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Iluvatar CoreX muestra la Tiangai 300 en funcionamiento y afirma que supera a la H200
Iluvatar CoreX presentó la Tiangai 300 funcionando en hardware real y citó una prueba de terceros que le atribuye 1,05 veces el rendimiento global por tarjeta de una NVIDIA H200 en una configuración concreta. El evento también incluyó el sistema IXL144, una solución de inferencia GPU–XPU y el equipo de borde TY1200;...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Iluvatar CoreX presentó la Tiangai 300 funcionando en hardware real y citó una prueba de terceros que le atribuye 1,05 veces el rendimiento global por tarjeta de una NVIDIA H200 en una configuración concreta.
- El evento también incluyó el sistema IXL144, una solución de inferencia GPU–XPU y el equipo de borde TY1200; las cifras de rendimiento y costos comunicadas siguen siendo afirmaciones de la empresa.[3][4]
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La jornada de puertas abiertas para medios de Iluvatar CoreX, celebrada en Shanghái el 28 de octubre de 2026, llevó la GPU Tiangai 300 de las presentaciones de arquitectura y hojas de ruta a una demostración pública con hardware en funcionamiento. La empresa también mostró un supernodo, una configuración de inferencia heterogénea y un sistema de computación de borde. La cifra más llamativa —que una prueba de terceros situó el rendimiento de la Tiangai 300 en 1,05 veces el de la NVIDIA H200— corresponde a una configuración concreta, y varios detalles del ensayo aún no se han divulgado.2
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De la presentación a la demostración en hardware
En el evento, Iluvatar mostró por primera vez ante medios la GPU de propósito general Tiangai 300 funcionando en hardware, junto con su pila de software de cómputo, el supernodo IXL144 y el sistema de borde Tongyang TY1200.3
6 Es un paso práctico más allá de presentar una arquitectura o una hoja de ruta, aunque una demostración en vivo no basta por sí sola para comprobar comparaciones de rendimiento.
Qué significa la cifra de 1,05 veces la H200
Iluvatar afirmó que una prueba de terceros situó el rendimiento global de extremo a extremo de una Tiangai 300 —normalizado por tarjeta— en 1,05 veces el de la NVIDIA H200, en una configuración típica con separación de prefill y decode (PD). La empresa la describió como la primera GPU de propósito general de fabricación nacional en alcanzar un rendimiento medido al nivel de la H200.2
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La cifra se refiere a un resultado comunicado para una configuración específica; no significa que la Tiangai 300 sea un 5 % más rápida en todos los modelos, tareas o ajustes. La cobertura del anuncio señaló que no se habían publicado los métodos de prueba, los modelos evaluados ni las condiciones de carga.3 El ensayo de terceros es un dato relevante, pero sin esa información resulta difícil reproducir o valorar la comparación.
IXL144: una propuesta para desplegar GPU a escala de rack
Iluvatar también habló del supernodo IXL144, que ya se había presentado en una exposición industrial anterior. La configuración indicada para un solo rack incluye 144 GPU, 18 CPU y cerca de 10,1 TB de memoria de GPU.3
La empresa describió el sistema como una solución con una densidad de GPU líder en la industria para un solo rack y estimó que podría reducir un 40 % el costo por millón de tokens efectivos frente a soluciones internacionales de uso extendido.3
9 Son afirmaciones de la compañía: la cifra de costos es una estimación, no una comparación de costos operativos publicada y verificada de forma independiente.
AFD: repartir el trabajo entre distintos aceleradores
La empresa dijo que logró poner en marcha una implementación AFD heterogénea que combina GPU y XPU, y reportó una reducción del 60 % en la latencia de inferencia.3 Este enfoque distribuye distintas etapas del cálculo —como la atención y las redes feed-forward— entre tipos diferentes de aceleradores, para asignar cada carga al hardware más adecuado. Según la cobertura del sistema, la Tiangai 300 se encargó de todo el proceso de prefill y de la atención durante la etapa de decode, mientras que una XPU de un socio asumió la red feed-forward.
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El resultado corresponde a esa implementación concreta. Sin las condiciones de prueba y una definición precisa de cómo se midió la latencia, no conviene interpretarlo como una mejora general aplicable a otros modelos o sistemas.3
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TY1200: IA de borde y robótica
El sistema de borde Tongyang TY1200 tiene una capacidad anunciada de 300 TOPS de cómputo denso y fue presentado para aplicaciones de inteligencia artificial en el borde y de inteligencia incorporada, como la robótica.2
3 Iluvatar afirmó que su rendimiento supera al NVIDIA Thor T5000; informes posteriores describieron resultados cercanos a 1,2 veces el T5000 en determinados modelos Qwen. Se trata de una comparación para modelos específicos, no de una clasificación general de rendimiento máximo.
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La empresa también afirmó que el TY1200 fue el primer producto de borde de fabricación nacional en ejecutar simulación física acelerada por GPU con MuJoCo-Warp. La demostración descrita consistió en simulación local para el aprendizaje de robots, con simulación, entrenamiento y validación en el sistema de borde.2
3 Tanto la afirmación de ser el primero como las cifras de rendimiento siguen siendo declaraciones de la compañía en las fuentes disponibles.
Qué demuestra el evento y qué falta por comprobar
La jornada mostró algo más que planes de producto: la Tiangai 300 funcionó en hardware y apareció junto con sistemas para computación a escala de rack y heterogénea, además de una demostración de IA de borde.3
6 Eso ofrece una imagen más concreta de las ambiciones de sistemas de Iluvatar que una presentación de arquitectura por sí sola.
Pero el evento no demuestra, por sí mismo, una superioridad amplia frente a los productos de NVIDIA. La cifra de la H200 se atribuye a una prueba de terceros, aunque la cobertura citada señala que no se divulgaron los métodos, modelos ni condiciones de carga.3 Para evaluar la comparación haría falta publicar, entre otros datos, el modelo y su versión, la precisión numérica, el tamaño de lote, la configuración de entrada y salida, el hardware y el software utilizados y la definición de latencia. En el caso de los costos, también habría que explicar los supuestos del cálculo. Hasta entonces, las cifras deben leerse como resultados comunicados para escenarios concretos y estimaciones de la empresa, no como clasificaciones generales que cualquiera pueda reproducir.
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Iluvatar CoreX presentó la Tiangai 300 funcionando en hardware real y citó una prueba de terceros que le atribuye 1,05 veces el rendimiento global por tarjeta de una NVIDIA H200 en una configuración concreta.
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Iluvatar CoreX presentó la Tiangai 300 funcionando en hardware real y citó una prueba de terceros que le atribuye 1,05 veces el rendimiento global por tarjeta de una NVIDIA H200 en una configuración concreta. El evento también incluyó el sistema IXL144, una solución de inferencia GPU–XPU y el equipo de borde TY1200; las cifras de rendimiento y costos comunicadas siguen siendo afirmaciones de la empresa.[3][4]