中国国产通用GPU迈入新阶段，天数智芯周三(28日)在上海举办「从模型到世界」媒体开放日，首度实机展示天垓300通用GPU，并公布上海仪电第三方测试结果：在典型PD分离部署下，天垓300折算单卡端到端吞吐达到辉达H200的1.05倍，成为中国首个实测性能逼近国际旗舰水准的通用GPU。

这次第三方测试涵盖四大主流模型、三类场景：64K长上下文下Attention性能为H200的1.05倍；GLM-5.3模型MoE吞吐达H200的1.15倍；Agent首字延迟较H200降低10%至30%；多模态生成推理吞吐提升2%至5%；搜广推在线业务推荐推理吞吐提升21%、轻量计算时延降低26%。训练端同样有突破。基于Qwen3-32B的8卡FP8训练演示中，单卡有效吞吐达H100的1.33倍。

天数智芯说，「对标H200，是因为它代表当前大模型推理与复杂计算的高水位」，并称这一阶段的竞争标准概括为高效率、可预期、可持续的「高质量算力」。天垓300在长时间满负载下步时波动仅0.43%，低于对比Hopper方案的0.76%，意味着Token工厂这类规模化场景能真正「跑得稳、算得出价值」。

系统层面，天垓300 IXL144超节点在单一标准机柜内集成144颗GPU、聚合约10.1TB显存，是目前业界密度最高的单机柜GPU超节点。根据测算，天垓300每百万有效Token成本较国际主流方案可降低约40%。新世代P2P互联引擎目标将域内单次传输延迟由3至5微秒压至1微秒，并支持统一内存语义与大EP专家并行。

更关键的是开放异构路线。天垓300支持AFD分离部署：自身承担Prefill全流程与解码阶段Attention，合作厂商XPU承担FFN专家网络，统一调度下解码推理延迟实测降低60%，为中国首个跑通的「GPU+XPU」异构AFD方案。

天数智芯AI与加速计算负责人单天逸表示，未来AI算力系统不会由一种晶片包打天下，重点是把不同晶片高效组织起来。

软体栈则指向「用AI开发AI」。天数智算首次系统性拥抱Agentic AI：环境部署从1小时缩至10分钟、人工操作由数十步减至1步；某大模型调优任务周期由7天压到2小时内，性能接近翻倍；深度接入FlyDSL后，过去10人每天的工作可让1人在小时级完成，编译速度提升90%以上。工程师经验被沉淀为可调用工具，让一位专家的优化能力服务千万开发者。

端侧产品同步下沉。彤央TY1200标称300 TOPS稠密算力(非稀疏峰值)，在Qwen3.8-27B、Qwen3.6-35B-A3B等模型实测达到辉达Thor T5000的1.2倍；物理AI场景下，基于MuJoCo-Warp的本地GPU仿真让机器人「本地仿真—策略训练—动作验证」循环跑通，Cosmos-R2-2B/8B性能分别达T5000的158%与180%。TY1200已用于陪诊机器人、工业视觉、文旅导览等现场，下一代TY2000标称算力将达600T。

从云端天垓300、智算软体栈到端侧彤央终端，天数智芯试图打通「云—边—端」增强回路。在中国全面推进「AI+」与新质生产力建设的背景下，国产GPU的叙事正在改写：不再只回答「能不能用」，而是回答「每单位投入能稳定产出多少有效Token」。这道门槛，天垓300已经实测迈过。