2025年1月8日，国产通用GPU厂商天数智芯正式在港交所主板挂牌交易（股份代号：9903.HK），发行价定为 144.6 港元，募资规模约 37 亿港元。上市首日，天数智芯开盘暴涨31.54%，达到了190.20港元/股，市值突破475.5亿港元。

值得注意的是，天数智芯此次发行引入了18家基石投资者，中兴通讯（香港）、UBS AM Singapore、第四范式、汇添富（香港）、华夏基金（香港）等产业巨头与知名资本纷纷入局，合计认购金额超15.83亿港元。按发行价测算，基石投资者合计认购约10,948,795股，约占全球发售43.02%。

据了解，此次募资净额约80%将投向未来五年研发（通用GPU芯片及加速卡研发与商业化、扩充研发团队、推进专有软件栈与AI算力解决方案建设），约10%用于销售与市场推广，约10%用于营运资金及一般用途。

根据调研机构弗若斯特沙利文预测，2025—2029年中国通用GPU出货量年复合增速约33%，国产产品占比到2029年或超50%，这为国产GPU加速走向资本市场提供了重要依据。按2024年中国GPGPU市场收入计，市场份额高度向头部集中——公司A约91.9%，公司B约4.5%，公司C约0.8%，公司D约0.5%；天数智芯约0.3%。

可以看到，整体市场仍是典型的寡头结构。通用GPU竞争并非“跑分更高就能赢”，而是由客户对稳定性与部署记录的高门槛、软件生态与开发者习惯带来的迁移成本、以及长期形成的供应链与渠道体系共同固化。

首家国产通用GPU，从“卖卡”到提供“算力解决方案”

在国产通用GPU赛道里，天数智芯被反复贴上的标签是“首家”。它被界定为中国首家通用GPU企业，并且在行业统计口径下拿到多项“第一”：首家实现训练通用GPU芯片量产，首家实现推理通用GPU芯片量产。

2018年，天数智芯确立通用GPU方向并启动研发，先把软件栈框架打底，再推进首代训练/通用产品的工程化落地： 2019年完成软件栈框架设计；2020年5月天垓100进入流片阶段、同年12月完成点亮；2021年3月31日对外发布天垓100芯片及加速卡，被视为国产通用GPU从“0到1”的关键节点。

在天垓100打开训练与通用计算场景后，天数智芯迅速补齐推理侧产品：智铠100在2021年7月完成流片，2022年9月在世界人工智能大会（WAIC）首次公开亮相，2022年12月发布智铠Gen 1与Gen 1X，并在2023年2月实现量产，从而形成训练与推理两条产品线的闭环。此后训练侧继续迭代：第二代训练产品在2023年推出并于当年第四季度实现量产；第三代训练产品在2024年第三季度发布，并给出2026年第一季度量产的规划节奏。

通用GPU市场的竞争，经常从“芯片能力”扩展为“系统交付能力”。尤其是进入AI基础设施建设阶段，客户要的往往不是一块卡，而是——服务器/集群里的稳定运行、框架适配、调优工具、以及和自身业务系统的长期耦合。从招股书及全球发售正式文件的表述看，天数智芯对外给出的定位并非单纯的“GPU芯片公司”，而是一家围绕通用GPU产品，向上延伸到服务器/集群、软件栈、交付与运维的“通用算力解决方案”提供商：既提供通用GPU芯片与加速卡，也以通用GPU服务器、通用GPU算力集群等形态交付AI算力解决方案，并强调软硬件协同与生态兼容，以满足不同客户的部署需求。

截至2025年6月30日，天数智芯累计出货约5.2万片、服务超290家客户、在金融服务/医疗/运输等领域完成超900次部署；营收2022—2024年分别为1.89亿、2.89亿、约5.39/5.40亿元，2025年上半年3.24亿元并同比增长。这组数字也让资本市场将天数智芯视为一类稀缺的“可落地通用算力”样本。

在很多算力芯片创业公司里，最常见的路径是“先把一个场景做透”：要么先抓训练的高端需求，要么先抓推理的规模化落地。天数智芯从产品规划层面就把通用GPU拆成两条线——“天垓”面向训练，“智铠”面向推理——并试图用两条线把数据中心从训练到部署的链条串起来。

