天數(shù)智芯首份年報拆解：推理收入大增238.2%，訓推雙線爆發(fā)，已完成云邊端全面布局

芯東西（公眾號：aichip001）
作者 陳駿達
編輯 漠影

過去一年，國內GPU賽道風起云涌，多家創(chuàng)企相繼登陸資本市場。步入2026年初，隨著年報季正式開啟，這些備受矚目的企業(yè)陸續(xù)交出上市后的首份業(yè)績報告。核心技術積累如何，業(yè)績能否兌現(xiàn)，雙重考驗擺在眼前。

作為國內通用GPU賽道的重要玩家，天數(shù)智芯于今天披露了2025年業(yè)績報告。財報顯示，天數(shù)智芯全年營收達10.34億元，同比增長91.6%；主營業(yè)務通用GPU產(chǎn)生的營收更是達到9.23億元，同比增長149.6%。

天數(shù)智芯不僅在做大規(guī)模，更在改善經(jīng)營質量。該公司去年錄得5.58億元毛利，同比增長110.5%，超過營收增速。其經(jīng)調整凈虧損收窄至4.38億元，同比收窄32.1%。

在AI算力需求爆發(fā)的背景下，天數(shù)智芯這份成績單意味著什么？我們可以通過拆解核心數(shù)據(jù)，看看這份財報的真實成色。

一、毛利增速超營收增速，產(chǎn)品已實現(xiàn)逾千項部署及應用

在天數(shù)智芯2025年的財務數(shù)據(jù)中，有一組數(shù)據(jù)尤其值得關注——營收增速達91.6%，毛利增速達110.5%，毛利的增速明顯高于營收增速。

在資本市場中，這通常被解讀為產(chǎn)品競爭力、定價能力增強，以及增長質量、業(yè)務健康度提升的信號。

那么，天數(shù)智芯猛增的營收、毛利，究竟從哪來？

首先值得關注的是通用GPU業(yè)務的整體增長。2024年，這塊業(yè)務貢獻營收約3.70億元，到2025年已飆升至9.23億元，同比大漲149.6%，占總營收近九成。通用GPU已經(jīng)成為驅動天數(shù)智芯增長的絕對核心。

在通用GPU產(chǎn)品內部的細分營收也有分析價值。

在訓練系列產(chǎn)品上，天數(shù)智芯錄得5.84億元營收，同比增長116.7%，證明了該系列產(chǎn)品在訓練算力市場中已經(jīng)形成一定的競爭優(yōu)勢。

在推理系列產(chǎn)品上，天數(shù)智芯實現(xiàn)了更高的增長。2025年，推理系列產(chǎn)品錄得營收3.39億元，同比飆升238.2%，對天數(shù)智芯總營收的貢獻占比從18.6%大幅增長至32.8%。

這組數(shù)據(jù)背后，是AI算力市場從訓練向推理的重心轉移。隨著大模型應用落地加速，推理需求開始放量。天數(shù)智芯的推理產(chǎn)品能承接住這一波爆發(fā)式增長，說明他們已經(jīng)提前卡位推理算力起飛的關鍵節(jié)點。

過去1年，天數(shù)智芯的商業(yè)化規(guī)模和市場認可度實現(xiàn)了明顯提升。截至2025年底，天數(shù)智芯已累計服務超過340家來自不同行業(yè)的客戶，其產(chǎn)品及解決方案已實現(xiàn)了逾1000項部署及應用，其中來自互聯(lián)網(wǎng)、大模型、科研、金融、醫(yī)療保健、教育及運輸等主要行業(yè)客戶的項目數(shù)量持續(xù)增長。

天數(shù)智芯計劃在2026年深化與領先互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、AI模型公司、科研機構及行業(yè)標桿客戶的合作，推動通用GPU產(chǎn)品及AI算力解決方案在更多關鍵場景的大規(guī)模應用。

他們還將切入更多垂直領域，擴展產(chǎn)品在智能駕駛、工業(yè)制造、泛智能終端、智慧農(nóng)業(yè)等領域的應用。

這種“在已有領域做深、向新領域拓寬”的擴張策略，正助力天數(shù)智芯全面挖掘萬億級AI算力市場的增長潛力。

二、構建云、邊、端一體化布局，軟硬協(xié)同優(yōu)化釋放硬件潛能

業(yè)績的增長與應用場景的拓展，離不開天數(shù)智芯在技術層面的長期積累。

2025年，天數(shù)智芯已構建起覆蓋“訓練+推理+端側”的全產(chǎn)品矩陣，形成云、邊、端一體化布局，是國內少數(shù)具備完整通用算力系統(tǒng)全方案能力的廠商。

訓練側，天數(shù)智芯已實現(xiàn)天垓系列兩款產(chǎn)品——天垓Gen 1與天垓Gen 2的量產(chǎn)與銷售，并發(fā)布了第三款產(chǎn)品天垓Gen 3，預計于今年第一季度量產(chǎn)。天垓系列搭載高性能計算核心與優(yōu)化的內存配置，專為大規(guī)模模型訓練設計，具備持續(xù)迭代的計算密度與內存帶寬能力。

推理側，天數(shù)智芯已推出智鎧Gen 1及Gen 1X兩款產(chǎn)品，下一代智鎧產(chǎn)品的研發(fā)亦在穩(wěn)步推進，后者將進一步擴大對低精度數(shù)據(jù)類型及混合精度計算的支持，契合當前AI行業(yè)從“堆參數(shù)、堆算力”向“效率驅動”轉型的趨勢。

