Китайская компания Tianshu Zhixin заявила о планах превзойти архитектуру Rubin от Nvidia к 2027 году

Китайская компания Tianshu Zhixin (Tianshu Intelligent Chip) представила амбициозную дорожную карту развития своих графических процессоров, согласно которой её архитектуры должны превзойти ключевые разработки Nvidia в ближайшие годы.

По состоянию на середину 2025 года компания Tianshu Zhixin поставила более 52 000 графических процессоров, удовлетворив потребности 290 клиентов в финансовой и медицинской отраслях.

В частности, компания заявила, что:

• В 2025 году её архитектура Tianshu превзойдёт Nvidia Hopper (серия H200).
• В 2026 году архитектура Tianxuan будет конкурировать с Nvidia Blackwell (B200).
• В том же 2026 году архитектура Tianji должна превзойти Blackwell.
• К 2027 году архитектура Tianquan, как ожидается, превзойдёт будущую архитектуру Nvidia Rubin.
• После 2027 года фокус сместится на разработку прорывных архитектур вычислительных чипов.

Параллельно компания анонсировала серию продуктов для граничных вычислений «Tongyang». По заявлениям Tianshu Zhixin, в тестах компьютерного зрения, обработки естественного языка и с большой языковой моделью DeepSeek 32B, её чип TY1000 показал более высокую фактическую производительность, чем NVIDIA AGX Orin.

Компания позиционирует себя как поставщика высокопроизводительных универсальных графических процессоров и суперкомпьютерных систем. Этот подход отличается от стратегий других известных китайских GPU-компаний, таких как Biren Technology и Moore Threads.

Moore Threads больше похожа на «дорожную карту развития полнофункциональной экосистемы графических процессоров», в то время как Tianshu и Biren более четко определяются направлением развития вычислительной мощности и подразделением продуктовых линеек на «обучение/вывод/общие вычисления».

Biren Technology специализируется на высокопроизводительных GPU общего назначения и программно-аппаратных системах для вычислений в области обучения, вывода и научных исследований. Moore Threads производит полнофункциональные GPU, охватывающие сферы ИИ, цифровых двойников и научных вычислений.