训练需要更强的并行计算与更高浮点性能，推理更看重延迟、能效比与成本效益。天数智芯对“智铠”系列的定位就是围绕这些约束展开：面向云端与边缘端推理需求，通过架构优化在保证吞吐量的同时降低功耗与部署成本。而“天垓”系列则从第一代开始就锚定训练与高性能通用计算，覆盖云计算、科学计算、数据分析等任务，并把金融、能源、政务、教育、医疗、智能制造等行业作为重要落点。

2021年3月31日，天数智芯发布了天垓100（Gen1）及加速卡，量产商用节点被追溯确认在2021年9月；随后在2023年推出天垓Gen2，并在2023年第四季度实现量产；到2024年第三季度，天垓Gen3完成发布，形成“Gen1—Gen2—Gen3”的连续迭代。更重要的是，这条训练线被归纳为18—24个月的迭代周期：Gen1（2021）到Gen2（2023），再到Gen3（2024年下半年/第三季度发布），基本贴近这一节奏。

△天数智芯产品/代际表

“国内首款专为推理设计的通用GPU”，智铠100在2022年9月于WAIC首次公开亮相，2022年12月正式发布智铠Gen1及Gen1X；而量产节奏更快——在发布后仅两个月，于2023年2月实现规模化量产。对国产GPU而言，这种双线打法的门槛更高：它要求公司不仅能做出芯片，还要能长期维持两条线的产品化节奏与市场投入，并在竞争与需求变化中调整资源配置。

营收翻倍、毛利近50%，高强度投入研发

对通用GPU而言，能否“被下单—被交付—能运行”往往是第一道门槛。截至2025年6月30日，天数智芯累计交付通用GPU芯片超过5.2万颗，服务客户超过290家，完成部署超过900次，行业覆盖金融服务、医疗保健、运输等，也进入制造业到零售业的工业数字化转型，以及基础研究、教育计算等场景。

根据招股书数据，天数智芯出货量从2022年的约0.78万片提升至2023年的1.27万片、2024年的1.68万片；按半年口径，2025年上半年出货约1.57万片，显著高于2024年上半年约0.48万片。客户覆盖同步扩张：服务客户数在2022—2024年间由22家增至181家，并在2025年中期进一步扩大到290+。这意味着天数智芯跨过了“做出来但难交付”的阶段，开始在更多行业、更多业务形态中反复验证交付与适配能力。

从营收来看，2022—2024年营收分别约1.89亿元、2.89亿元、约5.39/5.40亿元，对应复合年增长率约68.8%；2025年上半年营收约3.24亿元，同比增幅约64.2%。收入结构仍以核心产品为主：2025年上半年通用GPU产品收入约2.77亿元，占总收入85.33%，增长主要由核心产品放量驱动，而非偶发性项目。但“规模增长”并不等于“商业闭环”。公司整体毛利率在2022年为59.4%，2023年49.5%，2024年49.1%，2025年上半年50.1%，大体维持在接近50%的区间；与此同时，业务形态的毛利差异在拉扯结构：2024年AI算力解决方案毛利率约31.7%，低于通用GPU产品毛利率约56.6%。当客户从“买卡”走向“买系统/集群”，解决方案占比提升，整体毛利率会承受结构性压力。

2022—2024年，天数智芯的亏损分别约5.54亿元、8.17亿元、8.92亿元，2025年上半年约6.09亿元。亏损的主要原因还是研发投入：研发费用2022—2024年约4.57亿元、6.16亿元、7.73亿元，2025年上半年约4.51亿元；按上半年口径测算，研发费用约为营收的139.2%。这是一类典型硬科技公司财务组合：产品与毛利“有价值”，但在软件栈、生态与产品迭代的长期投入下，暂时处于未盈利状态。

△天数智芯关键财务数据

2025年上半年毛利的阶段性下滑也反映了定价与竞争压力：通用GPU产品毛利率由2024年上半年60.2%降至2025年上半年50.0%。训练系列通过下调天垓Gen1售价加快去库存；推理系列在下调智铠Gen1/Gen1X售价、叠加竞争加剧后，毛利率从52.9%降至32.0%。同时，天垓Gen1存货账面值从2025年6月30日的4680万元下降至2025年10月31日的1970万元，去库存动作更为明确。

根据此次募资净额当中，约80%投入研发与解决方案、10%投入销售与市场、10%投入营运资金的资源分配，也说明天数智芯仍将把优先级放在产品迭代、软件生态与市场渗透上——交付数量已经证明“能跑”，但能否把“能跑”持续转化为更好的利润结构，才是更关键的验证。

生态竞争，决定通用GPU胜负的关键是“迁移成本”

