在過去幾年的中國芯片版圖中，喧囂與焦慮并存。如果從上空俯瞰這片“戰(zhàn)場”，會看到兩種截然不同的景象：一邊是眾多創(chuàng)業(yè)公司涌入AI專用芯片（ASIC）或通用計算（GPGPU）的細分賽道，試圖在特定的AI場景中尋找立足之地；另一邊，堅持走全功能GPU路線的企業(yè)卻寥寥無幾。

摩爾線程是其中最亮眼的一位。與只做AI推理、AI訓練的GPGPU或ASIC芯片不同，摩爾線程從一開始就選擇了全功能GPU，涵蓋圖形渲染、AI計算、數(shù)字孿生、科學計算、視頻編解碼等。這條路線工程量巨大，對軟硬件協(xié)同、生態(tài)體系和長期投入都提出了更高要求。但也因為足夠通用，面向更寬的應用邊界，獲取了更廣泛的潛在客戶。

摩爾線程招股書顯示，以英偉達和摩爾線程為代表的全功能GPU具備功能完備性與計算精度完整性，在工作效率、生態(tài)完整多樣性以及兼容性等方面更具優(yōu)勢，能夠更好地適應未來新興及前沿計算加速應用場景的需求。因此，摩爾線程成為市場持續(xù)關注的樣本，88天過會，刷新科創(chuàng)板審核速度紀錄。這不僅是一次融資通道被快速打開，更像是一種產(chǎn)業(yè)層面的態(tài)度：在英偉達構筑的生態(tài)鐵幕之外，“全功能GPU”是否存在一條在國內本土化的可行路線。摩爾線程被推到聚光燈下，成為這個命題的具體承載者。

GPU的技術演進始于圖形渲染，上世紀90年代主要為游戲和圖形設計服務。自2012年被證明極其適配深度學習訓練后，迅速成為AI時代的核心算力單元。如今，GPU的作用遠不止大模型訓練：自動駕駛、智能座艙、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)控制、云游戲……幾乎所有需要海量并行計算的場景都離不開GPU。有人形容GPU之于AI的重要性：“如果訓練大模型是一場數(shù)字時代的耕作，GPU就像成百上千臺高效自動化拖拉機，把巨量數(shù)據(jù)在極短時間內處理完。”

在這條賽道上，國內AI芯片玩家大多選擇“做減法”。GPGPU也好，ASIC也罷，本質都是打造一把針對性極強、鋒利無比的“切菜刀”。但摩爾線程選擇了一條截然相反的路：選擇要做一把“瑞士軍刀”，既要功能完備性，也要精度完整性。功能完備性體現(xiàn)為在單一GPU芯片中集成了AI計算加速、圖形渲染、物理仿真和科學計算、超高清視頻編解碼等多種能力，滿足多樣化的計算需求；而精度完整性體現(xiàn)為單一芯片支持FP64 Vector、FP32 Vector、TF32 Tensor、FP16/BF16 Tensor、FP8 Tensor、INT8 Tensor等不同計算精度，以滿足GPU加速不同場景的計算需求。換句話說，英偉達GPU能跑的任務，摩爾線程都能覆蓋。這也構成了摩爾線程的稀缺性。放眼全球，真正具備全功能GPU能力的公司只有四家：英偉達、AMD、英特爾，以及年輕的摩爾線程。

公開資料顯示，摩爾線程是國內唯一實現(xiàn)全功能GPU量產(chǎn)量銷的廠商，覆蓋芯片、板卡、集群及軟件生態(tài)全鏈條，產(chǎn)品矩陣涵蓋AI智算、專業(yè)圖形、桌面級GPU與智能SoC四大類。2024年，摩爾線程營業(yè)收入超4億元，近三年營業(yè)收入復合增長率超過200%。2025年前三季度，摩爾線程實現(xiàn)營收7.85億元，同比增長181.99%。

放在產(chǎn)業(yè)背景里看，全功能GPU路線的重要性正在被重新加權。弗若斯特沙利文預測，2024年全球GPU市場規(guī)模超萬億元，預計2025年到2029年CAGR有望達24.5%。中國市場成長更快，市場規(guī)模將從2024年的1425億元躍升至2029年的13368億元，2025年到2029年CAGR高達53.7%。在這種背景下，全功能GPU的價值被重新評估：不是單一場景的加速卡，而是未來計算體系的算力底座。當大模型推理與訓練、自動駕駛、物理仿真、工業(yè)控制等需求并行爆發(fā)時，“瑞士軍刀式”的GPU顯然擁有更廣闊的成長空間。

