做GPU这件事，为什么天数智芯选了最难的那条路？

一、先说清楚：天数智芯到底在做什么“级别”的事？

天数智芯做的是“通用GPU”，而且是要进数据中心、进生产环境的那种。

这句话对工程师意味着什么？

不是 AI加速小核

不是 特定算子ASIC

不是 边缘推理SoC

而是：
要接PCIe、跑Linux、挂框架、跑训练、能集群、要调优、要稳定

这决定了：技术复杂度是指数级的、失败概率也是指数级的

二、GPU为什么这么难？工程师都懂，但值得再说一遍

GPU难，不在“算力指标”，在系统工程：

1、架构不是画出来的，是“踩坑踩出来的”

指令集设计

并行执行模型

存储层级（HBM/Cache/一致性）

多卡通信与同步

编译器能不能把算子“喂饱”

任何一层拉胯，算力就是纸面参数。

2、真正的地狱在软件栈

工程师都知道一句话：

GPU不是芯片，是“软件定义的硬件”。

天数智芯在招股书里反复强调一件事：

自研 编译器、驱动、函数库

深度适配 主流AI框架

目标是：
“少改代码，能迁移”

这不是营销，这是生存线。

三、天数智芯的产品路线：说人话版

两条线，很清楚：

1、天垓系列（训练）

面向 FP32 / FP16 / FP8

强调 多卡互联、集群扩展

本质目标：

“让模型能训得动，而不是跑benchmark”

这是最难的GPU形态。

2、智铠系列（推理）

强调 INT8 / 混合精度

更看重 吞吐、功耗、部署效率

面向真实上线业务

这一步非常关键：说明他们不是只活在实验室

四、一个工程师会真正关心的数据

1、出货，不是样片

截至 2025年6月：

累计交付 >52,000 颗 GPU

290+ 客户

900+ 实际部署项目

覆盖金融、医疗、交通、科研等场景

这在国产通用GPU里，不是PPT水平。

2、软件迁移现实性

招股书的核心关键词反复出现：

“兼容主流GPU编程生态”

“少量代码修改即可部署”

“三代架构迭代 + 软件持续优化”

工程师都懂：

1）能不能跑起来，和能不能被长期用，是两回事
2）天数智芯至少已经跨过“能跑”的阶段

五、研发方式：这一点很“工程师气质”

他们明确写了一句话：

“量产一代、设计一代、预研一代”

这在GPU行业里，意味着什么？

不是一次性All in

而是 持续现金流 + 技术滚动

接近国际大厂的节奏逻辑

同时：

研发人员 480+

多数来自全球一线半导体公司

核心负责人行业经验 20 年以上

这不是“创业团队”，
这是重工程组织。

六、为什么一直亏？这不是坏问题

工程师不怕亏，怕的是钱烧错地方。

天数智芯亏在哪？

研发费用长期 >100% 收入

编译器 / 驱动 / 框架 / 工具链

多代架构并行推进

这不是效率低，
这是GPU行业的入场费。

但也有变化趋势：

毛利率 2025H1 回升到 ~50%

产品结构向 GPU本体倾斜

经营杠杆在改善

对工程师来说，这意味着：

技术路线不是走偏的

七、真正要说的风险（工程师版）

客观讲，风险非常清楚：

生态护城河极难突破

多代GPU一次失误，代价巨大

软件栈维护是“无底洞”

与国际巨头不是同一个起跑线

招股书没有回避这些。

最后，说一句偏“煽情但真实”的话

如果你是做芯片的，你一定懂这句话：

GPU不是风口项目，是“十年工程”。

天数智芯不完美，
但它做的是最难、最慢、最系统、最吃耐力的那类事。

它不保证成功，
但至少：

路线是对的

事情是真干的

工程复杂度是实打实的

这在今天，已经值得被认真对待。

说明：本文仅为技术与行业研究解读，不构成任何投资建议。芯片很硬，市场更硬，盈亏自负。