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2025-09-30 1
摩尔线程刚刚拿到A股的入场券,就被市场冠上“中国英伟达”的称号,这个称号是不是很耳熟?
在摩尔线程上市之前,“中国英伟达”的头衔一直属于寒武纪。问题来了:谁才是真正的中国英伟达?
不绕圈子,直接说结论——它们可能都无法成为中国的英伟达,但都有可能成为中国英伟达的一部分。
为什么这么说?相比寒武纪这个专攻大模型训练算力的“特种兵”,摩尔线程无论是人员配置、技术路线还是产品规划,几乎都百分之百复制了英伟达最早期的路线。
摩尔线程创始人张建中曾在英伟达任职15年,担任全球副总裁兼大中华区总经理,对GPU的生产与销售了如指掌。
2019年,美国开始极限施压中国芯片产业,中芯国际被制裁、华为被断供。此时,张建中感受到沉甸甸的责任,也看到了巨大的市场机会。
2020年,他果断辞职回到北京创立摩尔线程。核心团队成员多为其英伟达前同事:董事会7名董事中3人曾任职英伟达,超半数核心技术人员也有英伟达工作经历。
老同事聚首创业,自然选择最熟悉的方式开展业务。
摩尔线程创立之初便瞄准英伟达的核心架构,推出自主研发的MUSA架构,集成AI计算、图形渲染、视频编解码等多个引擎。
关键在于,MUSA架构还兼容CUDA生态,未来国产替代加速时,用户无需修改代码,仅需输入简单指令即可将CUDA代码平滑迁移至MUSA,这相当于提前做好技术准备,静待“挖角”英伟达客户。
在产品设计上,摩尔线程与英伟达早期高度相似。英伟达最早从游戏消费级GPU切入,后逐步拓展至科学计算、AI训练与推理领域。
摩尔线程成立后迅速推出MTTS80独立显卡,性能约为英伟达RTX 3060的六成。国内游戏玩家购买该显卡,更多是出于支持国货的情怀,而非性能追求。
事实上,摩尔线程推出独立显卡的意义早已超越产品本身。这是国产显卡从0到1的突破,仅此一点便为其留下巨大想象空间。
在AI市场领域,摩尔线程2024年推出第四代GPU芯片“平湖”,新增FP8精度支持,大幅提升AI算力。
其算力峰值介于英伟达A100与H100芯片之间,但与英伟达算力芯片仍有较大差距。为弥补这一短板,摩尔线程选择集群芯片模式——单芯片性能不足,便通过多芯片堆叠提升算力。
这种模式代价明显:研发与生产成本攀升。数据显示,2022至2024年,摩尔线程亏损额分别为18亿元、16亿元、15亿元,三年累计亏损50亿元,但亏损额逐年收窄,按公司规划,预计2027年实现扭亏为盈。
这对摩尔线程是巨大挑战——公司核心竞争力在于GPU设计环节,但芯片制造需整条产业链配合。
以生产环节为例,因2023年被美国列入实体清单,摩尔线程无法与台积电、三星合作,只能依赖中芯国际。
而中芯国际高端产能有限,优先满足华为等大客户后,分配给摩尔线程的产能导致GPU交货周期长达半年以上,严重限制产品出货速度。
此外,高端HBM(高带宽内存)暂无法国产替代,基本被三星、海力士等外企垄断;受科技禁令影响,摩尔线程只能高价采购二手HBM,不仅成本高,供货也不稳定。摆脱这种受制于人的局面,需自主创新进一步突破。
此外,相比被限制于国内市场之外的英伟达,摩尔线程与寒武纪的主要竞争对手是华为、阿里、百度等已宣布自研芯片的科技巨头。
尤其今年,华为昇腾384超节点亮相,总算力刷新业界纪录,既为国内GPU厂商树立榜样,也成为短期难以逾越的高峰,彻底突破了美国算力封锁。
好在中国GPU产业容量足够大,随着AI应用不断拓展,预计2029年中国GPU市场规模将达1.3万亿元,为国产厂商提供了差异化发展的机遇。
例如,寒武纪AI芯片专注大模型训练与推理,华为AI芯片侧重场景化算力优化,摩尔线程则主攻生态兼容性突破。
这种多维度分布式创新路径,让各家都有机会成为“中国英伟达”的一部分。
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