天数智芯は2026年10月28日、上海で開いた媒体向けイベントで、汎用GPU「天垓300（Tiangai 300）」の実機を初めて公開しました。合わせて、ラック型の計算システムや異種アクセラレーターを組み合わせた推論構成、端側コンピューティング製品も紹介しています。

注目を集めたのは、第三者機関の測定で天垓300の単カード換算スループットがNVIDIA H200の1.05倍に達したという主張です。ただし、これは特定の構成で報告された結果です。テスト条件などは明らかになっておらず、幅広い用途でH200を上回ると結論づけるには、まだ情報が足りません。23

天垓300、設計図から実機デモへ

今回のイベントでは、天垓300が実際に動作する様子が初めて媒体向けに公開されました。天数智芯は同時に、同社のソフトウェアスタック、IXL144スーパー・ノード、彤央（Tongyang）TY1200端側製品も紹介しています。36

製品構想やアーキテクチャの説明にとどまらず、稼働する機器を見せた点は前進です。ただし、実機デモが行われたことと、他製品との性能比較が独立に検証されたことは別の話です。

「H200比1.05倍」は特定の構成での数値

天数智芯によると、第三者機関の測定では、一般的なPD分離構成において、天垓300の単カード換算の総合エンドツーエンド・スループットがNVIDIA H200の1.05倍になりました。PD分離とは、モデル処理のうち、入力内容を読み込む「Prefill」と、出力を生成する「Decode」を分けて運用する方式です。同社は、この結果をもとに、天垓300をH200水準の実測性能に達した中国国内初の汎用GPUと説明しています。23

ただし、1.05倍という数字は、あらゆるモデルや処理で天垓300が一律に5％高速だという意味ではありません。報道では、テスト方法やモデル、ワークロードの条件が公表されていないと指摘されています。3 第三者測定の結果として紹介された点は参考になりますが、詳細がなければ、外部の開発者や研究者が同じ条件で再現し、比較の妥当性を確かめるのは困難です。

IXL144は1ラックにGPU 144基

天垓300と組み合わせる構成として紹介された「IXL144」は、先行する産業展示会でも披露されていました。公表された仕様は、1ラックにGPU 144基、CPU 18基を搭載し、GPUメモリー容量は約10.1TBです。3

天数智芯は、単一ラックあたりのGPU密度が業界最高水準だと説明。また、国際的な主流ソリューションと比べ、100万有効トークンあたりのコストを40％削減できると試算しています。39 ただし、密度に関する表現もコスト削減率も同社側の説明・推計です。後者は、独立した運用コスト比較として確認された数値ではありません。

GPUとXPUで処理を分担するAFD方式

天数智芯は、GPUとXPUを組み合わせた異種構成でAFD分離方式を動作させ、推論レイテンシを60％削減したと発表しました。3 AFD分離では、Attention（注意機構）やFFN（フィードフォワードネットワーク）などの処理を複数種類のアクセラレーターに振り分け、それぞれの得意な計算を担当させます。

報道された構成では、天垓300がPrefillの全工程とDecode段階のAttentionを受け持ち、協業先のXPUがFFNを処理します。4 60％という削減率は、この構成で報告された値です。測定条件やレイテンシの定義が分からないまま、ほかのモデルやシステムにも同じ効果があるとみなすことはできません。34

端側AI向けTY1200とロボット学習

彤央TY1200は、密演算で300 TOPSの性能をうたう端側コンピューティング製品で、AI PCや具身知能（ロボットなど、物理世界で動作するAI）の用途を想定しています。23 天数智芯は、NVIDIA Thor T5000を上回る性能を主張しており、後続の報道では、選定されたQwenモデルでT5000比約1.2倍という測定結果が紹介されました。2 これは特定モデルでの比較であり、汎用的なピーク性能の順位を示すものではありません。

同社はまた、TY1200上でMuJoCo-Warpを用いたGPU加速物理シミュレーションを、中国国内の端側製品として初めて実現したと説明しました。紹介されたデモでは、ロボットの動作学習に必要なシミュレーションを端末上で行う構成が示されました。23 「初」という位置づけや性能に関する評価は、ここで参照できる資料では同社の発表として報じられています。

実機公開は前進。ただし比較には検証可能な情報が必要

今回のイベントで示されたのは、単なる製品ロードマップだけではありません。天垓300の実機に加え、ラック規模のシステム、異種アクセラレーターを使った推論、端側AIのデモも披露されました。36 企業が目指す計算システムの全体像を、構想図より具体的に示す機会になったと言えます。

一方、イベントで動作を示したことだけで、NVIDIA製品に対する広範な性能優位が立証されたわけではありません。H200比の数値は第三者測定の結果として紹介されていますが、報道によれば、測定方法やモデル、負荷条件は未公表です。3

比較を再現・評価するには、モデルとバージョン、演算精度、バッチサイズ、入出力の長さ、ハードウェア構成、ソフトウェア環境、レイテンシの定義が必要です。コスト比較なら、計算の前提も示される必要があります。それらが公開されるまでは、性能値やコスト削減率を、一般化された順位ではなく、特定条件下での報告値・企業側の試算として受け止めるのが妥当です。