算力需求的分化與匯合正在發(fā)生。一邊是大模型訓練和推理的指數(shù)級增長，另一邊是自動駕駛、虛擬仿真、工業(yè)數(shù)字化等場景的同步擴張。全功能GPU的價值不再是某一類任務的“加速卡”，而是未來算力體系的“底座”，一套可以跨領域的基礎設施。因此，如果將英偉達超四萬億美元的市值作為參照系，摩爾線程作為中國唯一對標這一完整技術路線的標的，其估值邏輯將遠不局限于“賣了多少張卡”。

全功能GPU的稀缺性最終體現(xiàn)為摩爾線程在市場和技術上的多維布局。自2021年至2024年，摩爾線程每年推出一代GPU架構芯片，構建了清晰的并行路線。專業(yè)圖形領域，推出了“蘇堤”和“春曉”；AI智算賽道，則有“曲院”和“平湖”支撐。更值得注意的是，2024年，摩爾線程還推出了智能SoC芯片“長江”，將全功能GPU、CPU、NPU與VPU等異構算力集成于一體。

市場拓展方面，摩爾線程也全面開花。在專業(yè)圖形加速領域，摩爾線程的MTT S3000利用GPU虛擬化和云端渲染技術，實現(xiàn)云電腦、云游戲和云AI PC的國產(chǎn)化，提供高性能低延遲的計算與渲染能力，并與中國移動、中國電信合作推動行業(yè)自主可控。MTT X300/S50在國產(chǎn)圖形工作站市場具有性能優(yōu)勢，廣泛應用于數(shù)字孿生、仿真模擬、地理信息系統(tǒng)和工業(yè)設計等領域，并完成超過150個生態(tài)軟件的國產(chǎn)化兼容認證。MTT S10/S30板卡產(chǎn)品支持信創(chuàng)個人PC，與國產(chǎn)CPU、操作系統(tǒng)及品牌整機完成適配，服務多家企事業(yè)單位。

在AI算力領域，摩爾線程產(chǎn)品包括訓推一體智算卡MTT S4000、支持FP8精度的MTT S5000，以及首代和二代超大規(guī)模智算融合中心產(chǎn)品KUAE1、KUAE2，覆蓋千卡到萬卡互聯(lián)，已交付多個智算中心，用于大模型訓練、推理和科學計算等核心場景?；谥悄躍oC芯片“長江”，摩爾線程已推出多款產(chǎn)品，包括面向AI PC的算力本A140和面向邊緣計算及具身智能的智能模組E300，并計劃推出迷你型電腦AI Cube及智能汽車座艙解決方案。摩爾線程正在以此為基礎，在AI SoC領域布局未來十年的發(fā)展。

摩爾線程本次IPO的募集資金，精準地指向了新一代AI訓推一體芯片研發(fā)、新一代圖形芯片研發(fā)以及新一代AI SoC芯片研發(fā)，輔以流動資金補充。這清晰地表明，摩爾線程將堅定地在這三大領域齊頭并進，加速推進自主可控的計算平臺建設。

任何一家公司的基因都刻著創(chuàng)始人的烙印。在摩爾線程，這個烙印屬于張建中。在創(chuàng)辦摩爾線程之前，他在英偉達工作了15年，曾任英偉達全球副總裁、大中華區(qū)總經(jīng)理。在芯片圈，張建中被公認為“最懂黃仁勛的中國人”之一。他不僅親歷了GPU從圖形芯片演變?yōu)锳I基礎設施的全過程，更是一手搭建了英偉達在中國的龐大生態(tài)體系。從CUDA在高校的推廣，到與游戲廠商的合作，再到AI初創(chuàng)企業(yè)的扶持，他深知英偉達的護城河是如何一磚一瓦砌起來的。

這解釋了摩爾線程為何執(zhí)著于“MUSA”統(tǒng)一架構。張建中比誰都清楚，如果不建立自己的統(tǒng)一架構，只做硬件兼容，永遠只能是替代品。招股書顯示，MUSA架構是摩爾線程自主研發(fā)的融合GPU硬件和軟件的全功能GPU計算加速統(tǒng)一系統(tǒng)架構，涵蓋統(tǒng)一的芯片架構、指令集、編程模型、軟件運行庫及驅動程序框架等關鍵要素。

事實上，摩爾線程的多位核心高管都來自頂尖芯片公司。團隊不僅懂架構，懂生態(tài)，更懂市場，懂如何把一塊芯片賣成服務。于是，市場看到了驚人的“摩爾線程速度”：創(chuàng)業(yè)僅僅5年，量產(chǎn)5顆芯片，迭代4代GPU架構。從受理到過會，科創(chuàng)板IPO審核僅用時88天。上市對于張建中和他的團隊來說，并不是終點，而是一次關鍵的補給。這意味著摩爾線程將獲得更充沛的彈藥，去應對接下來的市場競爭。面對英偉達這個市值數(shù)萬億美元的全球霸主，摩爾線程手里的底牌是關于“全功能GPU”的中國故事，以及一群試圖證明“中國也能做出來”的技術信徒。