天数智芯，也来了

国产GPU企业正以前所未有的速度拥抱资本市场。继摩尔线程、沐曦股份登陆科创板，壁仞科技将于下月初在港交所挂牌，而作为中国首家实现通用GPU量产的天数智芯，亦于12月30日正式开启港股公开发售。本文将深入解读天数智芯的产品布局、行业趋势、经营/财务数据与新品规划。

天垓面向训练，智铠面向推理

天数智芯提供面向不同行业的通用GPU产品（即通用GPU芯片及加速卡）及AI算力解决方案（即通用GPU服务器及集群），将自研硬件产品与专有的软件栈相结合，以满足客户在训练及推理场景中的特定需求。

其通用GPU产品组合主要包括“天垓”和“智铠”两大系列。AI算力解决方案则主要有两种形式：一是将通用GPU加速卡与集成软件栈相结合，提供专用的通用GPU服务器，用于承载企业AI工作负载；二是通过第三方基础设施构建可扩展的通用GPU算力集群，以满足不断增长的大规模计算需求。

来源：天数智芯招股书

天垓系列作为以训练为核心的旗舰产品线，已成功实现两款产品（天垓Gen 1及天垓Gen 2）的批量生产与销售，并发布了第三款产品天垓Gen 3。该系列产品已成功部署于各类AI计算环境，广泛应用于AI研究机构、云端算力中心、基础模型开发商、研究实验室，以及需要大规模算力进行AI模型训练与微调的企业用户。

其中，天垓Gen 1于2021年3月发布，采用7nm制程，是中国首款实现量产的通用GPU产品。该芯片支持丰富的通用指令集，具备混合精度计算能力及向量、张量计算功能，能高效切换不同计算精度级别并同时处理多种数据类型。

天垓Gen 2于2023年9月发布，并于同年第四季度实现量产。该芯片配备了更大容量的高速内存，以350W的热设计功耗（TDP）运行。其整型精度性能及架构效率得到增强，与上一代产品相比，能提供更高的实际应用效能。

天垓Gen 3于2024年第三季度发布，旨在支持大型AI模型的前沿高精度算力需求，具备更大的内存容量，并采用了最新的PCIe Gen5等国际标准接口，大幅提升了点对点通信带宽，且支持多卡互联架构。值得关注的是，天垓Gen 3目前尚未实现量产，公司预计将在2026年第一季度开始量产，但仍受产品开发及商业化进程中的不确定性及风险影响。

智铠系列是专为云端与边缘推理应用设计的产品线。目前，该系列的两款产品（智铠Gen 1及智铠Gen 1X）均已实现量产并销售。

其中，智铠Gen 1于2022年12月发布，2023年2月实现量产，成为中国首款针对推理任务设计的通用GPU。该芯片配备大容量高速内存，采用150W TDP设计，并基于PCIe的专有点对点协议实现了64GB/s的双向带宽。在视频处理方面，它支持128路FHD视频解码，并提供全面的图形编解码规格支持，使其非常适用于基于视频图像解析的边缘侧AI场景。此芯片适合高功耗应用（通常指功耗>150W），如单台或多台服务器上的AI推理、商业零售环境中的视觉识别、文档识别及其他对延迟要求苛刻的离线场景。

智铠Gen 1X与智铠Gen 1同期推出及量产，是专为边缘侧及用户侧设计的推理解决方案，采用高效率的75W TDP设计及高速内存，保留了智铠Gen 1先进的PCIe基础架构和全面的视频处理功能。该芯片主要针对低功耗AI应用（功耗通常<75W），补充了智铠系列的应用场景，例如紧凑型工业电脑中的嵌入式AI、对本地数据隐私有要求的自动贩卖机、移动设备及其他边缘侧嵌入式系统中的实时视频与语音处理。

值得一提的是，天数智芯凭借对硬件架构与综合软件栈（包括编译器、驱动程序、函数库及框架）的双重优化，使得其通用GPU加速卡能够与主流通用GPU编程生态系统及平台兼容，因此用户只需进行极少的代码重构或修改，即可轻松完成部署。

训练型GPU行业增速下滑至14.8%，

推理型维持41%高速

根据弗若斯特沙利文的报告，2024年中国通用GPU市场规模达到1546亿元，2022-2024年的复合年增长率（CAGR）为70.1%。预计到2029年，市场规模将增长至7153亿元，2025-2029年的CAGR为29.5%。同时，中国通用GPU市场的国产化率持续上升，从2022年的2.0%增至2024年的3.6%，并预计到2029年将达到31.0%。

具体来看，2022-2024年作为AI发展初期阶段，AI模型训练的庞大需求推动了训练型产品主导通用GPU算力市场。2024年，中国训练型通用GPU市场收入为845亿元，2022-2024年CAGR达53.4%。

然而，随着高质量训练数据趋于枯竭、大模型训练成本飙升且边际收益递减，以及行业格局趋于集中（仅有头部厂商持续训练超大模型）等因素影响，预计2025-2029年，中国训练型通用GPU市场规模的CAGR将显著下滑至14.8%，到2029年市场规模预计为2315亿元。同时，训练型通用GPU的国产化率预计将从2024年的4.0%攀升至2029年的16.8%。国产化率在此领域提升相对较慢，主要原因是AI大模型训练需要从海量数据中学习，对GPU产品的内存带宽、并行计算能力等性能要求极高，因此目前仍很大程度上依赖于英伟达的高性能产品。

