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天數(shù)智芯首份年報拆解:推理收入大增238.2%,訓推雙線爆發(fā),已完成云邊端全面布局

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芯東西(公眾號:aichip001)
作者 陳駿達
編輯 漠影

過去一年,國內GPU賽道風起云涌,多家創(chuàng)企相繼登陸資本市場。步入2026年初,隨著年報季正式開啟,這些備受矚目的企業(yè)陸續(xù)交出上市后的首份業(yè)績報告。核心技術積累如何,業(yè)績能否兌現(xiàn),雙重考驗擺在眼前。

作為國內通用GPU賽道的重要玩家,天數(shù)智芯于今天披露了2025年業(yè)績報告。財報顯示,天數(shù)智芯全年營收達10.34億元,同比增長91.6%;主營業(yè)務通用GPU產生的營收更是達到9.23億元,同比增長149.6%。

天數(shù)智芯不僅在做大規(guī)模,更在改善經營質量。該公司去年錄得5.58億元毛利,同比增長110.5%,超過營收增速。其經調整凈虧損收窄至4.38億元,同比收窄32.1%。

在AI算力需求爆發(fā)的背景下,天數(shù)智芯這份成績單意味著什么?我們可以通過拆解核心數(shù)據(jù),看看這份財報的真實成色。

一、毛利增速超營收增速,產品已實現(xiàn)逾千項部署及應用

在天數(shù)智芯2025年的財務數(shù)據(jù)中,有一組數(shù)據(jù)尤其值得關注——營收增速達91.6%,毛利增速達110.5%,毛利的增速明顯高于營收增速。

在資本市場中,這通常被解讀為產品競爭力、定價能力增強,以及增長質量、業(yè)務健康度提升的信號。

那么,天數(shù)智芯猛增的營收、毛利,究竟從哪來?

首先值得關注的是通用GPU業(yè)務的整體增長。2024年,這塊業(yè)務貢獻營收約3.70億元,到2025年已飆升至9.23億元,同比大漲149.6%,占總營收近九成。通用GPU已經成為驅動天數(shù)智芯增長的絕對核心。


在通用GPU產品內部的細分營收也有分析價值。

在訓練系列產品上,天數(shù)智芯錄得5.84億元營收,同比增長116.7%,證明了該系列產品在訓練算力市場中已經形成一定的競爭優(yōu)勢。

在推理系列產品上,天數(shù)智芯實現(xiàn)了更高的增長。2025年,推理系列產品錄得營收3.39億元,同比飆升238.2%,對天數(shù)智芯總營收的貢獻占比從18.6%大幅增長至32.8%。


這組數(shù)據(jù)背后,是AI算力市場從訓練向推理的重心轉移。隨著大模型應用落地加速,推理需求開始放量。天數(shù)智芯的推理產品能承接住這一波爆發(fā)式增長,說明他們已經提前卡位推理算力起飛的關鍵節(jié)點。

過去1年,天數(shù)智芯的商業(yè)化規(guī)模和市場認可度實現(xiàn)了明顯提升。截至2025年底,天數(shù)智芯已累計服務超過340家來自不同行業(yè)的客戶,其產品及解決方案已實現(xiàn)了逾1000項部署及應用,其中來自互聯(lián)網(wǎng)、大模型、科研、金融、醫(yī)療保健、教育及運輸等主要行業(yè)客戶的項目數(shù)量持續(xù)增長。

天數(shù)智芯計劃在2026年深化與領先互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、AI模型公司、科研機構及行業(yè)標桿客戶的合作,推動通用GPU產品及AI算力解決方案在更多關鍵場景的大規(guī)模應用。

他們還將切入更多垂直領域,擴展產品在智能駕駛、工業(yè)制造、泛智能終端、智慧農業(yè)等領域的應用。

這種“在已有領域做深、向新領域拓寬”的擴張策略,正助力天數(shù)智芯全面挖掘萬億級AI算力市場的增長潛力。

二、構建云、邊、端一體化布局,軟硬協(xié)同優(yōu)化釋放硬件潛能

業(yè)績的增長與應用場景的拓展,離不開天數(shù)智芯在技術層面的長期積累。

2025年,天數(shù)智芯已構建起覆蓋“訓練+推理+端側”的全產品矩陣,形成云、邊、端一體化布局,是國內少數(shù)具備完整通用算力系統(tǒng)全方案能力的廠商。

訓練側,天數(shù)智芯已實現(xiàn)天垓系列兩款產品——天垓Gen 1與天垓Gen 2的量產與銷售,并發(fā)布了第三款產品天垓Gen 3,預計于今年第一季度量產。天垓系列搭載高性能計算核心與優(yōu)化的內存配置,專為大規(guī)模模型訓練設計,具備持續(xù)迭代的計算密度與內存帶寬能力。

推理側,天數(shù)智芯已推出智鎧Gen 1及Gen 1X兩款產品,下一代智鎧產品的研發(fā)亦在穩(wěn)步推進,后者將進一步擴大對低精度數(shù)據(jù)類型及混合精度計算的支持,契合當前AI行業(yè)從“堆參數(shù)、堆算力”向“效率驅動”轉型的趨勢。

