从一杯咖啡里的算力说起

在北京朝阳区一家繁忙的连锁咖啡店里，早高峰的节奏正如精密齿轮般运转。

一位店员熟练地接过订单，与此同时，吧台角落那颗不起眼的摄像头正捕捉着客流数据；后台的库存系统在实时监测咖啡、牛奶等物料的消耗量。

支撑这一系列井然有序场景的正是天数智芯的国产边端AI算力产品。

事实上，这不仅是一家咖啡店的日常，更是国产AI算力设备在现实商业中扎根生长的典型横切面。

将视线从这间咖啡店拉升，我们看到的是一片更为壮阔的商业前景。弗若斯特沙利文预计到2029年中国通用GPU市场规模有望攀升至7153亿元，未来5年复合增长率将高达29.5%。

正是在国内市场规模爆发的前夕，天数智芯、壁仞、摩尔线程等国产GPU厂商相继完成上市，只为拿到那张通往七千亿市场的入场券，以应对接下来更为残酷的规模化战役。

当“上市蓄力”完成，资本市场的聚光灯也让行业的隐痛无处遁形：落地困难、生态割裂依然是摆在现实的难题。

对此，天数智芯给出的答案是一份横跨三年的四代架构路线图和一系列边端新品：

1月26日，天数智芯一口气亮出了“天数天枢、天数天璇、天数天玑、天数天权”四代架构，明确了在2025至2027年间逐步超越Hopper、Blackwell乃至Rubin架构的进阶路径；

在边端，天数智芯新发布的彤央系列四款新品覆盖了100T至300T算力区间，凭借超越NV AGX Orin的实测性能，将算力触角精准延伸至具身智能、工业智能等场景。

这不仅是一次产品的集中阅兵，更向市场交出了一个国产GPU落地的答卷：

天数智芯于GPU行业中首次公布了产品和解决方案在各行业的应用情况。

当算力不仅部署在数据中心数亿参数AI大模型的训练中，而是深入千行百业，覆盖“云、边、端”，渗入街角的咖啡店、工厂的流水线时，或许谁就有望率先拿到这张七千亿市场的门票。

理想的华丽与现实的崎岖

如果说过去五年是国产GPU的造梦时代，各路创业者仅凭借一张图纸、一个概念便能获得资本青睐。那么随着多家国产GPU厂商登上资本市场的舞台后，2026年行业已正式进入去伪存真的兑现大考。

在很长一段时间里，行业陷入了“单纯内卷参数”的怪圈。理论算力一路飙升，可在实际应用场景中，效率却大打折扣。

主因在于，回归到真实的商业世界，客户给出的“题目”往往不按常理出牌。

就像我们开车，会遇到各种复杂情况，比如雨雪天气，崎岖土路，蜿蜒山路，荒芜戈壁；而我们所处的物理、芯片、系统世界也面临同样的挑战、计算、通讯、存储都会带来各种障碍。所以幻想奔跑在平坦的赛道上毫无意义。

对此，天数智芯给出的解法是：“做越野车，面对复杂场景也能披荆斩棘，一往无前。”