众所周知，英伟达的GPU最强大的除了性能，还有其强大的CUDA生态。对于通用GPU公司来说，主要的竞争往往不在单颗芯片参数，而在生态能否持续、迁移成本能否被工程化地降下来。

对于天数智芯来说，如何兼容CUDA生态，降低迁移门槛，成为其生态布局重点。天数智芯工程上通过与CUDA 10.2对齐，并映射CUDA API到自有硬件路径，尽量沿用开发者原有代码结构与流程。

天数智芯对CUDA模块支持，使不少torch.cuda接口相关代码无需大改，尽量把改动收敛在插件、算子或特定依赖层。但兼容不等于零成本：环境配置、重新编译/链接、测试回归仍是常态；涉及自定义算子、精细显存管理或深度依赖特定CUDA库函数时，往往需要手动适配甚至重写。资料也提示未见“代码转换器”作为主路径，迁移更多依赖运行/兼容层的整体承接能力。

为降低“迁过去出了问题不知道为什么”的风险，天数智芯配套性能追踪与调试工具（ixPROF、ixKN、ixGDB）以及硬件管理监控工具（ixsmi、ixManager），覆盖开发—部署—运维关键环节，使瓶颈可暴露、问题可定位、规模化运行可管理。

在生态扩张阶段，天数智芯以应用适配、新模型验证、新算子开发等服务降低交付不确定性，并以专属小组强化响应。此次IPO的募资用途也将“专有软件栈研发与开发者生态建设”列为重点投入方向之一，延续“以软件栈换规模化落地”的路线。

不过，推广CUDA兼容虽然降低进入门槛，但也意味着要持续跟进版本演进、框架更新与工具链完善，否则“兼容性滞后”会反过来抬高迁移成本。天数智芯把软件栈/兼容性放到中心符合通用GPU商业规律，但资本市场也会对增加的迁移成本提出更细的要求。

国产GPU“上市潮”后，如何开启新增长周期？

近一个月内，国内GPU赛道资本市场动作密集：摩尔线程-U（688795）于2025年12月5日在科创板上市；沐曦股份-U（688802）于2025年12月17在科创板上市；壁仞科技于2026年1月2日在港交所主板挂牌（6082.HK）。这些厂商与天数智芯共同构成“国产通用GPU”的主要参照系，但竞争逻辑并非同质：有的更强调训练侧算力基础设施，有的同时覆盖图形与计算，有的更偏系统级方案交付。

与此同时，国内行业客户在采购决策上并不只看“国产GPU之间谁更强”，还会把通用GPU与各类专用AI芯片（如面向推理的加速器）放在同一张表里评估。通用GPU的优势在通用性与生态，但软硬复杂度与成本结构更重；专用芯片可能在特定推理场景更高效，但生态与泛化能力存在边界。对天数智芯而言，这意味着竞争不仅发生在“国产GPU圈子里”，还发生在客户的整体算力组合选择中：当客户更在乎“快速上线+可控成本”，通用GPU必须用更强的交付效率与软件工具链来回应。

资本化进程提速，也让赛道进入更“公开、也更残酷”的阶段。资本市场对GPU这类底层算力公司的关注点，正从“概念稀缺性”转向“体系完整性与可验证落地能力”：不仅看短期盈利，更看技术体系是否完整、商业化能否落地、以及长期替代空间是否清晰。但“上市潮”并不意味着竞争趋同，反而加速分化：有人押注极致性能，用峰值算力获得声量；有人对标海外平台型路线，打造覆盖图形与AI计算的“全功能GPU”；也有人把资源集中在智算落地，用交付与部署进度换份额与信任。分化背后，是对同一难题的不同解法——在既有生态与规则已被强势领导者定义的市场里，后来者如何缩短追赶距离。

笔者认为，三条路线最终都绕不开同一组硬指标：软件栈与工具链是否完善、框架适配是否顺畅、迁移成本能否可控、集群级交付能否稳定、供应链与合规扰动能否管理。差别只在“先做哪一头”：极致性能派先用峰值建立存在感；全功能平台派用更大覆盖面换更长期生态博弈；交付优先派以落地速度抢时间窗口。上市潮的意义在于把竞争拉入更透明的对照体系：路线之争短期难分胜负，但市场会用更硬的方式筛选——代际能否兑现、交付能否持续、生态能否扩张？这都是天数智芯和其他GPU企业上市潮后开启增长新周期面临的课题。

编辑：芯智讯-浪客剑