讀懂全功能GPU，或許你才能讀懂摩爾線程

文丨許佳慧

中國GPU的破局者，如何創造未來的無限可能？

【摩爾緣何現金管理？】

最近，摩爾線程擬用不超過75億元的閑置募集資金現金管理的相關事宜引發網友熱議。有人提出疑問“募集資金的實際用途？”“不好好研發去買理財？”“是精打細算還是不務正業？”“募集資金的75億都是閑置資金？”……

各種千奇百怪的說法都來了。

但要是仔細閱讀摩爾線程的公告就會發現，完全不是這么回事。

仔細看，12月12日摩爾線程發布公告，大意是：公司要用部分閑置的募集資金做現金管理，在不影響募集資金投資項目建設實施、募集資金使用計劃和保證募集資金安全的情況下，拿閑置的募集資金做現金管理，投資品種包括且不限于協定存款、通知存款、定期存款、結構性存款、大額存單、收益憑證等安全性高、流動性好的保本型產品。

那我們看看摩爾線程募資要投的項目，是哪些？招股書中寫的很清楚：

而這些項目具體會如何推進？招股書中也很明確，基本上都要用3年時間，逐年推進。

也就是說，上市募集的75億資金，差不多要分3年才能投完。

所以，這筆錢本來就不是一口氣砸光用完的。

摩爾線程相關負責人的回應，也證明了這一點：“75億資金有分階段、明確的研發、技術升級等一系列使用安排，項目實施周期是3年，資金支出也是根據項目進度分階段撥付。”

最重要的是，回應中強調：75億是現金管理額度上限，并不是實際現金管理的金額。

這就解釋的很清楚了：一邊，研發項目要逐年推進；另一邊，階段性的閑置資金要同步管理。

我們假設第一年投入25億，還剩50億閑置資金，那是絕對不能躺在賬上睡大覺的，一定要去做理財。

那上市公司進行現金管理，通常會買銀行理財、券商理財、貨幣基金，甚至股票基金。

但摩爾線程買的是什么？它選擇的是“最保守”的“存款”，連債券都不敢去碰一下，一丁點風險都不敢冒。

這才是真正對股民、對市場、對募集資金負責任的做法。

而摩爾線程要攻堅的GPU技術，也是中國參與AI大國博弈的核心。

這是要實現GPU的國產替代，是真正“掀桌子”的技術。

實際上，很多人只看到摩爾線程的股價表現，對它的技術路徑并不清楚。

通常來說，AI芯片有三大主流技術路徑：

一是通用全功能GPU。這樣的GPU，講究是“一芯多能”，AI計算、圖形渲染、科學計算等樣樣都行，英偉達正是這種“全能型”的典型代表。

二是GPGPU。它在傳統GPU基礎上，通過“弱圖、強算”的架構策略，主要專注于AI計算。

三是DSA/ASIC。它主要專注于滿足特定領域或場景需求的芯片，干定制化的活。像谷歌的TPU、特斯拉Dojo、昇騰的NPU、百度的“昆侖芯”等，都屬于這一類。

而摩爾線程，選擇的正是最難走的第一條路——全功能GPU！

這條路，有多難？

20多年來，芯片巨頭英特爾不斷嘗試在高端GPU領域突破，卻屢戰屢敗，至今都未能攻克。

這么多年，也幾乎沒有哪家中國企業，走通這條“英偉達之路”。

但——摩爾線程，走通了。

不論在B端（數據中心、工業設計），還是C端（消費級顯卡、游戲主機），摩爾線程都有深度布局。

其核心競爭力，也不完全在于“全能型GPU”的技術路徑。更重要的是，其自主研發的MUSA生態，賦予了國產GPU集AI計算、圖形渲染、物理仿真、科學計算、超高清視頻編解碼等多種能力于一體的能力。

所以，在技術路線上，摩爾線程是國內試圖對標國際主流廠商的“重磅選手”。

這種“全能”屬性，在A股市場上，無疑成為了“稀缺中的稀缺品”！

在摩爾線程身上，投資者期盼的，并不完全是下一個寒武紀，而是一個未來能與英偉達掰手腕的“強手”。

這使得摩爾線程的上市，超越了一般企業上市的意義。

因為中國要打破的，不僅是國外的GPU壟斷，更要在AI算力賽道上，闖出屬于中國的一席之地！

但摩爾線程，能做到嗎？

【To C/To B，全面可用】

2024年夏天，國產3A大作《黑神話：悟空》，點燃了全世界的熱情。

8月20日一發售，它直接開啟“屠榜模式”：3天全平臺銷量破千萬，最高同時在線人數飆升到300萬。

誰也沒想到，這場游戲狂歡，無意中成了檢驗國產顯卡的“試金石”。

游戲發售當天，摩爾線程緊急更新MTT S80顯卡的驅動，使其幀率從10~20幀，沖上35~55幀。

這波操作，將國產顯卡的真實實力，大白于天下：

MTT S80，成為當時唯一能流暢運行《黑神話：悟空》的國產顯卡。

“國產游戲第一卡”稱號，可謂名副其實。

但實際上，MTT S80只是摩爾線程2022年推出的產品。它的“心臟”，正是摩爾線程自研的“春曉”芯片，內置4096個MUSA流處理核心。

憑借出色性能，2023年MTT S80在京東上線開售后，很快成為市場上的熱門產品。

這使得摩爾線程成為了消費級顯卡市場上，除AMD、英偉達之外的“第三選擇”。

除了在C端市場成功布局，摩爾線程在B端，通過“云邊端”布局，同樣構建起全場景的產品體系。

2021年，摩爾線程首款芯片“蘇堤”問世。之后，又相繼推出“春曉”“曲院”“平湖”等四代GPU架構，不斷推動S80消費級顯卡、S4000計算卡落地，其全場景GPU矩陣初現端倪。