同時,天數(shù)智芯還緊跟設備端AI開發(fā)趨勢,引入了面向機器人及智能終端的彤央系列端側計算產品。該系列產品在計算機視覺、自然語言處理等任務上,其測得性能達到國際領先產品的兩倍。

然而,光有硬件并不足以構建完整的算力基礎設施。為了讓算力真正好用、易用,天數(shù)智芯通過軟硬協(xié)同優(yōu)化,將硬件潛力轉化為實際業(yè)務價值。

以當下備受關注的PD分離技術為例,這一技術正憑借算力資源解耦、按需配比、優(yōu)化總體擁有成本的優(yōu)勢,獲得不少企業(yè)青睞。

在這一背景下,天數(shù)智芯在GPU中設計了專門的IX并行任務處理模塊,使計算任務與通信任務(如KV緩存?zhèn)鬏?、多路多流等)可并行?zhí)行而不互相沖突。

這一設計直擊PD分離架構的核心痛點,也就是Prefill與Decode節(jié)點間的KV緩存的傳輸開銷控制問題。

類似的創(chuàng)新還體現(xiàn)在多個維度。

天數(shù)智芯搭載無損量化技術的大模型加速工具包,可在不損失精度的前提下,實現(xiàn)長文本處理效率提升50%、算力利用率提升60%。

針對MoE大模型并行訓練,自研通信庫使跨節(jié)點通信效率提升30%,為大規(guī)模模型訓練提供了更好的擴展性。

天數(shù)智芯推出的全新軟件開發(fā)平臺原生兼容主流GPU編程模型,代碼遷移效率提升80%以上,算子適配可在幾分鐘內完成,大幅降低用戶使用國內算力的門檻。

正是這些軟硬件層面的系統(tǒng)性創(chuàng)新,讓天數(shù)智芯在算力效率、部署成本、應用體驗等關鍵維度上構筑起差異化優(yōu)勢。

三、“造出芯片”之后,國內GPU如何“長出生態(tài)”?

對于國內GPU廠商們來說,除了不斷迭代技術之外,另一條重要的核心戰(zhàn)線就是打造生態(tài)。

過去一年,國內大模型層出不窮,不少國內GPU廠商紛紛開啟“競速模式”,強調對新模型、新算子的“Day0”適配。這種緊迫感恰恰說明,生態(tài)兼容性已成為衡量芯片商業(yè)價值的核心指標之一。

天數(shù)智芯在適配國內AI生態(tài)方面,已形成兩條清晰的主線。

一方面,天數(shù)智芯充分利用開源AI的活力,依托DeepSpark開源社區(qū),已成功適配超過610個主流算法模型,具備新模型Day0原生支持能力,逐步構建起覆蓋AI與通用計算多領域的模型適配體系。

未來,天數(shù)智芯還計劃持續(xù)加大全維度開源生態(tài)與開發(fā)者體系建設投入,推動“百大應用開放平臺”升級,加速應用規(guī)?;涞?。

另一方面,天數(shù)智芯不斷深化與產業(yè)鏈上下游的協(xié)同合作,與CPU廠商、服務器整機廠商、行業(yè)ISV以及云服務提供商展開深度聯(lián)動,通過項目共建整合產業(yè)資源。

這些生態(tài)布局的意義,不僅在于適配更多模型,更在于構建長期競爭壁壘。

生態(tài)建設本身是一項系統(tǒng)性、長期性的工程,涵蓋算子優(yōu)化、框架兼容、工具鏈完善以及開發(fā)者社區(qū)運營等多個層面,難以一蹴而就。但一旦形成規(guī)模與體系,就能夠幫助企業(yè)建立起“硬件+軟件+生態(tài)”的全棧能力,顯著提升客戶粘性與遷移成本,從而形成可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。

更重要的是,在國內技術生態(tài)持續(xù)完善的背景下,這種生態(tài)能力已不再只是企業(yè)層面的競爭籌碼,也正逐步成為推動國內通用算力體系高質量發(fā)展的關鍵基礎設施,有助于降低對海外技術棧的依賴,增強產業(yè)鏈整體的自主可控能力。

隨著AI行業(yè)邁入推理需求飛漲、Agent等新應用形態(tài)加速落地的新周期,市場對低延遲、高并發(fā)計算能力的需求正快速提升,催生萬億級別的市場空間。

在這一輪產業(yè)演進中,兼具訓練與推理能力的通用GPU擁有廣闊的應用場景。而天數(shù)智芯作為國內首家實現(xiàn)通用GPU量產的廠商之一,已在該方向完成前瞻布局,有望吃到行業(yè)爆發(fā)式增長的紅利。

結語:長期主義者,逐漸步入收獲期

在首份年報中,天數(shù)智芯披露了未來的技術規(guī)劃。在訓練產品線上,公司將提升產品的計算密度、內存帶寬和集群擴展性,以應對大規(guī)模訓練需求;推理產品則將針對從邊緣到云端的多元推理場景,著重優(yōu)化成本性能效率、延遲及吞吐量。

可以預見,隨著AI應用的全面爆發(fā)與國內算力體系的不斷成熟,具備全棧能力與生態(tài)優(yōu)勢的廠商將在新一輪競爭中占據(jù)更有利的位置。而天數(shù)智芯過去十余年在通用GPU賽道的長期投入,也有望在行業(yè)加速發(fā)展的過程中,逐步轉化為實際的市場回報。

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