天數智芯：做中國算力的“長期主義者”

當移動互聯網的潮水逐漸退去，AI毫無懸念地接過了時代紅利的接力棒。英偉達（NVIDIA）市值的狂飆突進，已經向世界證明了這一賽道的驚人價值。然而，在太平洋的另一端，在中國這個全球唯二的AI創新策源地，一場關于算力自主權的“芯片戰爭”正進入深水區。

在這個聚光燈下，我們習慣了看到巨頭的合縱連橫，也習慣了看到初創企業用PPT堆砌出的參數狂飆。但真正的變革，往往發生在大眾視野的盲區。

2026年1月，港交所迎來了一位特殊的敲鐘人——天數智芯（Iluvatar CoreX）。這是一家在外界看來有些“另類”的公司：在別人追求短平快購買IP組裝芯片時，它選擇了最難的全自研GPGPU路線；在別人忙著炒作概念時，它默默構建了從芯片到軟件棧的完整生態。

此次IPO，天數智芯（9903.HK）不僅以354億港元的市值打破了沉寂，更引入了包括中興通訊、UBS、華勝天成等18家基石投資者，認購金額超15.8億港元。這不僅是一場資本的盛宴，更是一個信號：中國AI芯片產業，正在從“草莽時代”進入“價值兌現時代”。

天數智芯的故事，是一個關于“不怕慢”的故事。而在硬科技的賽道上，往往唯有慢，才能快。

——導語

01

“不怕慢”的長期主義：重寫“芯片戰爭”的規則

2025年12月到2026年1月初之間的這段日子，注定將被載入中國半導體發展史冊。

在短短幾十天內，包括天數智芯在內，超過5家以上的國產AI芯片企業先后完成IPO或處于沖刺階段。這種集體爆發并非偶然，它是外部壓力與內部生長的共同結果。

一方面，大洋彼岸對高性能GPU的出口管制如同懸頂之劍，倒逼中國必須建立自主可控的算力供應鏈；另一方面，中國蓬勃發展的AI應用層——從自動駕駛到金融量化，從醫療影像到大語言模型——產生了吞噬級的算力需求。

然而，在資本市場的喧囂中，公眾和投資者往往容易被顯性指標所迷惑：誰的制程更先進？誰的晶體管數量更多？誰的單卡算力數字更炸裂？

但在我們看來，評估一家AI芯片公司的真實價值，不能只看“面子”，更要看“里子”。真正的護城河，往往建立在那些看不見的地方——全自研架構、通用型路線（GPGPU）、以及軟硬件的垂直整合能力。

天數智芯最鮮明的標簽，是它對自己“通用GPU（GPGPU）”身份的堅守。

在AI芯片領域，存在著兩條截然不同的路線：一條是以Google TPU、Groq、寒武紀為代表的專用AI加速芯片（ASIC/DSA）路線；另一條則是以英偉達、AMD以及天數智芯為代表的通用GPU路線。

專用芯片在特定時期、特定任務上確實擁有極致的能效比。但它們面臨著一個致命的弱點：極高的算法風險。

AI行業的發展速度是以“周”為單位計算的。幾年前，卷積神經網絡（CNN）統治著計算機視覺；隨后，RNN和LSTM在自然語言處理中曇花一現；緊接著，Transformer架構橫空出世，開啟了大模型時代；而現在，Mamba（SSM架構）或強化學習驅動的新架構已經在敲門。

專用芯片（ASIC）往往將特定的算法邏輯“固化”在硬件電路中。一旦算法架構發生底層邏輯的改變，這些造價昂貴的芯片可能瞬間無法適應新任務。

相比之下，通用GPU（GPGPU）有三大優勢：

首先，其最大優勢在于“抗算法風險的靈活性”。天數智芯的GPGPU架構擁有大量可編程的流處理器，可以通過軟件更新來支持最新的算子（Operators）和數學公式。無論AI算法如何變幻大王旗，通用GPU依然能跑，這種“Future-Proofing”（面向未來）的能力，是客戶敢于大規模采購的前提。

此外，通用GPU具備“訓練”與“推理”的通吃能力。而在AI算力中心，客戶最忌諱的是為了“訓練”買一套硬件，為了“推理”又買另一套。

即使用戶要投資兩套硬件體系，天數智芯的產品線也覆蓋了從模型訓練產品到大規模推理產品的全流程，這種一魚多吃的能力，極大地降低了客戶的TCO（總擁有成本）。

其次，可能很多人難以理解的是，如果說選擇通用GPU賽道是選擇了“難而正確”的方向，那么堅持全自研則是天數智芯選擇了一條“苦路”，但這條艱苦的路，恰好也是其核心優勢之一。

在國產通用GPU發展的早期（2018-2020年），許多初創企業為了快速拿出產品、融資上市，選擇了一條捷徑：購買國外成熟的GPU IP（如Imagination、Vivante等）進行修改和封裝。這種方式確實能將研發周期縮短一半，但這不僅意味著核心知識產權受制于人，更致命的是，購買的IP大多是為圖形渲染設計的，難以適應現代AI算法對張量計算和高帶寬存儲的極致需求。