另一方面，随着大模型推理成本大幅下降以及应用场景爆发式扩展，推理需求将主导未来GPU市场增长。2024年，中国推理型通用GPU市场收入为701亿元，2022-2024年CAGR高达100.1%。预计2025-2029年，中国推理型通用GPU市场收入将以41.4%​ 的CAGR持续高速增长，到2029年达到4838亿元，规模将远超训练型GPU市场。同时，推理型通用GPU的国产化率预计将从2024年的3.0%快速攀升至2029年的37.9%。

GPU出货量高速增长，但ASP（平均售价）承压

截至2025年6月30日，天数智芯已向超过290名客户交付超过5.2万片通用GPU产品。其产品与解决方案已在包括金融服务、医疗保健及交通运输等重要领域完成了超过900次实际部署与应用，同时支持从制造业到零售业的工业数字化转型，以及基础研究与教育计算应用。

财务数据显示，2022年至2025年上半年，天数智芯的营业收入分别为1.89亿元、2.89亿元、5.40亿元和3.24亿元，2023年、2024年及2025年上半年的同比增速分别为52.6%、86.7%和64.2%。目前，公司的主要营收贡献来自于训练型GPU产品，2025年上半年其营收占比为58.5%；而推理型GPU产品业务的营收增速显著高于训练型产品，两者在2025年上半年的增速分别为303%和64.8%。

来源：天数智芯招股书

具体产品线来看：

训练系列GPU的出货量在2022年至2024年期间保持稳定，维持在每年7000-7700片左右，但在2025年上半年大幅攀升至6200片，相比2024年同期的2900片增长114%。然而，其平均售价（ASP）在经历了从2022年2.44万元/片、2023年3.18万元/片到2024年3.86万元/片的上涨后，在2025年上半年大幅下降至3.04万元/片。

推理系列GPU的出货量从2023年开始放量，2023年、2024年出货量分别为5700片和9800片，2025年上半年大幅增加至9500片，相比2024年同期的1900片大幅增长400%。其平均售价（ASP）则从2022年的1.14万元/片下降至2023年的0.8万元/片，2024年小幅增至1.02万元/片，2025年上半年又回落至0.92万元/片。

天数智芯的GPU产品平均售价（ASP）的下降，笔者认为是多重因素所致：一来，越来越多的本土AI算力公司入局，竞争愈来愈激烈；二来，已量产的最新训练型GPU是2023年9月发布的，已量产的最新推理型GPU是2022年末推出的，性能优势不再明显。

毛利率方面，自2023年至今，公司整体毛利率相对稳定。其中，训练系列GPU的毛利率较高，维持在60%左右；推理系列GPU的毛利率在2025年上半年呈现明显下滑态势，从2024年的47%大幅下滑至32%；AI算力解决方案的毛利率通常低于通用GPU产品，但在2025年上半年大幅升至46%。这主要是由于AI算力解决方案与内嵌的芯片硬件一同交付，其毛利率取决于相关硬件成本，而该成本因客户项目而异，因此该业务的毛利率本质上会随具体客户需求而波动。

值得一提的是，公司前五大客户收入合计占比整体呈现下降趋势，由2022年的94.2%逐步降至2023年的73.3%、2024年的73.4%，并在2025年上半年进一步降至38.6%，反映出客户基础正持续多元化。但由于行业客户多在下半年集中采购，可能导致全年客户集中度高于上半年水平。

研发持续高投入，新品将密集发布

截至2025年6月30日，天数智芯的研发团队规模超过480人。2022年-2025H1，公司的研发开支快速增长，分别为4.57亿元、6.16亿元、7.73亿元和4.52亿元人民币。公司披露，鉴于所处行业技术迭代迅速，需持续投入大量财务与人力资源以推动创新、丰富产品组合并保持市场竞争力，预计未来研发支出将维持在较高水平。

来源：天数智芯招股书

如上图表所示，天数智芯未来的研发计划集中于通用GPU产品的迭代与AI计算场景的全面覆盖，旨在通过一系列产品升级和创新，满足市场对高效能计算日益增长的需求。其中，智铠Gen 2作为新一代推理型通用GPU，支持混合精度运算，预计在2025年第四季度推出，以应对边缘及终端计算市场对低功耗、高性价比的需求；智铠Gen 3将进一步升级性能，并兼顾一定的训练能力，以适应更广泛的AI应用场景。天垓系列则专注于数据中心定制化解决方案，其中天垓Gen 4计划于2026年第二季度发布，强调训练与推理并重，并支持多种计算任务；天垓Gen 5则计划于2027年第一季度面世，优化了先进制程与部署成本平衡，专为高端云计算服务设计。

整个研发路线图展现了从推理到训练的全栈式发展路径，以及对低功耗、高性能、多场景应用支持的持续追求，以此确保天数智芯能够在快速变化的AI领域保持技术领先地位与市场竞争力。