摩爾線程的稀缺性與結(jié)構(gòu)性機會全功能GPU的中國故事

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2025-12-05 14:52:47 金融界

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(gòu)筑的生態(tài)鐵幕之外，“全功能GPU”是否存在一條在國內(nèi)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(nèi)處理完?！?/p>

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