天數智芯從成立之初，就反其道而行之。

招股書顯示，天數智芯是中國第一家通用GPU云端芯片及超級算力系統提供商，也是中國第一家實現通用GPU量產的硬科技企業。這背后，是其對底層架構代碼的一行行敲擊，是對每一個寄存器、每一個指令集的自主定義。

正如《芯片戰爭》一書所言，全球化的分工協作在和平時期是效率的代名詞，但在地緣政治動蕩的今天，全自研不僅意味著技術上的“Know-How”，更意味著供應鏈安全和生存權。

也就是說，當海外IP授權的大門可能隨時關閉時，天數智芯的“不怕慢”，變成了如今的“不怕斷”。

最后，天數智芯的軟件優勢，構建了“看不見”的護城河。

在通用GPU領域，硬件只是入場券，軟件才是護城河。

英偉達之所以能達到兩萬億美元的市值，核心不僅僅是GPU芯片，更是其耗時近20年構建的CUDA軟件生態。

2006年，黃仁勛力排眾議推出CUDA。如今，全球數百萬開發者、數十萬個AI應用庫都建立在CUDA之上。對于后來者而言，最可怕的壁壘不是芯片性能的差距，而是由于生態缺失導致的極高遷移成本。

天數智芯深諳此道。它是國內極少數圍繞通用GPU建立完整軟件棧的企業。

天數智芯的策略，也非常務實且高明：短期兼容，長期自主。

它的軟件棧設計極其靈活，能夠讓客戶以極低的成本無縫遷移代碼。這意味著，用戶原本在國外主流產品上跑的模型，幾乎不需要修改代碼就能在天數智芯的卡上運行。這種“零門檻”遷移體驗，打破了客戶嘗試國產芯片的心理防線。

但天數智芯并未止步于“兼容”。它構建了包含編譯器、算子庫、調試工具在內的全套自主軟件棧。從長期看，這不僅避免了法律風險，避免了斷供或被斷供——更重要的是，它能針對自身的異構算力架構進行深度優化，釋放出比兼容模式更強大的性能。這種“硬科技+軟生態”的深度布局，雖然前期投入巨大且見效慢，但卻為天數智芯未來的長遠發展構筑了不可復制的價值壁壘。

02

市場上的“實干派”：不看紙面看療效

在科技圈，有一類公司被稱為“PPT造芯廠”——發布會上參數秒殺英偉達，實際交付時卻遙遙無期，或者良率慘不忍睹。

如果在研發布局上，天數智芯展現的是“慢”功夫，那么在商業化落地和市場開拓上，它則是一個不折不扣的“效率實干派”。

天數智芯沒有龐大的集團光環加持，也沒有可以直接繼承的X86生態紅利。它能走到今天，全靠產品在泥濘的市場里打滾拼殺出來的。

也許有人會覺得，國產通用GPU最大的難，是“難以賣出去”。

但時移世易，如今的天數智芯，招股書中最引人注目的，恰好是其強勁的商業化爆發力——這意味著天數智芯的努力的方向是正確的，其產品是市場愿意買單的。對于一家創業型公司，且其產品又將是客戶最昂貴的硬件資產時，這種爆單能力是極為罕見的。

根據文件披露，天數智芯在2022年至2024年期間，營收復合年增長率（CAGR）高達68.8%。2024年全年營收突破5.4億元人民幣；而到了2025年上半年，營收繼續保持64.2%的同比增長，達到3.24億元。

這個增速意味著什么？意味著天數智芯已經跨越了半導體初創企業最危險的“死亡谷”，進入了規模化放量階段。

更具說服力的是交付數據。截至2025年6月30日，公司已累計向超過290家客戶交付了逾5.2萬片通用GPU產品。這些客戶并非只有政府或科研機構，而是廣泛覆蓋了互聯網、運營商、安防、金融等對算力性價比和穩定性要求極高的商業領域。

在招股書的“行業應用”章節，我們看到了天數智芯產品落地的真實圖景，這些案例比任何跑分軟件都更有說服力：

——在金融領域，金融量化交易對延遲和精度有著近乎變態的要求。天數智芯的通用GPU被頭部券商用于加速DQN（深度Q網絡）和LSTM（長短期記憶網絡）模型，用于高頻交易的市場預測。招股書提到，其解決方案有效縮短了模型開發周期，這證明了其產品在處理高并發、高精度浮點運算時的穩定性。

——在醫療領域： 醫療影像分析（如PET/MR校正）和AI輔助診斷需要處理海量非結構化數據。天數智芯不僅提供硬件，還提供了針對醫療場景優化的軟件庫，幫助醫院實現了從影像分析到電子病歷生成的全流程智能化。

這說明，天數智芯的產品或許不是紙面數字“最好看”的，但卻是實際應用中“最好用”的。

為什么客戶愿意買單？

除了國產替代的政策驅動外，天數智芯對用戶體驗的極致追求是關鍵。

對于商業客戶而言，時間就是金錢。如果一款國產芯片便宜30%，但適配軟件需要耗費工程師三個月的時間，那么客戶大概率會放棄。

天數智芯通過軟硬件一體化的優化，做到了真正的“開箱即用”。其軟件棧支持主流的PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等深度學習框架，支持上百種主流模型。招股書顯示，其產品在超過900個部署場景中得到了驗證。這種成熟度，是依靠成百上千次現場調試打磨出來的，是無法在實驗室里模擬出來的。

