国产GPU行业正站在转型的关键节点。一边是资本涌入带来的市场繁荣，企业规模与上市数量持续攀升；另一边则是行业内部对“重参数、轻落地”现象的担忧日益加剧。数据显示，推理场景平均利用率不足20%，训练场景仅40%，理论算力与实际效能的鸿沟，暴露出粗放式发展导致的资源浪费与能效失衡问题。
市场风向正在转变。从单纯追求纸面算力到关注应用效果，“好用易用”成为衡量GPU价值的核心标准。天数智芯在合作伙伴大会上，通过千卡集群稳定运行超千天、瑞幸咖啡数千门店部署等案例，为行业提供了“落地优先”的实践范本。这家专注全栈自研GPGPU七年的企业，用商业成果回应了市场对国产GPU的质疑。
行业乱象亟待整治。部分厂商通过稀疏计算优化TOPS指标，实际场景利用率不足两成；回避能效比等硬指标，仅强调“对标旗舰”；宣称兼容主流框架却迁移困难，产品停留在PPT阶段。某系统大厂工程师透露，曾接触某知名GPU厂商的产品，算力强劲但功耗惊人，“完全忽视实际场景的能耗与成本考量”。这种倾向正在透支行业信任，阻碍国产GPU叩开客户需求之门。
天数智芯选择“反套路”路径。大会未聚焦参数展示，而是以商业合作案例与交付数据证明实力。作为国内最早布局通用GPU的企业之一，其通过“回归计算本质”破解效率困局：超高密度多核架构提升计算效率，精准仿真系统实现性能可预期，系统架构设计支持算法演进。这种“高质量算力”理念，直击客户对“好不好用、能否持续使用”的核心顾虑。
技术突破与产品布局形成差异化竞争力。天数智芯明确未来三年四代架构演进路线，计划实现对标NVIDIA Hopper至Rubin架构的目标。全自研架构覆盖编译器、驱动等核心环节，规避“卡脖子”风险；聚焦通用GPU赛道，满足科研、工业等多元化需求。边端领域推出的“彤央”系列四款新品，实测稠密算力覆盖100T至300T，在多个场景性能超越英伟达AGX Orin，完成“云+边+端”全场景布局。
商业化成果验证技术价值。招股书显示，2022至2024年营收复合增长率达68.8%，出货量从7.8千片增至16.8千片，累计交付超5.2万片GPU，服务客户超300家。具体案例中，互联网AI领域单机性能提升2倍，每Token成本下降50%；金融领域研报生成效率提升70%；医疗领域病历生成时间缩至30秒/份。这些数据背后，是深入千行百业的场景深耕。
客户信任需“啃”出来。天数智芯副总裁郭为回忆，早期拓展商业客户时面临严峻挑战：客户基于性价比、技术能力与生态兼容性自主选择，对国产GPU初始信任度低。企业通过软硬一体优化解决“最后一公里”难题，组建专有团队深度参与场景落地，提供本地化调优支持与灵活议价方式，逐步打破信任壁垒。如今，其解决方案已拓展至基因检测、海底勘探等尖端领域。
客户需求反哺产品研发。针对“跨场景适配性”需求，强化生态兼容性；为解决“稳定性担忧”，优化容错机制；仿真系统可提前模拟集群运行效果，缓解客户“决策焦虑”。这些创新均源于与客户深度沟通的实践，体现“需求驱动创新”的理念。大会上，天数智芯与多家生态伙伴签署战略合作协议，进一步完善国产AI算力生态闭环。
国产GPU的价值在于构建自主可控的本土算力体系。全栈自研架构筑牢技术根基，5.2万片交付量与300家量产客户证明商业可行性。天数智芯的实践打破行业浮夸风气，引领从“参数堆砌”到“需求导向”的转型。其增长逻辑核心在于稳定交付、解决实际痛点与构建可持续盈利模式，这为行业树立了穿越周期的标杆。
技术突围需耐得住寂寞。英伟达用三十年构建CUDA生态，国产GPU崛起同样需要时间沉淀。当行业从“参数军备竞赛”转向“落地实效比拼”，那些深耕场景、打磨产品的企业，终将赢得市场尊重。天数智芯的探索，或许正是国产GPU走向成熟的必经之路。
