软硬件协同破局 天数智芯凭硬实力抢占AI算力周期红利
 

香港, 2026年10月30日 - (亚太商讯) - 随着大模型由技术验证迈入产业落地阶段，AI竞争的重心，已从单纯比拼模型本身的能力，转向算力基础设施的效能与可控性,推动国产通用GPU的发展目标，从过去“能不能用”的可行性验证，进入“好不好用、能否大规模部署”的实战考验。

在此背景下，天数智芯（09903.HK）通过一场媒体开放日，公开了天垓300、彤央系列与软件栈的全线进展——这是此前四大架构路线图发布后的阶段性成绩单，标志着其“云-边-端”业务进入规模化落地与生态适配并进阶段。

三大产品线：路线清晰，商业化验证扎实

天数智芯三大产品不是孤立硬件与工具的堆砌，而是一套从云端训推到边缘本地算力、再到全栈软件底座的协同体系，并以真机实测、系统方案、行业项目完成技术向商业交付的闭环。

先说云端旗舰天垓300，这是一款为“真场景”而生的产品，云端旗舰天垓300立足真实业务场景，性能经第三方验证，并非实验室指标。

经过第三方权威机构评测显示，PD分离部署模式下，其折算单卡端到端吞吐达H200的1.05倍，为国内首款实测性能追平H200的通用GPU。

分负载测试表现亮眼：64K长上下文Attention性能为H200的1.05倍，GLM-5.3 MoE模型吞吐达1.15倍，Agent首字延迟下降10%-30%，推荐推理吞吐提升21%。

训练场景中，Qwen3-32B 8卡FP8运行时，单卡有效吞吐为H100的1.33倍；1024卡集群26天可完成500亿Token强化学习，满载步时波动仅0.43%，稳定性突出。

产品原生兼容CUDA语义，主流框架完成适配，落地国内首个GPU+XPU AFD分离异构架构，由天垓300负责Prefill与Attention、XPU承载FFN，解码延迟下降60%。IXL144超节点柜集成144颗GPU、10.1TB显存，密度领先业界，每百万有效Token成本较国际方案低约40%。

天垓300跳出单纯比拼算力峰值的思路，将“对标H200”落脚于可复现的第三方实测，真实验证全推理链路的业务表现；而开放异构的技术路线，更是面向国内多元算力生态的前瞻性务实布局。

硬件达标后，“好用”是另一道门槛。天数智芯首次展现拥抱Agentic AI的布局，围绕“易于使用、易于优化、易于开发”三层，把GPU调优经验沉淀为AI可调用能力。

数据最有说服力：环境准备与模型部署由1小时缩至10分钟、操作由数十步减至1步；AI依真实运行数据定位瓶颈并验证，某大模型调优周期由7天压至2小时、性能接近翻倍。

作为首家深度接入FlyDSL的国产GPGPU厂商，Agent与FlyDSL协同参与代码生成与优化，某主流模型适配从10人天缩至1人小时级，编译速度提升90%以上，理想以1%编译时间实现99%运行性能。

软件栈破解“硬件性能难以转化为业务价值”的瓶颈，以“用AI开发AI”形成复利演进，是国产GPU从“可用”走向“好用”的关键一跃。

数据安全、实时响应与成本限制推动算力分层布局。天数智芯支柱产品彤央以“一套生态、两种形态、五款产品”布局端侧算力，TY1200标注300 TOPS稠密算力，摒弃业界常见的稀疏峰值口径，在Qwen3.8-27B等大模型测试中，性能达Thor T5000的1.2倍。

平台承袭云端积累的模型压缩、量化、蒸馏及软硬协同技术，连同通用GPU架构、编译器与算子库下沉至本地，支持合同审核、BP分析等离线推理；基于MiniMaxH3视频生成可本地闭环，约6分钟生成5秒片段，无需调用云端。

物理AI领域，TY1200率先在国产端侧实现MuJoCo-Warp GPU加速仿真，Cosmos-R2-2B/8B实测性能分别为Thor T5000的158%、180%，已落地储能、应急识别、陪诊机器人等场景；而TY2000的预告，则让边端想像空间进一步打开。

彤央以“实测稠密算力”重新定义算力标称，把云端能力链下沉端侧，满足数据安全与毫秒级响应诉求，为物理AI提供贴近现场的计算底座。

更可贵的是，彤央与天垓、智铠共用统一技术路线和软件体系，云端与边端的迁移适配负担被系统性降低。

纵观三款产品，天数智芯执行自上而下的连贯路线：天垓300筑牢云端训推底座，彤央打通边缘闭环场景，软件栈作为统一底座贯穿云-边-端，硬件软件同步迭代，路线图是持续落地的工程进度。

在国产GPU竞争中，硬件参数竞争已成过去，云边协同、软件生态可用、规模化交付能力才是商业化破局关键，这正是这套产品矩阵的核心价值。

技术积累与产业角色：从“三个第一”到算力基础设施构建者

天数智芯的技术壁垒，建立在罕见的量产经验与体系化落地能力之上。

据弗若斯特沙利文资料，在中国芯片设计公司中，它是首家实现推理通用GPU芯片量产、首家实现训练通用GPU芯片量产、并首家以7nm先进工艺达成这些里程碑的企业。

这意味着它早已穿越通用GPU从流片、量产到生态构建的全流程。

在AI算力基础设施的竞争中，天数智芯以芯片、加速卡、服务器、集群到超节点的完整供给，以及万卡级部署的运维经验，将自己定位为国产算力生态的关键构建者，既提供底层算力，也输出系统级的可交付能力。

从行业发展趋势来看，全球AI算力需求随大模型应用向垂直行业渗透而持续增长，中国对算力基础设施建设与自主创新的政策支持不断加码，“人工智能+”、“东数西算”等工程持续推进。

率先完成“云-边-端”全栈布局、并以真机实测与生态适配验证自身能力的企业，有望在这一轮算力周期中占据先发身位。

天数智芯以自研架构、全栈打通和真机验证为路径，稳步将架构路线图兑现为可实测、可部署、可规模化复制的产品能力，构筑起差异化、可持续的核心竞争优势。

在算力自主与产业升级的双重驱动下，这家坚持底层创新的通用GPU企业，正在为中国AI产业提供更具确定性的算力底座，在港股算力赛道具备突出稀缺价值，依托国产替代与AI需求共振红利，公司长期成长潜力可观，值得投资者持续关注。