我愿称之为配资平台是否支持客服指导，国产芯片界的真勇士。
事情是这样的。
一家国产芯片公司，竟敢把自家的 GPU 和英伟达 H200，直接在现场真枪实弹地来了一把PK。
而且题目还不是自己出的，是随机挑了几个人、当场出题的那种！
例如文生图，有人出的题目是"一只老虎把月亮踢飞"：
结果，这块国产 GPU 跑赢了！
它用时仅为95.6 秒，而英伟达 H200 耗时为 112 秒。
这还没完。
刚才的 PK 是在云端跑的，而后这家国产芯片公司，又拿出了一台巴掌大的银色小盒子，在端侧断网去跟英伟达的机器人大脑Jetson Thor T5000硬碰硬。
依旧是现场随机挑人、随机出题，这次的题目是"狮子和老虎单挑，谁会赢？"
肉眼可见，这个国产银色小盒子的速度，明显要比 Thor T5000 快得多。
那么这家国产芯片公司到底是谁？
不卖关子，它就是天数智芯。
刚才云端跑赢 H200 的，是天垓 300；端侧跑赢 Thor 的，则是彤央 TY1200。
除此之外，天数智芯还在同一场活动，一道发布了用 AI 来开发 AI的天数智算软件栈。
熟悉天数智芯的朋友们可能还会记得，今年 1 月份，在它刚上市敲钟半个月之际，就一口气发布了四款彤央边端产品，当时 TY1000 实测超过的是英伟达 AGX Orin。
同一天，它还亮出一张四代架构路线图，第一站就是天枢架构，目标直指超越 Hopper，后面还排着 Blackwell 和 Rubin。
但毕竟当时只是路线图嘛（谁都会画）……
而 9 个多月后，天数智芯还真来交作业了。
天垓 300 正是基于天枢架构，这次对标的是 Hopper 家族的旗舰 H200；端侧的对手，也从 Orin 换成了更强的 Thor。
至于为什么云、软件、端三条线一起发，天数智芯的逻辑是这样的：
云端负责生产智能，软件栈负责让适配和优化跑得更快，端侧负责把智能送进工厂、实验室、医院这些真实现场。
在天数智芯看来，三者咬合在一起，才是它口中的高质量算力，即高效率、可预期、可持续。
那么接下来，我们详细地来品鉴一下这场实测 ~
天垓 300：对标 H200，交出实测答卷
先来看下云端的天垓 300。
其实它并非第一次亮相，早在今年 7 月之际，第三方权威机构拿四大主流模型、三类场景，给天垓 300 做了一轮测试。
在大模型最典型的 PD 分离部署下，天垓 300 折算单卡端到端吞吐，是 H200 的1.05 倍。
但这里比的不是纸面峰值，是一条推理链路从头跑到尾、实打实吐出来的 Token。
按天数智芯的说法，天垓 300 由此成为国内首个实测性能达到 H200 水平的通用 GPU。
不仅如此，毕竟天垓 300 定位是通用 GPU，所以它得是训练和推理两头都能打的那种。
我们先来看推理这一块。
对于现在的大模型来说，长上下文是一道绕不开的坎。天数智芯 AI 与加速计算负责人单天逸在现场打了个比方：
情侣恋爱十周年，女生问男生，这十年里最刻骨铭心的时刻是什么？男生不会把 3650 天挨个回忆一遍，脑子里蹦出来的，也就那么几个瞬间。
而 Attention 干的就是这件事，天垓 300 也专门为此做了定制优化。结果显示，GLM-5.3 在 64K 规模下，MoE 吞吐是 H200 的1.15 倍；8K 到 128K 长上下文里，Agent 首字延迟比 H200 低10% 到 30%。
接下来，我们再来看训练这一块。
在 Qwen3-32B 的 8 卡 FP8 训练中，天垓 300 每卡有效吞吐是 H100 的 1.33 倍。在现场，单天逸放了一段加速 100 倍的训练命令行录屏，天垓 300 那边早早跑完，H100 还在一步一步往前挪。
在常规训练之外，天垓 300 还是扛得住强化学习的那种，而这恰恰是当下主力大模型都在用的后训练路线。
按天数智芯的工程测算，1024 张卡，约 26 天就能对一个 1T 参数、40B 激活的 MoE 模型完成一轮强化学习——差不多正好卡在大模型厂商一个多月一迭代的节奏上。
推理、训练之外，我们再来看看眼下爆火的Token 工厂。
建一座 Token 工厂，大约 75% 到 80% 的投入都花在设备上。既然设备这笔钱省不下来，那么每一张卡就必须跑得多、跑得稳，Token 的单位成本才降得下来。