這種將產品做到極致實用性的策略，使天數智芯成為了眾多行業客戶在英偉達之外的最優價值選擇（Best Value Alternative）。

02

完整的拼圖與未來的挑戰

隨著大模型技術的深入應用，全球算力需求的結構正在發生深刻變化。

業界共識是：AI算力市場正在經歷從“訓練為王”到“推理爆發”的切換。統計數據顯示，2024年全球消耗的算力中，訓練和推理各占50%，而未來隨著大模型應用（Agent、Copilot）的普及，推理算力的占比將進一步擴大，甚至達到8:2的比例。

針對這一趨勢，天數智芯早已完成了從“單腿走路”到“雙輪驅動”的布局。

招股書披露，其擁有“天垓”（Tiangai）和“智鎧”（Zhikai）兩條完整的產品線。前者主打高性能訓練，針對大模型訓練場景，提供高帶寬、高互聯能力；后者主打高效能推理。針對視頻分析、語音識別、大模型推理等場景，強調低延遲和高能效比。

財務數據也印證了這一轉型的成功。早期，天數智芯的收入幾乎全部來自訓練芯片（99.3%），這符合當時AI模型研發熱潮的特征。而到了2025年，推理芯片的收入占比從0快速攀升至18.6%。

這種收入結構的優化非常健康。訓練芯片往往是“一次性大單”，金額高但波動性大；而推理芯片則是隨著應用規模擴大而持續增長的“長尾生意”。因此，擁有全棧能力的雙輪驅動，讓天數智芯的抗風險能力顯著增強。

如果說技術和業績是天數智芯的底氣，那么資本市場的反應則是其價值的放大鏡。

在此次港股IPO中，天數智芯引入了豪華的基石投資者陣容。18家頂級機構，共計認購15.83億港元，這個比例在近期的港股IPO中相當罕見。

細看這份名單，你會發現其中深意：中興通訊作為全球領先的通信設備商，暗示了天數智芯在運營商算力網絡中的巨大機會；華勝天成、第四范式等是AI下游應用和系統集成商的代表，它們的入局，意味著天數智芯和產業鏈上下游正在形成“利益共同體”，有利于天數智芯產品的進一步推廣； UBS AM Singapore、匯添富、華夏基金等，是頂級的一二級市場財務投資人。它們的出現，代表了國際資本和主流公募基金對天數智芯財務回報的認可。

此外，公司歷史股東中還包括大鉦資本、紅杉中國、元禾基金等知名機構。這種“產業資本+財務資本”的雙重加持，為天數智芯上市后的股價表現提供了堅實的安全墊。

當然，我們不能因為IPO的成功就忽視前路的挑戰。天數智芯面臨的競爭環境依然殘酷。

一方面，是技術迭代的生死時速。 大模型對顯存容量、互聯帶寬（HBM）的需求呈現指數級增長。英偉達的產品迭代周期已經縮短至一年。作為追趕者，天數智芯必須在保證量產的同時，加快下一代架構的研發。如何在制程受限的情況下，通過Chiplet（小芯片）或先進封裝技術提升性能，是擺在研發團隊面前的難題。

另一方面，是巨頭的擠壓。在國內市場，已經有不少國產企業和天數智芯踏上了IPO之路，也有成熟的國產大廠，憑借強大的生態號召力和全棧能力，占據了相當大的市場份額。如何在一種對手的強勢進攻下，守住第三方獨立GPGPU廠商的定位，并打出差異化優勢，是天數智芯下一步必須思考的戰略命題。

結語

中國需要自己的英偉達

通用芯片VS專用芯片，這不僅是技術路線之爭，更是產業發展階段的映射。

在AI發展的早期，專用芯片因為效率優勢容易冒頭；但當AI成為像電力、互聯網一樣的基礎設施時，通用性就成了壓倒一切的考量。從長遠來看，通用GPU（GPGPU）承載著更高的研發門檻，也擁有更高的天花板。

天數智芯的IPO，不僅僅是一家公司的上市，它更像是一個隱喻：中國硬科技企業正在告別“貿工技”的短視，開始在最難的底層技術上，進行一場關于耐心和勇氣的長征。

在招股書的風險提示中，天數智芯坦誠地列舉了諸多挑戰。但這恰恰是一家成熟企業的標志——只有看清了風險，才能走得更遠。

我們看好天數智芯，不僅因為它是稀缺的通用GPU標的，更因為它代表了一種稀缺的精神：不怕慢，不走捷徑，死磕底層。

正如投資界的那句名言：“短期看，市場是一臺投票機；長期看，市場是一臺稱重機。”

站在2026年的起點，天數智芯已經把自己放到了那臺稱重機上。而它的份量，或許比大多數人想象的都要重。這不僅關乎一家企業的市值，更關乎中國在全球AI第一創新策源地競爭中的底氣與未來。