这种“越野车”思维的核心在于天数智芯提出的“回归算力本质”，即不要让算力的僵化限制了算法的进化。

为此，天数智芯坚持通用GPU架构，重新定义了“高质量算力”的三大标准：

• 高效率：通过优化设计为客户创造最优TCO（总体拥有成本）

• 可预期：构建“算力仿真驾驶舱”，让客户在拿到芯片、部署算力前就能精准预判性能表现，实现“所见即所得”；

• 可持续：用软件的“智慧”去释放硬件的“潜能”，能够适配过去到未来尚未出现的算法。

基于上述标准，天数智芯公布了极具雄心的未来四代架构演进路线，誓在三年内完成对全球行业标杆的全面追赶与超越：

• 2025年天数天枢对标Hopper架构；

• 2026年天数天璇部分对标Blackwell架构，天数天玑全面超越Blackwell架构；

• 2027年天数天权全面超越Rubin架构。

这个规划的第一步已经实现：天数天枢的效率较当前行业平均水平提升60%，在DeepSeek V3场景平均比Hopper架构高约20%性能。

这一路线图清晰地勾勒出天数智芯的两阶段发展目标：

在2027年之前的第一阶段，核心任务是“对标”和“超越”，通过多代产品高频迭代，逐步超越Hopper、Blackwell、Rubin等行业标杆；

而此后的第二阶段则将转向“创新”，聚焦更具突破性的超级计算芯片架构设计，从跟随者变为定义者。

但技术只是入场券，生态才是护城河。

英伟达之所以难以撼动，核心在于CUDA生态让全球开发者产生了极强的路径依赖。

据笔者了解，许多客户在与国产GPU厂商第一次谈合作时，最关心的问题往往不是性能，而是“换了国产芯片，代码要改多少行”。

面对这一灵魂拷问，天数智芯的解法简单而直接：保留习惯。

“你现有的代码几乎一行都不用改。”天数智芯对客户的承诺打消了不少客户的顾虑。

目前天数智芯已支持400余种模型，国内新大模型发布当天便能跑通，客户仅需1/3 开发调优精力即可完成部署。

这种“无感迁移”体验是天数智芯能够赢得众多客户认可的关键因素之一。

当技术壁垒被突破，生态门槛被跨越，最终的考题终将回归到商业落地的实绩上。

此次发布会上，天数智芯首次公布各行业的应用情况时，向市场呈现了国产GPU规模化落地的真实样本：

在互联网领域，实现了单机性能翻倍、Token成本减半、人力节省1/3；

在金融领域，研报生成效率提升70%，量化分析响应速度提升30%；

在医疗领域，结构化病历生成时间缩短至30秒/份，肠胃镜病灶精准定位能力提升30%，极大缓解了医生的文书压力。

这只是天数智芯在千行百业中落地生根的一个缩影。随着性能的持续验证，其客户名单正在快速拉长。

截至目前，天数智芯已累计服务超300家客户，完成超1000次行业部署，这种经过时间验证的稳定性正在成为其区别于竞争对手的核心资产。

抢占物理AI的入口

如果说生成式AI的战场是在屏幕里生成诗歌、代码和图像；那么下一场更宏大的战役，将发生在真实的物理世界，即让AI拥有“身体”，去感知、去移动、去执行。

摩根士丹利敏锐地观察到，与一年前相比，客户对机器人和物理AI的兴趣显著增加。目前的物理AI，正处于类似于4-5年前的生成式AI，或者说是7-8年前的自动驾驶的爆发前夜。

以机器人场景为例，传统的机器人只能按照预设程序死板地执行任务。而搭载了边端算力的机器人，将拥有更强的环境感知、理解和交互能力。它们能够理解周围环境的物理规律，识别复杂的物体，预测运动轨迹，并在无序的环境中进行自主导航和操作。

要让机器人拥有这种“物理直觉”，边端侧急需一场算力革命。

天数智芯新发布的“彤央”系列边端产品，正是连接AI与物理世界的关键媒介。

此次发布的四款产品形态各异、各有侧重，构建了一个全方位的边端算力矩阵：

• 仅有口袋大小的彤央 TY1000作为标准模组，可实现便携化部署；

• TY1100集成了ARM v9 12核CPU与自研GPU模组，为市场提供了更充沛的算力选择；

• TY1100_NX，凭借更大的显存成为高性价比之选；

• TY1200算力终端则凭借300TOPs的极致性能与小体积，为具身智能等前沿场景提供了核心支撑。

其中，在计算机视觉、自然语言处理、DeepSeek 32B大语言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。

在发布会现场，天数智芯现场展示了“彤央”系列在四大核心场景的应用情况：

• 具身智能领域，天数智芯与格蓝若机器人达成了深度战略合作。TY1100被成功植入机器人的“大脑”，让机器人真正具备具身意识；

• 工业智能领域：在与比依电器的合作中，TY1100_NX产品被广泛部署于工业园区与生产线，不仅实现了对园区安全生产和人员的实时监控，更深入到产线流程中，持续优化质检与实验环节；

• 商业智能领域：作为战略合作伙伴，在瑞幸咖啡数千家门店中部署了天数智芯的算力方案。这颗“芯”不仅通过高效处理视频流帮助门店实现了运营的降本增效，更通过对存量数据的深度挖掘，为门店开启了增量市场的商业想象空间；

• 交通智能领域：面对“车路云一体化”的国家级战略方向，天数智芯率先与20个试点城市展开合作。TY1000产品的技术方案已在多个城市获得验证，助力自动驾驶系统应对复杂的路况挑战。

通过“彤央”这一系列产品，天数智芯提前卡位了物理AI赛道，解决了算力落地的“最后一公里”难题，无疑是给后续的业绩增长带来更多想象空间。

增长加速度

对于市场而言，天数智芯此次发布的“架构路线图”和一系列边端新品，清晰地指向了未来业绩爆发的两大核心增长引擎：推理侧的“Token经济”与边端侧的放量。

过去几年，AI行业的焦点集中在训练侧。但随着生成式AI的规模化落地，行业逻辑发生了根本性逆转。

摩根士丹利在最新的供应链深度调查中指出：中国AI计算的重心正在从“训练端”加速向“推理端”拓展。

这意味着，无论是生成一份日报、润色一段代码，还是与智能客服对话，每一次Token的生成都是一次算力的消耗，也是天数智芯未来业绩增长的重要看点。

天数智芯的护城河，在基于回归计算本质的创新通用架构设计，在于七年来坚持全栈自研的积累，在于啃硬骨头，让300多个客户购买并真实使用，在“云+边+端”全方位覆盖所带来的增长基础。

这一护城河在物理AI元年的到来背景下，让天数智芯片的业绩更具想象空间。

定义勇气

回归到商业的最基本单元，GPU行业的逻辑其实异常清晰：谁能为客户提供高性能、低门槛、广生态的算力，谁就能成为中国智能社会底层不可替代的赋能者。

站在2026年初的节点，对于资本市场而言，天数智芯不仅是一个优质的投资标的，更是一个观察中国硬科技如何从“模仿”走向“定义”的典型样本。

从一杯咖啡的算力微光，到七千亿市场的宏大蓝图，天数智芯的突围战，才刚刚开始。

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