廣東
一、先說清楚：天數智芯到底在做什么“級別”的事？
天數智芯做的是“通用GPU”，而且是要進數據中心、進生產環境的那種。
這句話對工程師意味著什么？
不是 AI加速小核
不是 特定算子ASIC
不是 邊緣推理SoC
而是：
要接PCIe、跑Linux、掛框架、跑訓練、能集群、要調優、要穩定
這決定了：技術復雜度是指數級的、失敗概率也是指數級的
二、GPU為什么這么難？工程師都懂，但值得再說一遍
GPU難，不在“算力指標”，在系統工程：
1、架構不是畫出來的，是“踩坑踩出來的”
指令集設計
并行執行模型
存儲層級（HBM/Cache/一致性）
多卡通信與同步
編譯器能不能把算子“喂飽”
任何一層拉胯，算力就是紙面參數。
2、真正的地獄在軟件棧
工程師都知道一句話：
GPU不是芯片，是“軟件定義的硬件”。
天數智芯在招股書里反復強調一件事：
自研 編譯器、驅動、函數庫
深度適配 主流AI框架
目標是：
“少改代碼，能遷移”
這不是營銷，這是生存線。
三、天數智芯的產品路線：說人話版 兩條線，很清楚： 1、天垓系列（訓練）
面向 FP32 / FP16 / FP8
強調 多卡互聯、集群擴展
本質目標：
“讓模型能訓得動，而不是跑benchmark”
這是最難的GPU形態。
2、智鎧系列（推理）
強調 INT8 / 混合精度
更看重 吞吐、功耗、部署效率
面向真實上線業務
這一步非常關鍵：說明他們不是只活在實驗室
四、一個工程師會真正關心的數據 1、出貨，不是樣片
截至 2025年6月：
累計交付 >52,000 顆 GPU
290+ 客戶
900+ 實際部署項目
覆蓋金融、醫療、交通、科研等場景
這在國產通用GPU里，不是PPT水平。
2、軟件遷移現實性
招股書的核心關鍵詞反復出現：
“兼容主流GPU編程生態”
“少量代碼修改即可部署”
“三代架構迭代 + 軟件持續優化”
工程師都懂：
1）能不能跑起來，和能不能被長期用，是兩回事
2） 天數智芯至少已經跨過“能跑”的階段
五、研發方式：這一點很“工程師氣質”
他們明確寫了一句話：
“量產一代、設計一代、預研一代”
這在GPU行業里，意味著什么？
不是一次性All in
而是 持續現金流 + 技術滾動
接近國際大廠的節奏邏輯
同時：
研發人員 480+
多數來自全球一線半導體公司
核心負責人行業經驗 20 年以上
這不是“創業團隊”，
這是重工程組織。
六、為什么一直虧？這不是壞問題
工程師不怕虧，怕的是錢燒錯地方。
天數智芯虧在哪？
研發費用長期 >100% 收入
編譯器 / 驅動 / 框架 / 工具鏈
多代架構并行推進
這不是效率低，
這是GPU行業的入場費。
但也有變化趨勢：
毛利率 2025H1 回升到 ~50%
產品結構向 GPU本體傾斜
經營杠桿在改善
對工程師來說，這意味著：
技術路線不是走偏的七、真正要說的風險（工程師版）
客觀講，風險非常清楚：
生態護城河極難突破
多代GPU一次失誤，代價巨大
軟件棧維護是“無底洞”
與國際巨頭不是同一個起跑線
招股書沒有回避這些 。
最后，說一句偏“煽情但真實”的話
如果你是做芯片的，你一定懂這句話：
GPU不是風口項目，是“十年工程”。
天數智芯不完美，
但它做的是最難、最慢、最系統、最吃耐力的那類事。
它不保證成功，
但至少：
路線是對的
事情是真干的
工程復雜度是實打實的
這在今天，已經值得被認真對待。
說明：本文僅為技術與行業研究解讀，不構成任何投資建議。芯片很硬，市場更硬，盈虧自負。
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