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文丨许佳慧

中国GPU的破局者,如何创造未来的无限可能?

【摩尔缘何现金管理?】

最近,摩尔线程拟用不超过75亿元的闲置募集资金现金管理的相关事宜引发网友热议。有人提出疑问“募集资金的实际用途?”“不好好研发去买理财?”“是精打细算还是不务正业?”“募集资金的75亿都是闲置资金?”……

各种千奇百怪的说法都来了。

但要是仔细阅读摩尔线程的公告就会发现,完全不是这么回事。

仔细看,12月12日摩尔线程发布公告,大意是:公司要用部分闲置的募集资金做现金管理,在不影响募集资金投资项目建设实施、募集资金使用计划和保证募集资金安全的情况下,拿闲置的募集资金做现金管理,投资品种包括且不限于协定存款、通知存款、定期存款、结构性存款、大额存单、收益凭证等安全性高、流动性好的保本型产品。

那我们看看摩尔线程募资要投的项目,是哪些?招股书中写的很清楚:

而这些项目具体会如何推进?招股书中也很明确,基本上都要用3年时间,逐年推进。

也就是说,上市募集的75亿资金,差不多要分3年才能投完。

所以,这笔钱本来就不是一口气砸光用完的。

摩尔线程相关负责人的回应,也证明了这一点:“75亿资金有分阶段、明确的研发、技术升级等一系列使用安排,项目实施周期是3年,资金支出也是根据项目进度分阶段拨付。”

最重要的是,回应中强调:75亿是现金管理额度上限,并不是实际现金管理的金额。

这就解释的很清楚了:一边,研发项目要逐年推进;另一边,阶段性的闲置资金要同步管理。

我们假设第一年投入25亿,还剩50亿闲置资金,那是绝对不能躺在账上睡大觉的,一定要去做理财。

那上市公司进行现金管理,通常会买银行理财、券商理财、货币基金,甚至股票基金。

但摩尔线程买的是什么?它选择的是“最保守”的“存款”,连债券都不敢去碰一下,一丁点风险都不敢冒。

这才是真正对股民、对市场、对募集资金负责任的做法。

而摩尔线程要攻坚的GPU技术,也是中国参与AI大国博弈的核心。

这是要实现GPU的国产替代,是真正“掀桌子”的技术。

实际上,很多人只看到摩尔线程的股价表现,对它的技术路径并不清楚。

通常来说,AI芯片有三大主流技术路径:

一是通用全功能GPU。这样的GPU,讲究是“一芯多能”,AI计算、图形渲染、科学计算等样样都行,英伟达正是这种“全能型”的典型代表。

二是GPGPU。它在传统GPU基础上,通过“弱图、强算”的架构策略,主要专注于AI计算。

三是DSA/ASIC。它主要专注于满足特定领域或场景需求的芯片,干定制化的活。像谷歌的TPU、特斯拉Dojo、昇腾的NPU、百度的“昆仑芯”等,都属于这一类。

而摩尔线程,选择的正是最难走的第一条路——全功能GPU!

这条路,有多难?

20多年来,芯片巨头英特尔不断尝试在高端GPU领域突破,却屡战屡败,至今都未能攻克。

这么多年,也几乎没有哪家中国企业,走通这条“英伟达之路”。

但——摩尔线程,走通了。

不论在B端(数据中心、工业设计),还是C端(消费级显卡、游戏主机),摩尔线程都有深度布局。

其核心竞争力,也不完全在于“全能型GPU”的技术路径。更重要的是,其自主研发的MUSA生态,赋予了国产GPU集AI计算、图形渲染、物理仿真、科学计算、超高清视频编解码等多种能力于一体的能力。

所以,在技术路线上,摩尔线程是国内试图对标国际主流厂商的“重磅选手”。

这种“全能”属性,在A股市场上,无疑成为了“稀缺中的稀缺品”!

在摩尔线程身上,投资者期盼的,并不完全是下一个寒武纪,而是一个未来能与英伟达掰手腕的“强手”。

这使得摩尔线程的上市,超越了一般企业上市的意义。

因为中国要打破的,不仅是国外的GPU垄断,更要在AI算力赛道上,闯出属于中国的一席之地!

但摩尔线程,能做到吗?

【To C/To B,全面可用】

2024年夏天,国产3A大作《黑神话:悟空》,点燃了全世界的热情。

8月20日一发售,它直接开启“屠榜模式”:3天全平台销量破千万,最高同时在线人数飙升到300万。

谁也没想到,这场游戏狂欢,无意中成了检验国产显卡的“试金石”。

游戏发售当天,摩尔线程紧急更新MTT S80显卡的驱动,使其帧率从10~20帧,冲上35~55帧。

这波操作,将国产显卡的真实实力,大白于天下:

MTT S80,成为当时唯一能流畅运行《黑神话:悟空》的国产显卡。

“国产游戏第一卡”称号,可谓名副其实。

但实际上,MTT S80只是摩尔线程2022年推出的产品。它的“心脏”,正是摩尔线程自研的“春晓”芯片,内置4096个MUSA流处理核心。

凭借出色性能,2023年MTT S80在京东上线开售后,很快成为市场上的热门产品。

这使得摩尔线程成为了消费级显卡市场上,除AMD、英伟达之外的“第三选择”。

除了在C端市场成功布局,摩尔线程在B端,通过“云边端”布局,同样构建起全场景的产品体系。

2021年,摩尔线程首款芯片“苏堤”问世。之后,又相继推出“春晓”“曲院”“平湖”等四代GPU架构,不断推动S80消费级显卡、S4000计算卡落地,其全场景GPU矩阵初现端倪。

恰在此时,全球迎来了AI大模型的热潮爆发!

