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说实话，AI算力需求爆发的这两年，国产GPU迎来了最关键的验证期。很多人都在问，大模型热潮之后，国产算力到底能不能接住这波泼天的富贵？1月26日天数智芯在上海那场干货满满的生态大会，其实已经给出了答案：国产GPU正从“能用”向“好用”实现质的跃迁。
如果你仔细研究天数智芯披露的那些数据，会发现行业正在发生几个显著的结构性变化。
第一个大趋势，是算力需求正从纯云端的“训练”向全场景的“推理”与“边端”偏移。过去大家卷的是万卡集群跑大模型，但现在，模型怎么落地、成本怎么覆盖成了头等大事。天数智芯这次发布的“彤央”系列边端产品，正好卡在了“物理AI”这个风口上。其旗舰级的彤央TY1200拥有300TOPs的极致性能，专门为具身智能、自动驾驶等场景设计 。
天数智芯副总裁郭为在会上提到了一个观点，深得我心：生成式AI正向“会做事”的物理AI转型 。这意味着算力不能只待在恒温恒湿的数据中心，得走进生产线、走进瑞幸咖啡的门店、走进车路云一体化的试点城市 。天数智芯这种“云+边+端”的全场景布局，本质上是在抢占算力下沉的入场券。
第二个趋势，是国产GPU的成熟度拐点已经出现。衡量成熟度的标准不再是单纯的跑分，而是开发成本。天数智芯给出的数据非常硬核：其产品的开发调优成本仅需国际主流竞品的1/3 。这对于广大应用型AI企业来说，是救命的钱。
为什么能降成本？因为生态做通了。目前天数智芯已经稳定运行了400余种模型，支持超过10000个已有算子 。更惊人的是，国内150种新大模型发布当天就能在天数的产品上跑通 。这种“Day-0”级别的适配速度，说明国产算力在编译器、算子库等软实力上，已经不再是短板。
第三个趋势，是国产算力正在从“政策拉动”转向真正的“商业驱动”。看看天数智芯的财报数据：2024年营收5.395亿元，2022-2024年的复合增长率高达68.8% 。这组数字说明，客户愿意买单了。累计交付超过5.2万片通用GPU，服务超300家客户，这已经不是试用阶段，而是实打实的规模化部署 。
在互联网AI领域，他们实现了Token成本减半；在金融领域，研报生成效率提升70%；在医疗领域，结构化病历生成缩短到30秒 。这些真实场景的ROI（投资回报率），才是驱动国产GPU进入“放量增长”阶段的根本动力。
当然，我们得保持理性。追赶英伟达依然是场持久战。但天数智芯公布的那份四代架构路线年超越Rubin，展示了国产厂商在技术路径上的坚定信心 。这不仅仅是口号，其天枢架构在DeepSeek V3场景下比Hopper性能高出20%的实测表现，让这份时间表有了极高的可信度 。
老实讲，现在的AI产业已经进入了“拼工程力”的下半场。天数智芯这种把体系做得极度完整——从硬件到软件栈再到生态适配的打法，其实是一种深挖洞、广积粮的长期主义。
总的来看，这场生态大会释放的信号非常清晰：算力不再是稀缺的实验室奢侈品，而是在向普及化、普惠化转型。天数智芯通过“高质量算力”的布局，正在把国产算力从“备选答案”推向“首选方案”。未来三年的窗口期，谁能持续把架构路线图兑现成工程结果，谁就有机会改写全球AI芯片的版图。至少目前，天数智芯已经卡位成功，正蓄势待发。
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2月5日，在香港举行的2026年世界斯诺克大奖赛第二轮比赛中，中国选手赵心童5比4战胜英格兰选手马克·塞尔比，晋级八强。↑ 马克·塞尔比在比赛中。↑ 赵心童在比赛中。↑ 赵心童在比赛中。
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