如果在两年前问一家大模型公司最需要什么？答案是 "有没有卡"。但如果今天再问同样的问题，答 算力通胀 之下 都用不起了 "我们正在制造大量的垃圾算力。" 一位负责大模型训练集群的架构师曾这样抱怨。他的焦虑并不是没有风声。过去十年是算力野蛮增长 的十年，规模的快速扩张确实带来了阶段性的产业繁荣。但繁荣背后，是难以忽视的效率困局。 为了追赶 GPT-4 乃至 GPT-5 的能力，国内企业陷入了一场疯狂的参数竞赛。数以万计的 GPU 被 高度集成化塞进数据中心，它们日夜轰鸣，但产出的智能效益却并未如预期般线性增长。 这是一种典型的 "算力通胀"。行业习惯用芯片的理论峰值（ Peak Performance ）来衡量价值，但 在现实的复杂的训练任务中，这些昂贵的芯片往往"有力使不出"。 数据显示，在许多大规模训练集群中，算力 的有效利用率（ MFU ）仅能维持在 40% 左右，而在推 理场景下，大量的算力更是处于闲置状态，利用率甚至不足 20% 。 算法迭代与硬件僵化之间的错位也在加剧这种浪费，模型架构每六个月就发生一次巨变，从 案也许会变成"好不好用"。 天数智芯给出的架构路线图： 2025 年的天数天枢架构，超越 ...

2026年1月26日，天数智芯（09903.HK）在合作伙伴大会上重磅公布四代架构路线图，全面对标并超越 国际厂商架构：2025年推出的天数"天枢"架构已超越英伟达Hopper，2026年天数"天璇""天玑"将先后对 标及超越Blackwell，2027年天数"天权"架构计划超越英伟达Rubin。 同时，天数智芯还推出边端算力产品"彤央"系列（包括彤央TY1000、彤央TY1100、彤央TY1100_NX和 彤央TY1200），完成"云+边+端"的全场景算力布局，其中彤央TY1000在计算机视觉、DeepSeek 32B 大 语言模型、具身智能VLA模型及世界模型等多个场景的实测中，实测性能优于英伟达AGX Orin。 记者了解到，本次合作伙伴大会只定向邀请客户和生态伙伴，并没有对外开放；而最新发布的彤央系列 产品，标称算力均为实测稠密算力，覆盖100T到300T范围，比如TY1200以300TOPs 的性能支撑AIPC等 前沿领域，剑指国内边端大算力第一。 天数智芯AI与加速计算技术负责人单天逸公布四代架构的关键细节：天枢架构，支持从高精度科学计 算到AI精度计算，AI芯片在执行注意力机制相关计算时，算力的 ...