在"跑得多"这一点上，前面提到的 1.05 倍已经给出了答案。至于"跑得稳"，则要看步时波动：
满负荷运行时，天垓 300 的步时波动是0.43%，而作为对比的 Hopper 方案是 0.76%。这意味着即便长时间高负载运行，天垓 300 也不容易掉链子。
如果再把规模往上推，天数智芯给出的方案是IXL144 超节点。
它在一个标准机柜里塞进了 144 颗 GPU，聚合显存约 10.1TB，是目前业界密度最高的单机柜 GPU 超节点。据天数智芯测算，与 H200 方案相比，它的每百万有效 Token 成本可以降低约 40%。
除了单卡性能，天垓 300 还有一个细节挺有意思，那就是它并不打算用一种芯片包打天下。
天垓 300 既能和英伟达的 H100、H200 混合训练，也能和其他厂商的芯片搭伙干活。
元股证券:ygzq.hk这次天数智芯跑通的，是国内首个 GPU+XPU 异构 AFD 分离方案：由天垓 300 负责 Prefill 和 Attention，由合作厂商的 XPU 负责 FFN，实测 Decoding 推理延迟降低了 60%。
在这些和大模型直接相关的测试之外，现场还播放了一组更硬核的物理仿真演示。在单天逸看来，AI 远不止 Transformer，芯片也不该反过来限制算法的发展。为了证明这一点，他现场放了三段仿真视频。
首先是用一张天垓 300 模拟一台龙门吊。整个过程中，每个滑块的摩擦力、起吊的速度和力量，都需要芯片实时算出来。
其次是把 256 个二连杆装进了同一个模型里做强化学习，相当于让 256 个并行世界同时试错，这对 GPU 的并行计算能力要求非常高。
最后是一场撞击实验。140 个滑块相互碰撞，每一块都会影响其他所有滑块，所以每撞一次，芯片都要同时算出 140 个滑块的受力情况。
这些演示虽然看起来像物理课上的动画，但它们其实是机器人进入真实世界之前，必须在仿真环境里反复练习的基本功。
彤央 TY1200：300T 稠密算力，反超 Thor T5000
说完云端，我们再来看端侧。
正如我们刚才提到的，这次彤央 TY1200 的对手，是英伟达的 Jetson Thor T5000。
用天数智芯彤央产品市场负责人宋远盈的话说，Thor T5000 是英伟达目前端侧非常能打的产品，它的官方标称算力是 2070 TFLOPS（FP4，稀疏）。相比之下，TY1200 的标称算力是 300 TOPS，而且是稠密算力。
如果只看这两个数字，TY1200 显然是吃亏的。宋远盈自己也在台上承认，粗略换算下来，TY1200 的标称算力是不如 Thor 的。
不过，实测结果却是另一回事。在大模型上，TY1200 跑 Qwen3.8-27B 的性能是 Thor T5000 的138%，跑 MoE 架构的 Qwen3.6-35B-A3B 也达到了110%。
更有意思的是英伟达自家开源的世界模型 Cosmos。在 Cosmos-R2-2B 上，TY1200 跑出了 Thor 的158%；换到 R2-8B，这个数字更是达到了180%。
换句话说，TY1200 是在英伟达的主场赢了英伟达。
在跑分之外，宋远盈还准备了三组真实任务，也全部都是在现场的 TY1200 上运行的。
第一组任务是在本地生成视频，同样是现场随机给出题目并交给 MiniMax H3 开源视频模型，在 TY1200 上运行，全程不联网、不上云。
大约 6 分钟出头，一段 1056 × 608 分辨率、5 秒长的视频就生成了。
虽然 6 分钟比云端要慢，但做过 AI 视频的人都知道，在云端每改一版就得重新排一次队，账单也很难预测。而在 TY1200 上，这 6 分钟不用付一分钱的云端调用费。
第二组任务是审合同。
宋远盈把一份 1 万字的软件合同丢进去，TY1200 一两分钟就把高中低风险逐条标了出来，还附上了法律法规和企业内部规则的依据。
而最有意思的，还要数第三组任务——MicroDuck 小鸭子。
按宋远盈的说法，英伟达展示过的版本，是先借助云端超级计算机训练出来的。而天数智芯这次想挑战的，是把仿真训练、仿真验证和实物部署全部放进一台 TY1200 里完成。
为此，TY1200 首次在国产端侧产品上跑通了基于 MuJoCo-Warp 的 GPU 加速物理仿真。
