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摩尔线程的稀缺性与结构性机会 全功能GPU的中国故事

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2025-12-05 14:52:47  金融界

在过去几年的中国芯片版图中，喧嚣与焦虑并存。如果从上空俯瞰这片“战场”，会看到两种截然不同的景象：一边是众多创业公司涌入AI专用芯片（ASIC）或通用计算（GPGPU）的细分赛道，试图在特定的AI场景中寻找立足之地；另一边，坚持走全功能GPU路线的企业却寥寥无几。

摩尔线程的稀缺性与结构性机会

摩尔线程是其中最亮眼的一位。与只做AI推理、AI训练的GPGPU或ASIC芯片不同，摩尔线程从一开始就选择了全功能GPU，涵盖图形渲染、AI计算、数字孪生、科学计算、视频编解码等。这条路线工程量巨大，对软硬件协同、生态体系和长期投入都提出了更高要求。但也因为足够通用，面向更宽的应用边界，获取了更广泛的潜在客户。

摩尔线程的稀缺性与结构性机会 全功能GPU的中国故事

摩尔线程招股书显示，以英伟达和摩尔线程为代表的全功能GPU具备功能完备性与计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性以及兼容性等方面更具优势，能够更好地适应未来新兴及前沿计算加速应用场景的需求。因此，摩尔线程成为市场持续关注的样本，88天过会，刷新科创板审核速度纪录。这不仅是一次融资通道被快速打开，更像是一种产业层面的态度：在英伟达构筑的生态铁幕之外，“全功能GPU”是否存在一条在国内本土化的可行路线。摩尔线程被推到聚光灯下，成为这个命题的具体承载者。

GPU的技术演进始于图形渲染，上世纪90年代主要为游戏和图形设计服务。自2012年被证明极其适配深度学习训练后，迅速成为AI时代的核心算力单元。如今，GPU的作用远不止大模型训练：自动驾驶、智能座舱、物联网、工业控制、云游戏……几乎所有需要海量并行计算的场景都离不开GPU。有人形容GPU之于AI的重要性：“如果训练大模型是一场数字时代的耕作，GPU就像成百上千台高效自动化拖拉机，把巨量数据在极短时间内处理完。”

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