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腾讯紫霄 2.0

产品概述​

腾讯紫霄 2.0 是腾讯第六代自研 AI 芯片，于 2026 年 7 月 20 日在 WAIC 2026 世界人工智能大会第三天由腾讯云正式发布。它是腾讯自研 AI 芯片「紫霄」系列的第二代产品，与第一代 2021 年发布的紫霄相比，最大的定位变化是从纯推理芯片扩展为「训推一体」——腾讯官方明确表述紫霄 2.0 面向大模型训练与推理两大核心场景设计。

性能口径（腾讯云官方数据）：紫霄 2.0 训练性能相比上一代提升 4 倍，推理吞吐提升 3 倍。在落地层面，腾讯内部业务已率先部署紫霄 2.0，在混元大模型训练中实现 50% 的性能提升。

研发模式：紫霄 2.0 是腾讯与燧原科技联合开发的成果。腾讯蓬莱实验室负责芯片研发主导，燧原科技（腾讯持股约 20.258%，为第一大外部股东）深度参与。这一模式与第一代紫霄一致——腾讯以资本绑定加联合研发的方式补足自研能力，同时燧原科技也承担了腾讯训练算力的采购角色。

部署规划：腾讯云宣布 2026 年计划新增自研紫霄芯片占比达 30%，并计划将自研芯片部署规模在 2026 年底扩至 10 万卡级别。同期腾讯云高性能智算集群 HCC 完成升级，已全面支持 10 万卡规模 AI 大模型训练。

⚠️ 必须明确的披露边界（本站核心原则）

与 2021 年首代紫霄一样，腾讯官方至今未公布紫霄 2.0 的任何硬性规格——制程节点、显存容量、显存类型、显存带宽、FP8/FP4/FP16/FP32/INT8 算力、TDP、芯片互联接口全部未公开。腾讯仅公开了三项相对倍数指标（训练 4 倍、推理吞吐 3 倍、混元训练 50% 提升）与部署规模规划。

网络流传的「紫霄 C200」「单卡 48GB 显存」等说法出自第三方媒体与自媒体，腾讯从未确认，且与官方发布信息无对应关系。本卡不予采信、不写入规格表。

本页所有需绝对数值的字段一律标注「未公布」。相比填入无法溯源的数字，诚实标注未公布更能反映真实信息状态——这与本站对首代紫霄卡片的处理原则一致。

核心规格​

项目参数
架构腾讯自研 AI 芯片架构（训推一体，官方未披露微架构细节）
制程未公布
显存未公布
显存类型未公布
显存带宽未公布
FP8未公布
FP4未公布
FP16未公布
FP32未公布
INT8未公布
TDP未公布
互联未公布
发布2026-07-20 发布（WAIC 2026，上海）；腾讯计划 2026 年底部署规模扩至 10 万卡级

⚠️ 官方唯一公开的性能信息均为相对倍数：

官方口径数值说明
训练性能提升4 倍相对上一代紫霄
推理吞吐提升3 倍相对上一代紫霄
混元训练性能提升50%业务侧实际收益
2026 年新增自研占比30%腾讯云部署规划
2026 年底部署规模10 万卡级腾讯云部署规划

注意：「4 倍训练性能」并不等于「单卡算力是上代 4 倍」——官方的对比基准、精度口径（FP8 / FP16 / INT8）与测量方式（单卡 / 集群）均未披露。在缺少这些信息的情况下，任何绝对算力推算都不可靠。

关键特性​

  • 训推一体：从首代纯推理芯片扩展到大模型训练 + 推理双场景，是紫霄 2.0 最重要的定位转变
  • 官方性能提升口径：训练 4 倍、推理吞吐 3 倍（均为相对上一代）
  • 混元大模型已实际部署：在混元训练中实现 50% 性能提升，属于已落地的真实业务收益
  • 腾讯 + 燧原联合研发：延续自 2018 年起投资燧原的协同模式（腾讯持股约 20.258%，为第一大外部股东）
  • 10 万卡级部署规划：腾讯计划 2026 年底将自研芯片部署规模扩至 10 万卡级，2026 年新增自研紫霄占比达 30%
  • 生态协同：WAIC 2026 期间腾讯云联合燧原科技、天数智芯、沐曦等国产芯片厂商共同展示大模型一体机与智算集群方案
  • 战略意义：降低对 NVIDIA GPU 的依赖，是腾讯「自研 + 投资 + 采购」三线并行算力路线的核心一环
  • 局限：所有硬规格未披露，无法与任何同类芯片进行算力横向对比；不对外零售

适用场景​

  • ✅ 腾讯内部大模型训练与推理（混元已实际部署）
  • ✅ 腾讯云公有云 AI 算力供给（通过云服务间接使用，不零售芯片）
  • ✅ 国产算力替代场景（对 NVIDIA GPU 依赖度较高的政企客户）
  • ✅ 智算集群建设（与燧原、天数智芯、沐曦等共建方案，配合 HCC 十万卡集群）
  • ❌ 需要公开规格选型对比（全部硬指标未披露）
  • ❌ 直接采购芯片或整卡（腾讯不零售，仅通过腾讯云使用）
  • ❌ 纯推理场景的成熟替代（相对首代的推理吞吐提升为 3 倍，但绝对性能仍无公开数据）

相关产品对比​

对比说明：紫霄 2.0 与首代紫霄的「官方口径」可直接比较（均为腾讯自家相对倍数）。但紫霄 2.0 无法与含光 800、MLU 370 等公布了硬规格的芯片做算力横表对比——这是腾讯自研芯片与国产同行最显著的公开信息差异。

数据来源​