如果在兩年前問一家大模型公司最需要什么？答案是“有沒有卡”。但如果今天再問同樣的問題，答案也許會(huì)變成“好不好用”。

算力通脹之下

都用不起了

“我們正在制造大量的垃圾算力?！?/p>

一位負(fù)責(zé)大模型訓(xùn)練集群的架構(gòu)師曾這樣抱怨。他的焦慮并不是沒有風(fēng)聲。過去十年是算力野蠻增長的十年，規(guī)模的快速擴(kuò)張確實(shí)帶來了階段性的產(chǎn)業(yè)繁榮。但繁榮背后，是難以忽視的效率困局。

為了追趕GPT-4乃至GPT-5的能力，國內(nèi)企業(yè)陷入了一場瘋狂的參數(shù)競賽。數(shù)以萬計(jì)的GPU被高度集成化塞進(jìn)數(shù)據(jù)中心，它們?nèi)找罐Z鳴，但產(chǎn)出的智能效益卻并未如預(yù)期般線性增長。

這是一種典型的“算力通脹”。行業(yè)習(xí)慣用芯片的理論峰值（Peak Performance）來衡量價(jià)值，但在現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜的訓(xùn)練任務(wù)中，這些昂貴的芯片往往“有力使不出”。

數(shù)據(jù)顯示，在許多大規(guī)模訓(xùn)練集群中，算力的有效利用率（MFU）僅能維持在40%左右，而在推理場景下，大量的算力更是處于閑置狀態(tài)，利用率甚至不足20%。

算法迭代與硬件僵化之間的錯(cuò)位也在加劇這種浪費(fèi)，模型架構(gòu)每六個(gè)月就發(fā)生一次巨變，從Transformer到MoE，再到各種稀疏化注意力機(jī)制，而硬件研發(fā)周期長達(dá)兩年以上。

大量針對(duì)上一代模型優(yōu)化的專用芯片，在交付的那一刻即面臨淘汰。這種“刻舟求劍”式的硬件設(shè)計(jì)模式，讓原本就昂貴的算力折舊變得更加迅速。

在上述背景下，天數(shù)智芯此次發(fā)布的戰(zhàn)略，似乎是有意在回答這個(gè)行業(yè)痛點(diǎn)。他們不再單純強(qiáng)調(diào)單一芯片的峰值參數(shù)，而是開始談?wù)摗案哔|(zhì)量算力”。

尋找算力的“有效匯率”

什么是“高質(zhì)量算力”？天數(shù)智芯對(duì)此的定義是：高效率、可預(yù)期、可持續(xù)。

在1月26日的發(fā)布會(huì)上，AI與加速計(jì)算技術(shù)負(fù)責(zé)人單天逸展示了一張略顯復(fù)雜的架構(gòu)路線圖。與以往發(fā)布會(huì)只盯著TFLOPS（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）數(shù)值不同，這次他們花了大量篇幅講“利用率”和“兼容性”。

天數(shù)智芯給出的架構(gòu)路線圖：2025年的天數(shù)天樞架構(gòu)，超越英偉達(dá)Hopper，重點(diǎn)解決多精度混合訓(xùn)練的效率；2026年天數(shù)天璇、天數(shù)天璣實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)和超越英偉達(dá)Blackwell；而計(jì)劃于2027年面世的天數(shù)天權(quán)，則將矛頭直指英偉達(dá)下一代旗艦架構(gòu)Rubin。

這不是一紙空談，而是現(xiàn)實(shí)中已經(jīng)部分實(shí)現(xiàn)的作戰(zhàn)計(jì)劃：2025年推出的天數(shù)天樞架構(gòu)，通過TPC BroadCast（計(jì)算組廣播機(jī)制）Instruction Co-Exec（多指令并行處理系統(tǒng)）Dynamic Warp Scheduling（動(dòng)態(tài)線程組調(diào)度系統(tǒng)）等自研核心技術(shù)，調(diào)用了每一比特算力，實(shí)現(xiàn)算力效率較行業(yè)平均提升60%，在DeepSeek V3場景性能比英偉達(dá)Hopper架構(gòu)高20%。

同樣的“精打細(xì)算”也延伸到了對(duì)存儲(chǔ)成本的控制上。面對(duì)DDR存儲(chǔ)價(jià)格高企給AI推理環(huán)節(jié)帶來的顯著壓力，天數(shù)智芯給出了一套“軟硬兼施”的解法：底層依靠kv cache（關(guān)鍵值緩存）量化與無損反量化技術(shù)，將模型推理的實(shí)際內(nèi)存占用直接削減50%以上，從根本上降低對(duì)昂貴存儲(chǔ)資源的依賴；上層則利用自研的IX-SIMU軟件系統(tǒng)，像精算師一樣實(shí)時(shí)追蹤存儲(chǔ)市場價(jià)格，為客戶推算出性價(jià)比最高的硬件組合。在波動(dòng)的市場中鎖定“性能與成本最優(yōu)解”的能力，是其技術(shù)護(hù)城河的另一塊拼圖。

把云端折疊進(jìn)方寸之間

隨著物理A的“ChatGPT 時(shí)刻”到來，這一能實(shí)現(xiàn)物理世界“感知-推理-行動(dòng)”閉環(huán)的技術(shù)，成為AI突破數(shù)字邊界的新方向，推動(dòng)智能從虛擬走向現(xiàn)實(shí)。