恰在此時，全球迎來了AI大模型的熱潮爆發！

這讓摩爾線程一舉跨越了消費領域，開始在AI算力領域加速探索。

2023年底，基于MTT S4000計算卡，摩爾線程推出首個全國產千卡千億模型訓練平臺——夸娥（KUAE）智算集群。

國產全功能GPU，就此成為大國AI算力的堅實底座。

僅僅一年后，“夸娥”又從“千卡”規模，直接躍升到“萬卡”級別。

至此，“夸娥”成為專為萬億參數級大模型訓練而設計的、具備萬P級浮點運算能力的國產通用加速計算平臺。

這波操作，不僅展現出摩爾線程在系統工程上的實力，更彰顯出國產AI算力奮起直追的決心。

與此同時，摩爾線程的主營業務，也迎來了顯著變化。

2024年之前，摩爾線程的主營收入，主要來自于專業圖形加速產品和智能SoC產品；2024年之后，伴隨大模型訓練、推理和GPU云服務需求的爆發，其AI智算產品一躍成為“現金牛”，收入占比攀升到77.63%。

從四代GPU的快速迭代，到萬卡集群的數據吞吐……摩爾線程一步一個腳印，扎穩了從圖形渲染、AI計算、科學計算等核心能力的全套技術根基。

但高技術領域的競爭力，不僅要靠單點或系統的技術突破，更離不開全生態的構建與完善，才能實現從“可用”到“好用”的跨越。

這個局，又怎么破？

【從生態突圍，到價值飛躍】

2024年，新的挑戰，不期而遇。

這一年，英偉達突然升級了CUDA兼容轉譯的限制，試圖卡住AMD、英特爾以及中國GPU公司發展的咽喉。

可見，芯片雖然是硬實力，但在GPU的世界里，英偉達的CUDA生態才是真正的“殺手锏”。

為什么這么說？

因為英偉達的CUDA，像是AI算力領域的“操作系統”。它耗費十多年苦心經營、持續積累，不僅創造出從編譯器、工具鏈、算法庫等強大工具，更形成了生態穩固的開發者社區。

這是一張覆蓋全產業鏈的大網，無數用戶創造的應用、代碼，都沉淀在CUDA上。

想要切換生態，先不說用戶“用不慣”的問題，光是代碼、工具的轉換、遷移成本，就高得難以想象。

所以，摩爾線程要重起爐灶，談何容易！

但這一次，面對英偉達的圍堵，摩爾線程堅定表示：開發者們可以放心用MUSA生態架構。

為什么這么硬？

因為MUSA是摩爾線程100%自主研發的、真正軟硬一體的全功能GPU架構，手握完全自主知識產權，與CUDA沒有依賴關系。

所以，英偉達卡不死MUSA。

不僅卡不死，MUSA反而能兼容英偉達的CUDA，通過“跨界翻譯官”MUSIFY代碼遷移工具，可幫助開發者從CUDA生態中“無痛遷徙”，直接轉移到MUSA，不用大改代碼，門檻相當低。

這正是摩爾線程“兼容為橋，自主為本”的策略。

顯然，開發者也希望有更多選擇，來降低對單一生態的依賴風險。

所以，只要遷徙成本夠低，MUSA生態就會不斷豐富、壯大。而伴隨MUSA生態的壯大，工具、算法就會越來越完善，社區、生態就會越來越繁榮。

這樣的“正向飛輪”一旦轉起，便會推動“可用”的MUSA生態，向著“好用”的方向快速進化。

而如果是用國產GPU“零幀起手”的開發者，甚至一開始就會選擇入駐MUSA，成為摩爾線程的“原住民”。

這意味著，在GPU的國產替代進程中，摩爾線程不但擠上了生態競爭的牌桌，長期堅持下來，更有望實現生態突圍。

投資者對摩爾線程的期許，同樣如此。這一方面，源于對國產GPU技術突破的期盼；另一方面，源于對全功能GPU賽道的市場信心。

如今，在華爾街分析師眼中，2030年，英偉達市值很可能突破9萬億美元。

這反映出資本對全球GPU市場的極度樂觀。

而在國內，對GPU市場的未來增長，同樣超乎想象。

據弗若斯特沙利文預測，中國AI芯片市場規模將從2024年的1425.37億元，暴漲到2029年的13367.92億元，年均復合增長率將高達53.7%。

從細分市場看，GPU的市場份額，也將從2024年的69.9%上升至2029年的77.3%。

雖然企業的發展受多重因素的影響，但整體市場的強勁增長，對摩爾線程肯定具有積極的影響。

而這份市場期待，也并不是空中樓閣。

摩爾線程招股書顯示，2022-2024年，公司營收從0.46億元飆升到4.38億元，年復合增長率超過208%；2025年上半年，更沖到了7.02億。

所以，站在超級風口上的摩爾線程，其未來大概率將受益于GPU行業的發展紅利，值得持續關注。

從C端自主，到B端突圍，即便摩爾線程的探索仍處于發展階段，道阻且長，但人們對國產GPU的發展，顯然充滿信心。

樂觀的投資者，甚至會比對英偉達、寒武紀的發展軌跡，并期待摩爾線程的價值，在發展的過程中一步步得到驗證。

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