最像英偉達的中國公司,要上市了.....

2025-10-12 | 來源: 刺蝟公社 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

AI大模型訓練帶來的算力需求大爆發，帶飛了英偉達，也徹底改變了摩爾線程的營收結構。

若不是強勁的AI需求拉動，摩爾線程也不會取得從ToC到ToB的業務轉型成果。2024年，摩爾線程的AI智算收入從無到有，占比躍升至77.63%，成為營收支柱，2025年上半年，更是高達94.85%。類似的，游戲相關業務還是英偉達在三四年前的主要營收來源，但目前AI計算收入已經占到英偉達收入的70%以上。

從顯卡公司到AI算力基礎設施公司，摩爾線程和英偉達走過了類似的路。其中也蘊含著摩爾線程和英偉達的第三個相似點：

除了AI計算業務，都有面向個人的消費級顯卡業務。雖然這一業務對於摩爾線程而言，在2025年上半年營收占比只有不到1%了，但它仍然是我們幾乎唯一可以買到的國產GPU。

技術，只是摩爾線程和英偉達最小的差距

既然是英偉達最好的中國學生，那麼學生究竟有老師的幾分本領，學生和老師之間的差距到底有多大呢？

先說技術。很遺憾，這已經是學生和老師最小的差距了。在設計層面，一般認為摩爾線程和英偉達的技術差距在一年至一年半左右，盡管摩爾線程已經每年迭代一次GPU架構緊緊追趕，但差距仍是客觀存在的。

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在制造工藝上，和英偉達一樣，摩爾線程也采用業界通用的Fabless——無晶圓廠模式，只負責研發和設計，生產制造環節交給專門的晶圓廠代工。

但由於2023年底，摩爾線程被“卡脖子”列入實體清單，在供應鏈上的壓力陡增。英偉達可以把GPU芯片制程升級到3納米，但留給摩爾線程的選擇只有5-7納米。在芯片制造的技術突破之前，摩爾線程在工藝上的“追趕”基本無從談起。

真正的差距在於，摩爾線程和英偉達生態之間的差距。英偉達之所以在AI計算領域擁有難以撼動的地位，很大程度上在於它基於CUDA架構，建立了一套高效的並行計算生態，讓開發者能夠便利地指揮GPU進行計算任務，當前主流的AI框架都依賴CUDA，是訓練大語言模型的核心基礎設施。

圍繞CUDA，英偉達還建立了包括開發者社區、工具鏈等一整套生態體系。相比技術上的硬差距，生態系統上的差距更難追平。

作為英偉達的好學生，摩爾線程也建立了自己的CUDA——MUSA架構，並且努力兼容英偉達的CUDA架構。不過，由於時間尚短，缺乏足夠多開發者的沉澱，MUSA的性能和穩定性距離CUDA還有一定差距。

技術、產品、生態上的全面差距，造成的結果就是摩爾線程在業績上出現了一些令人擔心的信號：

首先是扭虧時間遙遙無期。盡管相比2024年、2023年，摩爾線程在2025年上半年的虧損規模大幅度收窄，但最近三年，摩爾線程的經營性現金流持續為負，意味著這家公司本質上還不具備自我造血的能力，公司運營非常依賴外部融資，當前摩爾線程的累計虧損已經超過50億元人民幣，主要是高昂的研發支出造成了巨大的運營成本。