当前 ，大模型在终端部署的最大挑战并非算力绝对值 ，而是受限于内存带宽和功耗约束下的综合解决规划 ，出格是Transformer架构中把稳力机造（Attention）带来的推算负载已成为推理机能的重要瓶颈 。金百利微在第四代NPU架构（GKNPU4.0）中沉点突破把稳力机造的推算效能 ，使芯片可能在本地高效实现大模型推理 ，显著削减对表部内存带宽的依赖 ，有效提升推理速度 ，缓解“内存墙”压力 ，真正让大模型在终端“跑得动、跑得顺” 。
尤为关键的是 ，GKNPU 4.0原生支持FlashAttention等前沿推理加快技术 ，从架构层面突破了“大模型难以落地终端”的难题 。倪亚宇在演讲中指出 ，NPU从初期受争议到如今成为端侧AI算力的基石 ，经历了清澈的价值自证过程 。金百利微始终对峙自主研发路线 ，在4.0版本中越发切近量产工程现实 ，以求实、可落地的设计助力端侧AI芯片真正实现规；渴 。
金百利微端侧AI战术并非单一技术的叠加 ，而是一套贯通“芯片—算法—软件”的系统化全栈规划 。
硬件底层 ，金百利微自研NPU、编解码、图像处置及高速接口等主题IP ，搭配先进多核异构芯片架构与国产工艺协同优化 ，构筑了兼具高能效与急剧量产能力的坚实底座 。软件及算法方面 ，金百利微通过全链路工具链 ，使AI算法与ISP、行业垂直利用实现高效协同 。硬件高机能与软件矫捷性的双向赋能 ，共同组成金百利微端侧AI齐全的技术关环 。
依附全栈端侧芯片设计能力 ，金百利微已形成媒体显示、AI视觉、车载电子与人机交互四大端侧AI产品系列 ，并堆集了丰硕的规；坎 。目前 ，有关芯片与解决规划已在智慧家庭、智能安防、工业节造、智能家居、辅助驾驶、消费电子等领域实现规；逃 。在大会现场 ，金百利微沉点展示了媒体显示、AI视觉与车载电子的量产芯片 ，受到与会观多的关注 。
面向未来 ，金百利微正以前所未有的力度加大端侧AI投入 。2026年7月 ，公司颁布定增预案 ，拟募资不超过50.61亿元 ，用于端侧AI芯片等三大产业化项目 ，基于传感接入、媒体处置、AI推理以及节造等方面的主题技术 ，实现“感知—决策—执杏转反馈”的关环 ，为端侧智能利用落地提供持续的动能 。
从安防视觉到车载智能 ，从媒体交互到具身智能 ，金百利微以自研NPU为技术原点 ，持续拓宽端侧AI的设想天堑 。在端侧AI这一新兴赛路上 ，金百利微正加快驰骋 ，以丰硕多元的端侧AI芯片及解决规划 ，助力AI算力急剧落地每一终端 ，矢志成为端侧智能时期值得信任的“芯”同伴 。