不过宋远盈还特意打了预防针，说"从拿到鸭子到部署完模型，前后只用了三四天；团队之前自己试的时候，一次都没成功过。"
结果，这只鸭子站起来了。它摇摇晃晃地走了几步，摔了一跤，然后又自己站了起来。用现场同事的话说，这是它表现最好的一次。
嗯，挺给面儿的。
除了 MicroDuck 之外，其实彤央在具身智能上已经有了不少的落地。
两周前的工博会上，搭载 TY1000 模组的机器狗已经露过一手：它不需要人遥控，就能在本地完成人脸识别，自己跟着主人走，全程没有一帧画面上传到云端。
搭载 TY1200 的陪诊机器人，则已经在上海市阳光康复中心上岗。视障人士只要说一句"我膝盖疼，不知道去哪看"，机器人就会领着他一路走到挂号处，路上还会提醒避让障碍。
最后，宋远盈还预告了下一代端侧产品 TY2000，它的标称算力将达到 600T。正如她所说：
云端 GPU 厂商做端侧，不是把芯片做小，而是把能力下沉。
让一位工程师的经验，服务千千万万开发者
硬件上虽然跑赢了，但到了开发者这边，好不好用就是另一回事了。
正如天数智芯副总裁、软件开发负责人石加圣在现场讲的一个很有年代感的例子：
早年想在 DOS 上玩《仙剑奇侠传》《大富翁 3》，玩家得先折腾一堆配置，游戏才跑得起来。
在他看来，今天的云端服务器多少有点像当年的 DOS，不同的 CPU、不同的拓扑、不同的操作系统，坑一个接一个。
为此，天数智芯给出的解法，是把 AI 请进软件栈。
这次的天数智算软件栈全面拥抱 Agentic AI，把过去服务几百家客户时踩过的坑，沉淀成了一套套 Skills。开发者只需要说清目标、定好约束，剩下的工作交给 Agent，关键节点再由人来拍板。
如此一来，比如装环境、拉起 PD 分离部署这件事，按经验估计人工要花 1 小时以上；交给 Agent 之后，10 分钟以内就能搞定，人工操作也从数十步减少到了 1 步。
性能调优同样可以交给 AI。
Agent 会调用天数智芯自家的性能分析工具，定位瓶颈、提出方案、跑验证，一轮不行就再来一轮。在某大模型调优任务中，按经验估计原本要一周左右，现在不到 2 小时就走完了分析、优化、验证的全流程，运行性能接近翻倍。
以前开发者找原厂专家调优，最常听到的答复是什么？石加圣自己给出了答案：排队。毕竟专家的时间就那么多。
写算子也是同样的思路。天数智芯是国内首个深度接入 FlyDSL 的 GPGPU 厂商，它让 AI 借助 FlyDSL 来生成、编译、测试和优化代码。
在某主流模型的适配调优中，原本预估要 10 人天的工作，在 Agent 辅助下不到 2 小时就实际完成了，正确性和性能也都达标；每次编译反馈的等待时间，则下降了 90% 以上。
过去是 GPU 加速 AI，现在则轮到 AI 反过来加速 GPU 了。这大概就是这场分享标题里"以智生智"的意思。用石加圣的话说：
Agentic AI 让一位工程师的经验，能够持续服务千千万万开发者。
敢跟英伟达现场 PK 的底气
最后，我们还得讨论一个问题：
天数智芯到底哪里来的底气，敢跟英伟达现场 PK？
说到底，是天数智芯有足够的自信。
天数智芯这次拿出来的数据是实测的，能复现；产品是量产的，能交付。
再加上现场随机提出的提示词、有可能被反超的速度、很可能站不起来的小鸭子……敢玩 Live Show，就得做好面对这些不可控的变量的准备。
而把云、软件、端三条线放在一起看，它们其实构成了一个转起来的回路：
云端高效生产智能，软件栈让 AI 加速进化，端侧再把智能送进工厂、实验室和医院。高效率、可预期、可持续，就在这一圈圈的循环里，复利式地积累下来。
至于天数智芯的下一张考卷，其实早已写在路线图上。在那张四代架构路线图里，"超越 Hopper "是第一站，如今天垓 300 已经交了作业；接下来要面对的是 Blackwell，再往后则是 Rubin。
到那时，天数智芯还敢不敢把实机搬上台，跟英伟达的新一代产品再同场 PK 一把呢？
至少在这一次，它把说过的话，用实测兑现了。
PS：遥想 AI 刚兴起的时候，老黄就是用类似的方式来对比 CPU 的……只能说，天道好轮回，苍天饶过谁。
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