型推理应用正加速分化为三类典型场景：以对话和知识问答为代表的通用AI助手，以复杂推理和编程为代表的深度推理应用，以及以Agentic Coding、多智能体协同为代表的实时智能体系统。  随着应用不断深入，单次任务的上下文长度、推理链路复杂度与实时响应要求持续攀升，对推理系统的吞吐能力、延迟控制和成本效率提出更高挑战。在大规模部署中，峰值算力已难以单独衡量系统效能，计算、访存、互联与调度等因素共同决定着Token生成的成本与质量。  与此同时，大模型推理不同阶段的计算特征日趋分化。Prefill阶段需集中处理长输入上下文，对算力要求极高；Decode阶段以逐Token生成方式运行，对内存带宽和访存效率更为敏感；而随着MoE等模型架构的普及，Decode内部的Attention与FFN子模块在计算密度与访存模式上也呈现出显著差异。