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MOORE线程GPU架构升级:MUSA生态对标NVIDIA CUDA

MOORE线程GPU架构升级:MUSA生态对标NVIDIA CUDA

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2025-12-20


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图片由AI生成

登陆A股科创板引发国产芯片股狂欢后,市场对这家公司后续的研发、产品、经营愈发关注。

GPU行业的竞争,本质上也是开发者生态的竞争。为此,摩尔线程在12月20日-21日举办首届MUSA(MUSA Developer Conference)开发者大会。

在今天(12月20日)上午的发布会上,摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中发布了新一代GPU架构“花港”,AI训推一体新GPU“华山”,游戏领域专业图形GPU“庐山”、智能SoC“芯片”长江等产品,以及KUAE万卡智算集群。

根据发布会现场的介绍,即将于2026年量产的相关产品较上一代性能大幅提升。而这背后,继续对标、追赶甚至挑战以英伟达为代表的国际领先芯片产品、架构及生态,成为了发布会的隐含主题。


截图来自MUSA开发者大会现场直播视频

加入英伟达,对标英伟达,挑战英伟达

身着纯白半袖T恤登台作主题演讲的张建中,虽然与一 贯穿着黑色皮夹克的英伟达CEO黄仁勋风格迥异,但在国产GPU厂商中,普遍认为,他和他的摩尔线程可能是最理解英伟达的。

该公司董事、高管及员工团队中不少都是英伟达中国的旧部,张建中本人更是2006年就加入了英伟达,曾任公司全球副总裁、大中华区总经理,直到2020年9月摩尔线程正式运营前一个月才离职。

摩尔线程在经营模式、产品体系和发展方向上,也一直对标着英伟达,尤其是在生态和基础算力设施构建、对物理AI的布局、高毛利率等方面,相比于“国产GPU四小龙”中刚刚上市的沐曦股份,以及宣布赴港IPO的壁仞科技等公司来说。

不过,摩尔线程也正在尝试超越英伟达。其高调宣扬的“全功能GPU”,是尝试在一颗GPU芯片上集成支撑AI计算、图形渲染和音视频解码等核心功能,相对来说更注重平衡性、性价比和便捷性。

不过在性能上,包括摩尔线程在内的国产GPU,仍与以英伟达所有的、代表的产业顶尖水准的产品间有不小差距。无论这些美国公司的先进芯片,未来是否可以全面参与中国市场的竞争,对于国产GPU公司来说,弥补其中差距都至关重要。

有意思的是,在首届全功能GPU发布会上,张建中介绍核心产品的更新时,也加入与英伟达产品的对比的内容。

摩尔线程此次发布的核心是花港新一代GPU架构。

从2024年到2025年,摩尔线程保持着每年一迭代的节奏,推出并量产了四款GPU架构。根据张建中的介绍,2026年将量产第五代花港,其算力密度将提升50%,能效提升10倍,能支持十万卡以上规模智算集群。

而他称,基于该架构推出的AI训推一体芯片华山,在浮点算力、访存带宽、访存容量、高速互联带宽方面已全面超越英伟达的Hopper系列芯片。

锁定国产算力替代的窗口期

当前正值AI算力需求爆发和国产化替代的关键窗口期。

此前,在受美国出口禁令影响前,中国市场中主流的AI芯片正是英伟达经“阉割”后特供中国的H20。直到今年12月,特朗普才宣布更先进的英伟达H200获准出口中国,但相关产品目前并未真正“重返战场”,黄仁勋也表示“现在已不知道中国是否会接受H200”。

目前从MUSA发布会上披露的信息来看,摩尔线程的新产品或许会对英伟芯片未来在华的出货前景造成一定的压力。

相对于英伟达目前在美国市场主流发货的Blackwell系列芯片,摩尔线程方面的数据显示,华山芯片在访存容量上已实现超越,访存带宽处于同一水平线,但是,在浮点算力和高速互联带宽方面还有不小差距。当然,英伟达已经预计明年也将量产下一代超级芯片Rubin。


截图来自MUSA开发者大会现场直播视频

张建中在发布会上明确表示,在新的AI芯片性能和KUAE万卡智算集群提供的软硬件协同优化后,同数据量摩尔线程在DeepSeek-V3和R1等主流大模型训练的下游任务测评分数已经高于英伟达的Hopper芯片。

“过去,大部分大模型开发者不敢用国内的卡训练,怕训练的结果不好,但我们现在可以很有信心地跟大家说,如果你以前是在Hopper上做训练,你今天用我们的新产品去训练你的大语言模型,效果只会比它好,不会比它差。”张建中说。

在国产替代的诉求之下,在中国本土市场,国内推理芯片已经大量取代外国产品。在摩尔线程等公司的推动下,信创、智算中心芯片国产化率大幅提升,但互联网数据中心,尤其是大模型训练场景,仍对英伟达H系列芯片需求度较高。

从单点突破转向平台与生态构建

想要真正赶超英伟达,除了芯片性能,生态构建上的挑战更为迫切。在我们看来,摩尔线程这场大会很重要的一个目标是,建立类似英伟达CUDA的,以MUSA架构为核心的开发者生态护城河。

发布会上,中国工程院院士、清华大学计算机教授郑纬民称,在全球经贸变局之下,“主权AI”已变成各国必须应对的现实问题。

在构建“主权AI”方面,算力自主、算法自强和生态自立是核心支撑。其中生态问题显得尤为重要,因为“不是你有芯片能跑一个软件就可以了,关键是要让开发者愿意用这个芯片”。

但对此,张建中也颇为乐观。他表示,只要以摩尔线程MUSA为代表的国产英伟达CUDA生态替代栈做得足够好,就能让足够多的开发者愿意长期在这套栈上写代码,解决生态自立的问题。


截图来自MUSA开发者大会现场直播视频

张建中也在发布会上宣布公司的Musa5.0全面升级,能够支持目前全功能GPU中包括国内、国外的所有生态。他还表示,生态构建需要更多开发者加盟,呼吁“用自己的生态来开发自己的应用”,让整个国产计算集群能够得到更广泛的应用。

此前,摩尔线程的IPO招股说明书中也承认,英伟达CUDA生态在行业生态内处于垄断地位,公司未来拓展业务将面临GPU芯片研发难度高及计算生态壁垒构建困难的挑战。

可见后续,生态构建会是摩尔线程未来发力的重点,这也将成为其公司从技术发布迈向生态构建的关键一步。(作者|胡珈萌,编辑|李程程)

来源:https://www.163.com/dy/article/KH7S2TUU05118O92.html
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