1月26日，天数智芯在上海开了一场发布会。
说实话，如果只是"又一家国产芯片公司发新品"，我不会特别关注。但这次有点不一样——他们直接把"超越英伟达"的时间点发布出来了：2025年超越英伟达Hopper架构（实测已超越20%），2026年对标Blackwell架构，2027年超越目前英伟达最先进的Rubin架构。国产芯片公司公开叫板英伟达，这种事你听得多了。但把具体年份、实测性能写清楚的，不多见。
要么是真有底气，要么是不怕打脸。
我研究了一下他们的材料，发现这事可能比想象中有意思。
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路线图第一步，已经验证了
很多人一听"超越英伟达"就觉得怎么可能？毕竟这样的故事被讲的比较多了。但这次有个细节值得注意：路线图的第一步，2025年推出的天数天枢架构，在当前备受瞩目的DeepSeek V3场景下，其性能较英伟达Hopper提升了约20%，成为首个实现对国际主流架构实质性超越的国产方案。
这不是实验室跑分，是在真实业务场景下的推理性能。
另一个数据更有意思。AI芯片在执行注意力机制（Attention）等关键计算时，天枢架构的算力有效率达到90%以上，比行业平均水平高出60%。
这不是堆参数换来的性能提升，是从底层架构就开始的优化。
具体怎么做的？他们公开了三个技术细节：
TPC BroadCast（广播机制）设计通过上游数据广播减少重复访存，等效提升带宽并降低功耗。
Instruction Co-Exec（多指令并行处理系统）设计实现多类型指令并行处理，增强复杂任务处理能力。
Dynamic Warp Scheduling（动态线程组调度系统）机制则通过动态调度避免资源争抢，提升计算资源利用率。
听起来很技术？简单说就是：别人家芯片算完一步等下一步，天数智芯的芯片能同时干好几件事，还能自己调度，不让资源闲着。
这套东西的效果，被很多客户验证过了。
阶跃星辰用天数智芯的芯片做文生图、文生视频，定制了int8量化算法，性能提升80%。IX-QUANT模块做计算量化并行处理，又提升50%。头部互联网客户用多任务并行处理系统，提升30%；长上下文IX-Attention模块，提升20%。
这些数字来自实际部署，不是benchmark跑分。
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边端产品：另一个战场
除了云端GPU，天数智芯这次还发布了边端产品线"彤央"系列。
四款产品，定位不同：
- 彤央 TY1000：采用 699pin 接口，以口袋大小集成行业级算力与开放生态，实现便携化部署；
- 彤央 TY1100：集成ARM v9 12核CPU 与自研GPU模组，以充沛算力提供多元选择；
- 彤央TY1100_NX：更大显存，堪称边端算力“小钢炮”；
- 彤央TY1200：300TOPs 的极致性能，为 AIPC、具身智能等前沿场景提供核心支撑。
关键数据：彤央全系列的本地算力覆盖100T到300T范围，并且是“稠密算力”（面向数据密集型、高并行度计算场景的高效计算）。
在计算机视觉、自然语言处理、DeepSeek 32B 大语言模型、具身智能VLA模型及世界模型等多个场景的实测中，彤央TY1000的性能全面优于英伟达AGX Orin。你看，从云端到边端，从大模型训练到推理部署，天数智芯在按产品线全面铺开。这不是单点突破，是全线进攻的战略。
边端这块市场，英伟达Orin系列一直是标杆。国产芯片能在实测中超越Orin，意味着智能驾驶、机器人、智能工业等这些场景，有了真正可用的国产替代方案。
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300家客户、1000次部署，这组数字说明什么
天数智芯这次首次公开了客户和部署数据：
300+客户，1000+次部署实战，数千卡集群稳定运行超1000天。
涵盖互联网、大模型、科研、金融、医疗、交通等领域。
举几个例子：
在互联网AI领域，天数智芯实现了单机性能翻倍、Token成本减半、人力节省1/3；在大模型适配上，达成95%算子复用。
在科学探索领域，适配320种通用计算模型，单集群可并行数千卡科研任务，稳定运行1000多天，已落地国内多家顶级学府。
金融领域，研报生成效率提升70%，量化分析响应速度提升30%。
医疗领域，结构化病历生成时间缩至 30 秒/份，肠胃镜病灶定位精度提升30%。
1000天这个数字要单独说一下。
几千卡规模的算力集群，稳定运行超过1000天，这背后考验的不只是芯片硬件的可靠性，还有系统稳定性、软件支持体系、运维响应能力的综合实力。这不是PPT能画出来的，只能靠时间来验证。
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为什么是"高质量算力"
天数智芯这次反复提一个概念：高质量算力。
什么意思？他们给了三个维度的定义：
高效率：不是比谁参数大，而是比谁把算力真正用起来。理论峰值再高，实际利用率只有20%，等于浪费80%的钱。
可预期：建设算力中心、搭建算力集群都是大工程。他们有个业界独家的IX-SIMU全栈软件仿真系统，可以在部署前预测性能表现。部署前就能通过仿真系统模拟实际运行效果，减少"上线后发现不行"的风险。
可持续：不只是跑今天的算法，还要能跑未来的算法。从CNN到RNN到Transformer，再到未来的模型架构，芯片要能持续适配。
这个思路很有意思。
过去几年，整个行业都在追求"更大的TFLOPS"。但大家逐渐发现，理论峰值和实际效果之间有巨大的鸿沟。买回来一堆算力，实际能用的可能不到一半。剩下的要么在等数据，要么在等调度，要么被各种系统开销吃掉了。天数智芯的策略是：与其卷参数，不如卷效率。把同样的硬件条件下，能用起来的算力比例提上去。
从商业角度看，这意味着客户的TCO（总拥有成本）更低。花同样的钱，能干更多的活。这比单纯的"便宜"更有吸引力。便宜如果不好用，是浪费。便宜又好用，才是真省钱。
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这场仗怎么看
国产GPU的竞争格局，正在从"能不能用"转向"好不好用"。
第一阶段是解决有无问题：能不能做出来、能不能跑起来。这个阶段已经过去了。
第二阶段是解决可用性问题：性能、稳定性、生态、成本，综合起来能不能在真实业务场景中替代进口方案。
天数智芯这次发布的内容，核心在于证明一件事：他们已经从"实验室可用"进入到"规模化落地"阶段。
芯片这个行业，从来不是嘴炮能赢的。最终决定胜负的，是客户愿不愿意把业务放上来跑，跑完之后愿不愿意继续用。
芯片竞争，从来不是比谁的PPT更好看。
是比谁能在真实场景中，解决真实问题，创造真实价值。
天数智芯已经展示了自己的答卷。