這次發(fā)布會(huì)上，最讓現(xiàn)場觀眾感到意外的，不是巨大的服務(wù)器機(jī)柜，而是一系列可以塞進(jìn)衣服口袋的小盒子。

天數(shù)智芯副總裁郭為從兜里掏出了那塊名為“彤央TY1000”的算力模組。這個(gè)僅有手掌大小的模塊，采用了699pin接口，卻擁有媲美云端級(jí)別的大算力。

尺寸的縮小之外，算力形態(tài)的下沉是重中之重。彤央系列包括了集成ARM v9 12核CPU的TY1100，以及被戲稱為“小鋼炮”的TY1100_NX，還有算力高達(dá)300TOPS的TY1200。這些名字聽起來有些枯燥的硬件，實(shí)則承載了國產(chǎn)GPU突圍的另一條路徑：走出恒溫恒濕的數(shù)據(jù)中心，進(jìn)入物理世界。

天數(shù)智芯給出的對(duì)比數(shù)據(jù)頗具一較高下的火藥味：在近期火爆的DeepSeek 32B大語言模型以及計(jì)算機(jī)視覺場景下，彤央TY1000的實(shí)測性能全面優(yōu)于英偉達(dá)的AGX Orin。特別是在自然語言處理上，它讓邊緣設(shè)備不拘泥于執(zhí)行預(yù)設(shè)指令，變成了能理解復(fù)雜邏輯的智能體。

在過去，具身智能（EmbodiedAI）和工業(yè)機(jī)器人往往受限于端側(cè)算力的貧乏，只能執(zhí)行簡單的預(yù)設(shè)指令。而現(xiàn)在，隨著端側(cè)算力達(dá)到300TOPS級(jí)別，大模型開始真正有機(jī)會(huì)住進(jìn)機(jī)器人的身體里。從智慧門店到車路協(xié)同，從軌道交通到工業(yè)制造，算力的觸角正在無限延伸。

算力困局：

卡越堆越多，錢越燒越快

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)大廠和創(chuàng)業(yè)公司來說，每一秒鐘的生成都在燃燒經(jīng)費(fèi)?！癆I應(yīng)用現(xiàn)在已經(jīng)普及了，Chatbot、文生圖大家每天都在用。但行業(yè)真正的瓶頸只有一個(gè)：Token成本太高?！碧鞌?shù)智芯副總裁鄒翾一針見血地指出了問題的核心。

鄒翾分享的一組數(shù)據(jù)引起了在場的全體注意。在某頭部互聯(lián)網(wǎng)客戶的Chatbot場景中，天數(shù)智芯的單機(jī)性能比國際方案提升了一倍以上，而每Token的成本下降了二分之一。

這意味著，同樣的預(yù)算，企業(yè)可以服務(wù)兩倍的用戶，或者讓模型思考得更久一點(diǎn)。

除了成本，另一個(gè)阻礙國產(chǎn)GPU普及的攔路虎是“遷移門檻”。長久以來，CUDA生態(tài)構(gòu)建的高墻讓無數(shù)開發(fā)者望而卻步。天數(shù)智芯沒有選擇硬碰硬地去推翻現(xiàn)有生態(tài)，而是選擇了“兼容”與“好用”。通過提供與xLLM等主流框架兼容的接口，客戶只需花費(fèi)其他產(chǎn)品1/3的精力即可完成開發(fā)調(diào)優(yōu)。

“好用”的哲學(xué)也延伸到了科研領(lǐng)域。從基因分析到海洋地質(zhì)勘探，科學(xué)家們不再需要成為硬件工程師。天數(shù)智芯幫助研究人員從繁復(fù)的底層調(diào)試中解放出來，專注于科學(xué)發(fā)現(xiàn)本身。

在金融領(lǐng)域，研報(bào)生成效率提升70%；在醫(yī)療領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)化病歷生成縮短至30秒。這些數(shù)字的背后，是算力真正轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的過程。

2026年，對(duì)于中國GPU行業(yè)注定是不平凡的一年。

隨著天數(shù)智芯在香港鳴鑼，國產(chǎn)通用GPU四小龍已集齊IPO。但上市從來不是終點(diǎn)，而是更為殘酷的淘汰賽的起點(diǎn)。

資本市場不會(huì)永遠(yuǎn)為“國產(chǎn)替代”的情懷買單，也不會(huì)一直容忍巨額的研發(fā)虧損。投資人最終關(guān)心的，是有多少客戶真的把業(yè)務(wù)跑在了芯片上，商業(yè)化的成長是否可以持續(xù)。

天數(shù)智芯交出的答卷是300多家行業(yè)客戶與1000多次實(shí)際部署，是數(shù)千卡集群穩(wěn)定運(yùn)行超1000天，是瑞幸數(shù)千家門店的智能運(yùn)營、太平金科信貸風(fēng)控的提效，以及視源科技打造的數(shù)萬間智慧課堂，這些真實(shí)的業(yè)務(wù)負(fù)載，共同構(gòu)成了招股書中的底色。

而在算力生態(tài)的主動(dòng)建設(shè)上，天數(shù)聯(lián)手了多家硬件廠商和解決方案提供商，目標(biāo)是讓千行百業(yè)以更高性能、更便捷方式使用AI，實(shí)現(xiàn)算力普惠。

在這場漫長的算力馬拉松中，領(lǐng)跑者或許會(huì)換了一波又一波。但可以確定的是，那個(gè)靠堆砌參數(shù)、講故事就能融資的草莽時(shí)代，已經(jīng)徹底結(jié)束了。接下來的競爭，將屬于那些真正能讓客戶好用的企業(yè)。