天数智芯は2026年10月28日、上海で開いた媒体向けイベントで、汎用GPU「天垓300（Tiangai 300）」の実機を初めて公開しました。合わせて、ラック型の計算システムや異種アクセラレーターを組み合わせた推論構成、端側コンピューティング製品も紹介しています。

注目を集めたのは、第三者機関の測定で天垓300の単カード換算スループットがNVIDIA H200の1.05倍に達したという主張です。ただし、これは特定の構成で報告された結果です。テスト条件などは明らかになっておらず、幅広い用途でH200を上回ると結論づけるには、まだ情報が足りません。23

天垓300、設計図から実機デモへ

今回のイベントでは、天垓300が実際に動作する様子が初めて媒体向けに公開されました。天数智芯は同時に、同社のソフトウェアスタック、IXL144スーパー・ノード、彤央（Tongyang）TY1200端側製品も紹介しています。36

製品構想やアーキテクチャの説明にとどまらず、稼働する機器を見せた点は前進です。ただし、実機デモが行われたことと、他製品との性能比較が独立に検証されたことは別の話です。

「H200比1.05倍」は特定の構成での数値

天数智芯によると、第三者機関の測定では、一般的なPD分離構成において、天垓300の単カード換算の総合エンドツーエンド・スループットがNVIDIA H200の1.05倍になりました。PD分離とは、モデル処理のうち、入力内容を読み込む「Prefill」と、出力を生成する「Decode」を分けて運用する方式です。同社は、この結果をもとに、天垓300をH200水準の実測性能に達した中国国内初の汎用GPUと説明しています。23

ただし、1.05倍という数字は、あらゆるモデルや処理で天垓300が一律に5％高速だという意味ではありません。報道では、テスト方法やモデル、ワークロードの条件が公表されていないと指摘されています。3 第三者測定の結果として紹介された点は参考になりますが、詳細がなければ、外部の開発者や研究者が同じ条件で再現し、比較の妥当性を確かめるのは困難です。

IXL144は1ラックにGPU 144基

天垓300と組み合わせる構成として紹介された「IXL144」は、先行する産業展示会でも披露されていました。公表された仕様は、1ラックにGPU 144基、CPU 18基を搭載し、GPUメモリー容量は約10.1TBです。3

天数智芯は、単一ラックあたりのGPU密度が業界最高水準だと説明。また、国際的な主流ソリューションと比べ、100万有効トークンあたりのコストを40％削減できると試算しています。39 ただし、密度に関する表現もコスト削減率も同社側の説明・推計です。後者は、独立した運用コスト比較として確認された数値ではありません。

GPUとXPUで処理を分担するAFD方式

天数智芯は、GPUとXPUを組み合わせた異種構成でAFD分離方式を動作させ、推論レイテンシを60％削減したと発表しました。3 AFD分離では、Attention（注意機構）やFFN（フィードフォワードネットワーク）などの処理を複数種類のアクセラレーターに振り分け、それぞれの得意な計算を担当させます。

報道された構成では、天垓300がPrefillの全工程とDecode段階のAttentionを受け持ち、協業先のXPUがFFNを処理します。4 60％という削減率は、この構成で報告された値です。測定条件やレイテンシの定義が分からないまま、ほかのモデルやシステムにも同じ効果があるとみなすことはできません。34

端側AI向けTY1200とロボット学習

彤央TY1200は、密演算で300 TOPSの性能をうたう端側コンピューティング製品で、AI PCや具身知能（ロボットなど、物理世界で動作するAI）の用途を想定しています。23 天数智芯は、NVIDIA Thor T5000を上回る性能を主張しており、後続の報道では、選定されたQwenモデルでT5000比約1.2倍という測定結果が紹介されました。2 これは特定モデルでの比較であり、汎用的なピーク性能の順位を示すものではありません。

同社はまた、TY1200上でMuJoCo-Warpを用いたGPU加速物理シミュレーションを、中国国内の端側製品として初めて実現したと説明しました。紹介されたデモでは、ロボットの動作学習に必要なシミュレーションを端末上で行う構成が示されました。23 「初」という位置づけや性能に関する評価は、ここで参照できる資料では同社の発表として報じられています。

実機公開は前進。ただし比較には検証可能な情報が必要

今回のイベントで示されたのは、単なる製品ロードマップだけではありません。天垓300の実機に加え、ラック規模のシステム、異種アクセラレーターを使った推論、端側AIのデモも披露されました。36 企業が目指す計算システムの全体像を、構想図より具体的に示す機会になったと言えます。

一方、イベントで動作を示したことだけで、NVIDIA製品に対する広範な性能優位が立証されたわけではありません。H200比の数値は第三者測定の結果として紹介されていますが、報道によれば、測定方法やモデル、負荷条件は未公表です。3

比較を再現・評価するには、モデルとバージョン、演算精度、バッチサイズ、入出力の長さ、ハードウェア構成、ソフトウェア環境、レイテンシの定義が必要です。コスト比較なら、計算の前提も示される必要があります。それらが公開されるまでは、性能値やコスト削減率を、一般化された順位ではなく、特定条件下での報告値・企業側の試算として受け止めるのが妥当です。