摩尔线程冲刺上市：国产GPU迈向生态突破

xinwen.mobi · 发表于 2025-11-23 13:28:46

摩尔线程冲刺上市：国产GPU迈向生态突破
科学院的报告曾指出，迁移至国产平台的成本高达80%，而摩尔线程正试图用兼容性打破这一生态壁垒。

2025年9月26日，摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司的科创板IPO申请成功通过上交所上市委审议。从6月30日获受理到过会，仅用了88天。

这一“闪电过会”的速度凸显出资本市场对国产GPU企业的高度期待，也折射出中国在芯片自主化道路上的紧迫感。

作为国内GPU“四小龙”之一的摩尔线程，此次拟募资80亿元，主要用于新一代AI训推一体芯片、图形芯片及AI SoC芯片的研发。其招股书显示，2022年至2024年，公司营业收入从0.46亿元增长至4.38亿元，三年复合增长率达208.44%，但同期累计亏损也接近50亿元。

这种高增长与高亏损并存的局面，正是国产GPU企业突围路上的真实写照。

01 短跑与长跑：88天过会的背后
摩尔线程的IPO进程堪称“闪电速度”。从获受理到过会仅用88天，这不仅是企业个体的胜利，更是资本市场对硬科技企业上市政策松绑的信号。

2025年6月，中国证监会主席吴清在陆家嘴论坛上宣布重启科创板第五套标准，意味着未盈利的硬科技企业再次获得了上市通道。

政策松绑效应迅速显现。6月以来，已有7家未盈利企业的IPO申请获得受理。

与2019年那波相比，监管的导向更有针对性，审核重点也从财务数据转向了核心技术、市场空间等更具前瞻性的指标。

深度科技研究院院长张孝荣指出，中国90%的高端GPU依赖进口，若替代率从10%提至30%，将打开36亿美元市场空间。

市场的巨大缺口与政策的积极引导，共同推动了摩尔线程的快速过会。

02 技术突围：从“可用”到“好用”的进化
摩尔线程的核心竞争力在于其自主研发的“全功能GPU”。与市场上许多专注于AI计算的GPGPU或ASIC芯片不同，全功能GPU旨在单颗芯片上集成包括AI计算加速、图形渲染、物理仿真与科学计算、超高清视频编解码等核心能力。

实现这一目标的技术基石是其自主研发的MUSA（摩尔线程统一系统架构）。这是一个涵盖了统一芯片架构、指令集、编程模型和驱动框架的复杂系统，其设计目标之一是实现对国际主流GPU生态的兼容，以降低应用迁移的门槛。

在MUSA架构之上，摩尔线程展现了惊人的研发执行力，在短短四年内完成了从“苏堤”、“春晓”、“曲院”到“平湖”四代GPU架构的迭代。

其产品矩阵已覆盖AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速等多个领域。

在具体产品方面，摩尔线程推出了夸娥（KUAE）智算集群，支持万卡级规模扩展。其全功能GPU在国内率先支持FP8等全计算精度，满足DeepSeek V3/R1等原生FP8计算需求。

同时，消费级显卡MTT S80是唯一量产的国产游戏显卡，兼容《黑神话：悟空》等3A游戏。

03 生态构建：国产GPU的真正战场
硬件性能的追赶只是第一步，软件生态的构建才是国产GPU面临的最大挑战。

一位资深智算中心业内人士表示，即便另一巨头AMD公开宣称其芯片性能优于英伟达，但由于缺乏与之匹敌的生态支撑，依然难以成为行业最优选择。

张孝荣解释，英伟达的CUDA生态有400万开发者，占据全球80%的AI训练市场，迁移至国产平台需重写代码。中国科学院报告指出，迁移成本高达80%。

面对这一挑战，摩尔线程的MUSA生态战略通过兼容CUDA语法和提供自动化移植工具（MUSIFY）来降低开发者的迁移门槛。这是一种务实的“借力打力”策略，然而这条路依然漫长。

在商业化方面，摩尔线程已展现出从技术到市场的转化能力。2024年，AI智算成为其主要收入来源，占营收比例达77.6%。

其中，智算集群贡献了最大份额，占比超四成。

04 未来挑战：差距之下的追赶之路
摩尔线程在招股书中坦言，公司与英伟达相比，在综合研发实力、核心技术积累、产品客户生态等方面仍存在一定的差距。

具体到性能指标，用于AI训练、推理的摩尔线程S5000算力为32TFLPOS（FP32），而英伟达H100的算力为67TFLOPS（FP32）。两者算力相差一倍以上。

在集群能力上，英伟达的NVLink有单卡互连带宽，最高约1.8TB/s，支持72卡的scale up网络。摩尔线程并未披露其产品具体带宽，但介绍大部分企业单卡互连带宽在200-400GB/s。

此外，由于美国出口管制影响，国产GPU的7nm以下先进制程流片受限。“目前产能瓶颈是国产GPU发展的主要障碍，”张孝荣说，“国产GPU生产依赖中芯国际等代工厂，这些代工厂产能有限。”

05 AI工厂：下一代算力基础设施的愿景
在2025世界人工智能大会上，摩尔线程创始人兼CEO张建中创新性提出“AI工厂”理念。他指出，Agentic AI的爆发将导致对算力基础设施的需求呈爆发性增长，因为一切Agent都建立在AI的基础设施上。

“今天的模型竞争已经不再是大语言模型，比的是多模态和世界模型，甚至于具身智能使用的各种不同三维空间里的模拟仿真。它需要的是运行和支持一切模型的基础设施，我称之为大型人工智能计算基础设施，越大越好。”

张建中强调，建设大型AI基础设施的难度不亚于芯片工厂。不是简单地将一万张卡堆在一起就可以训练出一个万亿参数的大模型，这需要一套完整的系统级解决方案。

摩尔线程打造先进“AI工厂”的五大要素包括：通用性（全功能GPU）、自研MUSA架构、通信技术（自研ACE异步通信引擎）、自研KUAE大规模集群以及零中断容错技术。

这一前瞻性布局，显示出摩尔线程不满足于单纯追赶，而是希望在下一代算力基础设施构建中抢占先机。

从资本市场的反应来看，在上会消息公布后的首个交易日，A股市场上的“摩尔线程概念股”板块便掀起了一场涨停潮，初灵信息实现了20CM的涨停，润欣科技涨幅超过14%，而和而泰、东华软件等多只股票也纷纷封上涨停板。

这场集体狂欢背后，是市场对国产GPU生态系统这一宏大叙事的集体下注。

随着摩尔线程IPO过会，国产GPU的交锋才刚开始。资本市场能够为其提供宝贵的燃料和装备，但最终能否抵达构建自主可控GPU产业生态的彼岸，仍取决于其自身的技术创新速度、商业化智慧和长期的战略耐力。

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