同時，天數(shù)智芯還緊跟設備端AI開發(fā)趨勢，引入了面向機器人及智能終端的彤央系列端側計算產(chǎn)品。該系列產(chǎn)品在計算機視覺、自然語言處理等任務上，其測得性能達到國際領先產(chǎn)品的兩倍。

然而，光有硬件并不足以構建完整的算力基礎設施。為了讓算力真正好用、易用，天數(shù)智芯通過軟硬協(xié)同優(yōu)化，將硬件潛力轉化為實際業(yè)務價值。

以當下備受關注的PD分離技術為例，這一技術正憑借算力資源解耦、按需配比、優(yōu)化總體擁有成本的優(yōu)勢，獲得不少企業(yè)青睞。

在這一背景下，天數(shù)智芯在GPU中設計了專門的IX并行任務處理模塊，使計算任務與通信任務（如KV緩存?zhèn)鬏敗⒍嗦范嗔鞯龋┛刹⑿袌?zhí)行而不互相沖突。

這一設計直擊PD分離架構的核心痛點，也就是Prefill與Decode節(jié)點間的KV緩存的傳輸開銷控制問題。

類似的創(chuàng)新還體現(xiàn)在多個維度。

天數(shù)智芯搭載無損量化技術的大模型加速工具包，可在不損失精度的前提下，實現(xiàn)長文本處理效率提升50%、算力利用率提升60%。

針對MoE大模型并行訓練，自研通信庫使跨節(jié)點通信效率提升30%，為大規(guī)模模型訓練提供了更好的擴展性。

天數(shù)智芯推出的全新軟件開發(fā)平臺原生兼容主流GPU編程模型，代碼遷移效率提升80%以上，算子適配可在幾分鐘內完成，大幅降低用戶使用國內算力的門檻。

正是這些軟硬件層面的系統(tǒng)性創(chuàng)新，讓天數(shù)智芯在算力效率、部署成本、應用體驗等關鍵維度上構筑起差異化優(yōu)勢。

三、“造出芯片”之后，國內GPU如何“長出生態(tài)”？

對于國內GPU廠商們來說，除了不斷迭代技術之外，另一條重要的核心戰(zhàn)線就是打造生態(tài)。

過去一年，國內大模型層出不窮，不少國內GPU廠商紛紛開啟“競速模式”，強調對新模型、新算子的“Day0”適配。這種緊迫感恰恰說明，生態(tài)兼容性已成為衡量芯片商業(yè)價值的核心指標之一。

天數(shù)智芯在適配國內AI生態(tài)方面，已形成兩條清晰的主線。

一方面，天數(shù)智芯充分利用開源AI的活力，依托DeepSpark開源社區(qū)，已成功適配超過610個主流算法模型，具備新模型Day0原生支持能力，逐步構建起覆蓋AI與通用計算多領域的模型適配體系。

未來，天數(shù)智芯還計劃持續(xù)加大全維度開源生態(tài)與開發(fā)者體系建設投入，推動“百大應用開放平臺”升級，加速應用規(guī)模化落地。

另一方面，天數(shù)智芯不斷深化與產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同合作，與CPU廠商、服務器整機廠商、行業(yè)ISV以及云服務提供商展開深度聯(lián)動，通過項目共建整合產(chǎn)業(yè)資源。

這些生態(tài)布局的意義，不僅在于適配更多模型，更在于構建長期競爭壁壘。

生態(tài)建設本身是一項系統(tǒng)性、長期性的工程，涵蓋算子優(yōu)化、框架兼容、工具鏈完善以及開發(fā)者社區(qū)運營等多個層面，難以一蹴而就。但一旦形成規(guī)模與體系，就能夠幫助企業(yè)建立起“硬件+軟件+生態(tài)”的全棧能力，顯著提升客戶粘性與遷移成本，從而形成可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。

更重要的是，在國內技術生態(tài)持續(xù)完善的背景下，這種生態(tài)能力已不再只是企業(yè)層面的競爭籌碼，也正逐步成為推動國內通用算力體系高質量發(fā)展的關鍵基礎設施，有助于降低對海外技術棧的依賴，增強產(chǎn)業(yè)鏈整體的自主可控能力。

隨著AI行業(yè)邁入推理需求飛漲、Agent等新應用形態(tài)加速落地的新周期，市場對低延遲、高并發(fā)計算能力的需求正快速提升，催生萬億級別的市場空間。

在這一輪產(chǎn)業(yè)演進中，兼具訓練與推理能力的通用GPU擁有廣闊的應用場景。而天數(shù)智芯作為國內首家實現(xiàn)通用GPU量產(chǎn)的廠商之一，已在該方向完成前瞻布局，有望吃到行業(yè)爆發(fā)式增長的紅利。

結語：長期主義者，逐漸步入收獲期

在首份年報中，天數(shù)智芯披露了未來的技術規(guī)劃。在訓練產(chǎn)品線上，公司將提升產(chǎn)品的計算密度、內存帶寬和集群擴展性，以應對大規(guī)模訓練需求；推理產(chǎn)品則將針對從邊緣到云端的多元推理場景，著重優(yōu)化成本性能效率、延遲及吞吐量。

可以預見，隨著AI應用的全面爆發(fā)與國內算力體系的不斷成熟，具備全棧能力與生態(tài)優(yōu)勢的廠商將在新一輪競爭中占據(jù)更有利的位置。而天數(shù)智芯過去十余年在通用GPU賽道的長期投入，也有望在行業(yè)加速發(fā)展的過程中，逐步轉化為實際的市場回報。