近日，“从模型到世界”天数智芯2026媒体开放日活动在上海举办。天数智芯把天数智算软件栈和彤央端侧算力终端摆到台前，并预告标称算力达600T的下一代端侧产品TY2000。
整场开放日讲的是算力如何真正落到开发者手里、落到数据旁边：一边让AI参与AI开发，把工程师的经验变成更多开发者可用的工具；一边把云侧能力下沉到端侧，让算力按任务分层。
Agentic AI软件栈：
一位工程师的经验服务千万开发者
装一套GPU服务器环境，从来不是件轻松事。GPU驱动、计算运行时、AI框架及其依赖要相互匹配，还要适配具体GPU型号和操作系统；企业服务器还涉及命令行操作、权限控制、网络隔离和多用户共用。
出了问题，简单的开发者可以自己翻文档、逐项排查，复杂的只能等原厂专家支援。可专家人数有限，项目一多，排队就成了常态。
而天数智芯的解决方案就是把安装部署、性能诊断、调优策略这些经过验证的步骤和方法，沉淀成Agent可以调用的Skills。开发者说清目标和约束，Agent负责调工具、读结果、按反馈调整，关键节点由人拍板。
现场演示了一组对比：传统手动安装一套GPU环境，熟练工程师也得人工操作至少十步；交给Agent后，安装与PD分离部署只需要一句话即可完成。调优也一样，过去工程师盯着运行数据找瓶颈，一个任务约1周；现在Agent借助工具分析、给方案、再验证，不到2小时完成，运行性能接近翻倍。开发环节，某主流模型适配与调优过去要10人/天，现在Agent辅助下同样不到2小时就完成，编译反馈等待时间更是下降90%以上。
变化的不只是速度，而是效率，把一个人的能力复制到所有使用天数智算软件栈的开发者身上。过去装环境、调性能、写算子，很多活默认交给资深工程师；现在普通开发者借助Agent，也能把专家验证过的方法跑一遍。经验不再只跟着人走，而是留在工具里反复使用。
天数智芯副总裁宋煜透露，公司已服务超过380家客户，覆盖30多个行业，依托软件栈能力，客户的应用迁移时间在小时以内，优化时间在天级或周级。例如使用四五年前设计的二代卡的客户，遇到最新发布的DeepSeek V4.1 Flash模型，在官网升级软件后，一两天内就能用上。这套软件生态的跟踪效率，让老卡也能跟上主流模型的变化。
这背后是软件栈的三层变化：从“能用”，到“好用”，再到“持续好用”。安装部署让环境跑起来，性能工具让资源用充分，Agent与FlyDSL协同让更多开发者参与高性能开发。过去是GPU加速AI，现在AI也开始反过来加速GPU的开发和优化。
边端算力：
技术上“可以”，经济上“值得”
物理AI的数据量正在爆发。工厂产线上的传感器、路上的机器人、医院里的陪诊设备，每秒都在产生大量数据，很多任务还要求毫秒级响应。数据全传回云端处理，时延等不起，带宽也吃不消；涉及合同、财务、核心源代码的任务，数据更不能随便出门。
如何把算力送到端侧？天数智芯彤央产品市场负责人宋远盈指出，随着小参数模型能力持续提升，以前要72B才能完成的事，如今27B就能做到，这让边端第一次“可以”装得下、跑得动真正的智能。而从经济层面考虑，算力分层其实为客户提供了一种更“值得”的选择，简单任务不必上云，端侧算力即可满足。
现场展示的彤央TY1200，就是这种思路下的一台桌边算力终端。它标称300 TOPS稠密算力，不是行业惯用的稀疏峰值。单看标称数字，TY1200不如英伟达Jetson Thor T5000显眼。但实测是另一回事：跑Qwen3.8-27B，TY1200性能是Thor T5000的138%；跑MoE架构的Qwen3.6-35B-A3B，达到110%。
更值得一说的是英伟达自家开源的世界模型Cosmos，在Cosmos-R2-2B上TY1200跑出Thor的158%，R2-8B上达到180%。用宋远盈的话说，这是在英伟达的主场赢了英伟达。
跑分之外，现场的全部演示在现场的TY1200上本地进行，银色的机身后面只有一根电源线，不联网、不上云。现场随机出题，基于MiniMax H3开源视频模型，约6分钟生成一段1056×608分辨率、5秒长的视频，不产生一分钱云端调用费。一份1万字的软件合同丢进去，一两分钟把高中低风险逐条标出，还附上法律法规和企业内部规则依据。对有些行业来说，数据不出门不是加分项，是入场券。
现场还有一只“手搓版”机器鸭，团队拿到鸭子到部署完模型只用了三四天，这是首次在国产端侧产品上实现基于MuJoCo-Warp的GPU加速物理仿真。围绕这台机器鸭，彤央TY1200边端盒子完成了物理仿真、策略训练和动作验证，现场这只鸭子不仅站了起来，摇摇晃晃走了几步，还实现了从摔倒到重新站立。
算力分层，说到底是一笔经济账。云端负责大规模训练和复杂复判，端侧承接实时响应、数据安全、现场处理的任务。天数智芯副总裁邹翾在问答中补充，制程受限时，封装、存储、互联和系统架构仍有创新空间；宋煜直言：客户最终看的不是单一芯片峰值，而是相同投入能产出多少Token、多少秒视频。
这场开放日释放出一个信号：不是所有计算都要挤到云端，也不是所有芯片都要拼峰值。让AI开发AI，把云装进盒子，两件事指向同一个答案：算力要放对位置，才算得过来。
南方+记者 郜小平
【作者】 郜小平
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端