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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