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。抖圈为du而生在第四代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。抖圈为du而生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。
抖圈为du而生端侧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，抖圈为du而生自研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，抖圈为du而生通过全链路工具链，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，共同组成抖圈为du而生端侧AI齐全的技术关环。
依附全栈端侧芯片设计能力，抖圈为du而生已形成媒体显示、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，抖圈为du而生沉点展示了媒体显示、AI视觉与车载电子的量产芯片，受到与会观众的关注。
面向未来，抖圈为du而生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，抖圈为du而生以自研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，抖圈为du而生正加快驰骋，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。
