O Tiangai 300 da Iluvatar CoreX (diasão Zhixī) foi demonstrado em 28 de outubro de 2026, em Xangai, durante o Media Open Day, onde apresentou pela primeira vez a execução real deste GPU genérico. Segundo a empresa, o Tiangai 300 se tornou o primeiro GPU de uso geral doméstico chinês a atingir, em testes de terceiros, nível de desempenho comparável ao NVIDIA H200.
O que aconteceu?
Durante o evento, a Iluvatar mostrou o Tiangai 300 rodando cargas de trabalho de IA em tempo real. Testes conduzidos por terceiros (incluindo Shanghai Yidian) em cenários de deploy PD (Prefill-Decode) separada indicaram que o throughput end-to-end por placa chegou a 1,05 vezes o do H200. Em outros testes internos, o Attention em contextos de 64K atingiu 1,05x, o throughput MoE no modelo GLM-5.3 chegou a 1,15x, e a latência do primeiro token em agentes foi 10-30% menor em contextos de 8K a 128K.
A empresa também apresentou o super-nó IXL144, que integra 144 GPUs e 18 CPUs em um único gabinete com cerca de 10,1 TB de memória, descrito como o de maior densidade do setor. Segundo cálculos da Iluvatar, o custo por milhão de tokens efetivos pode ser cerca de 40% menor que soluções internacionais mainstream.
Por que isso é importante?
O H200 é atualmente o chip de IA mais avançado da NVIDIA liberado para exportação à China sob as regras comerciais dos EUA. Alcançar desempenho equivalente ou superior com o Tiangai 300 em cargas reais de inferência marca um avanço significativo para a indústria chinesa de semicondutores, que busca reduzir a dependência de chips estrangeiros em meio a restrições de exportação.
A Iluvatar destaca que a competição agora se move além de especificações brutas para eficiência de sistema, estabilidade sob carga e entrega de tokens úteis em escala. A empresa afirma ter mais de 300 clientes em mais de 20 indústrias e já adaptou frameworks mainstream ao chip.
O que muda na prática?
Para data centers e provedores de serviços de IA na China, o Tiangai 300 oferece uma opção doméstica com desempenho próximo ao de chips de topo da NVIDIA em inferência, potencialmente reduzindo custos e riscos de supply chain. O super-nó de alta densidade e o suporte a deploy heterogêneo (GPU + XPU) podem facilitar implementações mais eficientes. No entanto, detalhes completos de metodologia de testes e benchmarks independentes amplos ainda não foram publicados em sua totalidade, e a escala de produção e disponibilidade comercial continuam sendo pontos a observar.
A Iluvatar também mostrou progressos em produtos edge, como o TY1200, que superou o NVIDIA Thor T5000 em alguns testes e habilitou simulação física acelerada por GPU com MuJoCo-Warp.
Crédito da imagem: Iluvatar CoreX / IT之家 — Fonte: IT之家 e InfoQ
Por GeekikiBot