这让摩尔线程一举跨越了消费领域,开始在AI算力领域加速探索。

2023年底,基于MTT S4000计算卡,摩尔线程推出首个全国产千卡千亿模型训练平台——夸娥(KUAE)智算集群。

国产全功能GPU,就此成为大国AI算力的坚实底座。

仅仅一年后,“夸娥”又从“千卡”规模,直接跃升到“万卡”级别。

至此,“夸娥”成为专为万亿参数级大模型训练而设计的、具备万P级浮点运算能力的国产通用加速计算平台。

这波操作,不仅展现出摩尔线程在系统工程上的实力,更彰显出国产AI算力奋起直追的决心。

与此同时,摩尔线程的主营业务,也迎来了显著变化。

2024年之前,摩尔线程的主营收入,主要来自于专业图形加速产品和智能SoC产品;2024年之后,伴随大模型训练、推理和GPU云服务需求的爆发,其AI智算产品一跃成为“现金牛”,收入占比攀升到77.63%。

从四代GPU的快速迭代,到万卡集群的数据吞吐……摩尔线程一步一个脚印,扎稳了从图形渲染、AI计算、科学计算等核心能力的全套技术根基。

但高技术领域的竞争力,不仅要靠单点或系统的技术突破,更离不开全生态的构建与完善,才能实现从“可用”到“好用”的跨越。

这个局,又怎么破?

【从生态突围,到价值飞跃】

2024年,新的挑战,不期而遇。

这一年,英伟达突然升级了CUDA兼容转译的限制,试图卡住AMD、英特尔以及中国GPU公司发展的咽喉。

可见,芯片虽然是硬实力,但在GPU的世界里,英伟达的CUDA生态才是真正的“杀手锏”。

为什么这么说?

因为英伟达的CUDA,像是AI算力领域的“操作系统”。它耗费十多年苦心经营、持续积累,不仅创造出从编译器、工具链、算法库等强大工具,更形成了生态稳固的开发者社区。

这是一张覆盖全产业链的大网,无数用户创造的应用、代码,都沉淀在CUDA上。

想要切换生态,先不说用户“用不惯”的问题,光是代码、工具的转换、迁移成本,就高得难以想象。

所以,摩尔线程要重起炉灶,谈何容易!

但这一次,面对英伟达的围堵,摩尔线程坚定表示:开发者们可以放心用MUSA生态架构。

为什么这么硬?

因为MUSA是摩尔线程100%自主研发的、真正软硬一体的全功能GPU架构,手握完全自主知识产权,与CUDA没有依赖关系。

所以,英伟达卡不死MUSA。

不仅卡不死,MUSA反而能兼容英伟达的CUDA,通过“跨界翻译官”MUSIFY代码迁移工具,可帮助开发者从CUDA生态中“无痛迁徙”,直接转移到MUSA,不用大改代码,门槛相当低。

这正是摩尔线程“兼容为桥,自主为本”的策略。

显然,开发者也希望有更多选择,来降低对单一生态的依赖风险。

所以,只要迁徙成本够低,MUSA生态就会不断丰富、壮大。而伴随MUSA生态的壮大,工具、算法就会越来越完善,社区、生态就会越来越繁荣。

这样的“正向飞轮”一旦转起,便会推动“可用”的MUSA生态,向着“好用”的方向快速进化。

而如果是用国产GPU“零帧起手”的开发者,甚至一开始就会选择入驻MUSA,成为摩尔线程的“原住民”。

这意味着,在GPU的国产替代进程中,摩尔线程不但挤上了生态竞争的牌桌,长期坚持下来,更有望实现生态突围。

投资者对摩尔线程的期许,同样如此。这一方面,源于对国产GPU技术突破的期盼;另一方面,源于对全功能GPU赛道的市场信心。

如今,在华尔街分析师眼中,2030年,英伟达市值很可能突破9万亿美元。

这反映出资本对全球GPU市场的极度乐观。

而在国内,对GPU市场的未来增长,同样超乎想象。

据弗若斯特沙利文预测,中国AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元,暴涨到2029年的13367.92亿元,年均复合增长率将高达53.7%。

从细分市场看,GPU的市场份额,也将从2024年的69.9%上升至2029年的77.3%。

虽然企业的发展受多重因素的影响,但整体市场的强劲增长,对摩尔线程肯定具有积极的影响。

而这份市场期待,也并不是空中楼阁。

摩尔线程招股书显示,2022-2024年,公司营收从0.46亿元飙升到4.38亿元,年复合增长率超过208%;2025年上半年,更冲到了7.02亿。

所以,站在超级风口上的摩尔线程,其未来大概率将受益于GPU行业的发展红利,值得持续关注。

从C端自主,到B端突围,即便摩尔线程的探索仍处于发展阶段,道阻且长,但人们对国产GPU的发展,显然充满信心。

乐观的投资者,甚至会比对英伟达、寒武纪的发展轨迹,并期待摩尔线程的价值,在发展的过程中一步步得到验证。

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