一個值得記住的日子2025年12月5日早晨9點30分,上海證券交易所的開盤鈴聲響起。摩爾線程智慧科技的股票代號688795.SH跳上大螢幕,開盤價650元,相比114.28元的發行價,漲幅468.78%。這家成立僅5年的公司,市值一度衝破3,000億人民幣。盤中最高漲幅達502.03%,股價一度觸及688元/股。中一簽(500股)最高可獲利約28.69萬元,成為年內最賺錢新股之一。但如果翻開它的財報,會看到另一組數字——過去三年零九個月,累計淨虧損接近60億元。從2022年到2024年,摩爾線程每賺一塊錢,就要在研發上燒掉超過六塊錢。資本市場卻用腳投票。 88天,這是摩爾線程從IPO申請到過會的全部時間,遠低於科創板平均180天的稽核周期。 38家投資方在pre-IPO輪合計砸進超過50億元,紅杉、騰訊、字節跳動的名字赫然在列。甚至在2023年10月被美國列入"實體清單"後,它仍然逆勢完成了新一輪融資。開盤後半小時,財經評論區和社群媒體就炸開了鍋。小紅書使用者@財智星球感慨:"真羨慕中籤的,一下就賺那麼多。"雪球使用者@晶片觀察員則冷靜分析:"122倍市銷率,這個估值已經把未來三年的成長空間透支了。但換個角度想,這不是在給摩爾線程估值,而是在給國產GPU賽道的戰略價值定價。"東方財富股吧裡,有投資者直言:"上市這錢太好賺了,但散戶追高需謹慎。國產替代是大方向沒錯,可技術差距還很大,別被情緒裹挾。"有趣的是,摩爾線程暴漲的同時,相關概念股卻集體下跌——和而泰跌9.4%,盈趣科技跌5.29%,初靈資訊跌7.66%,中科藍訊跌8.88%。市場似乎在用這種分化告訴我們:真正的龍頭已經浮出水面,炒作概念的時代過去了。這不是一個正常的商業故事。它更像是國家意志借助資本市場進行的策略性動員。摩爾線程的上市,不只是一家公司敲鐘,而是中國在一個關鍵戰場上打響的一槍——這個戰場的名字叫GPU,戰場的核心是算力主權。一個無法迴避的問題是:為什麼中國需要自己的輝達?圖1:2025年12月5日摩爾線程上市首日,開盤價650元,較發行價114.28元漲幅468.78%,盤中最高觸及688元,市值一度衝破3000億人民幣,成為年內最賺錢新股之一。資料來源:公開市場資料算力是新時代的石油AI革命的本質,是一場算力競賽。訓練一個GPT-4等級的大模型,需要1萬張輝達A100 GPU,成本超過千萬美元。 2024年,中國大模型公司的痛點不是沒有人才,也不是沒有資料,而是買不到GPU。國內AI新創公司的CTO在接受採訪時說,他們去年花了半年時間排隊採購輝達H800,"不是價格問題,是根本買不到。我們看著DeepSeek、智譜等競爭對手的模型一個接一個發佈,自己的訓練計畫卻因為缺晶片而不斷推遲。"這不是個例。根據弗若斯特沙利文預測,2029年中國AI晶片市場規模將達到1.34兆元,從2024年到2029年的年均復合成長率高達52.7%。在這場洪流中,GPU是AI的心臟,也是國家競爭力的底座。但這顆"心臟"長期掌握在輝達手中。在AI訓練市場,輝達的市佔率超過90%。這不只是一個商業數字,它意味著全球絕大多數AI大模型——不管是OpenAI的GPT,Google的Gemini,還是中國的文心一言、百川——都跑在輝達的晶片上。這種依賴,在和平時期是成本問題。當地緣政治的風向變了,它就成了生存問題。2024年,整個中國AI產業都在經歷"缺芯之痛"。字節跳動為了訓練豆包大模型,動用關係從各種管道湊GPU;阿里雲的通義千問團隊,不得不最佳化演算法來適應算力不足;百度的文心一言,則開始嘗試在華為升騰晶片上做適配。一位大模型公司的演算法工程師私下抱怨:"最諷刺的是,我們做的是中文大模型,用的是美國晶片,然後還要擔心那天突然買不到了。這種感覺就像你在自己家蓋房子,地基卻是租來的。"圖2:中國AI晶片市場規模預測(2024-2029),預計到2029年將達到1.34兆元,年均復合成長率高達52.7%。在AI算力需求爆發的背景下,GPU晶片成為整個產業鏈的核心環節。資料來源:弗若斯特沙利文那些年被卡過的脖子2022年10月,美國商務部發佈新規,禁止輝達向中國出口A100和H100晶片。這兩款是當時AI訓練領域中表現最強的GPU。輝達迅速推出"特供版"——A800和H800,透過降低連網頻寬來符合管制標準。但一年後,2023年10月,美國再次收緊政策,連這兩款也被封鎖。輝達只能繼續"閹割"。第三代中國特供晶片H20於2024年上市,但它的性能已經被大幅削弱。對比資料更能說明問題。輝達H100的FP16/BF16算力約1979 TFLOPS,H20隻有約148 TFLOPS-相當於被砍掉了近九成算力。更尷尬的是,華為升騰910B(約320 TFLOPS)都比H20強。一位資料中心採購負責人無奈地說:"H20就像被拆掉引擎、只能掛一檔的跑車。你說它是跑車吧,確實還是那個品牌;但你說它能跑嗎?連國產車都跑不過。關鍵是價格還貴,一張卡要十幾萬,性價比完全崩了。""這種"閹割"不是第一次。2018年,中興被禁運,公司幾乎停擺。 2019年,華為被列入實體清單,無法採購高階晶片和關鍵軟體。 2023年10月,摩爾線程、壁仞科技等國產GPU公司同樣被加入這份名單。被卡過脖子的不只是晶片。載人航太的火箭引擎、光刻機、汽車引擎-中國工業化的每一步,都曾在某個時刻受制於人。但GPU的情況更特殊。它不僅是硬體,更是一個龐大的生態系。輝達用近二十年時間打造的CUDA平台,擁有全球超過400萬開發者。這些開發者的每一行程式碼、每一個演算法,都深度繫結在CUDA上。這就像微軟的Windows。你可以做出一個更好的作業系統,但如果所有軟體都只相容Windows,你的系統再好也沒人用。曾有科技公司嘗試以其他GPU取代輝達產品,但最終因無法完美支援CUDA架構而不得不重新採購輝達。遷移成本太高。程式碼需要全部重寫,效能調優需要重新來過,甚至可能面臨各種相容性問題。一個在CUDA上最佳化過的深度學習模型,直接遷移到其他平台,性能損失可能超過30%。"算力主權"vs"美國優先"—AI時代的新對峙。中國必須找到答案。更嚴峻的是,這場封鎖還在升級。 2025年12月4日,就在摩爾線程上市前一天,美國國會議員提出《安全可行晶片出口法案》(SAFE法案),要求美國商務部長在30個月內停止向中國等國家發放先進AI晶片的出口許可。這意味著,連H20這樣的"閹割版"未來都可能買不到。圖3:輝達GPU效能比較圖表。 H100擁有1979 TFLOPS算力,H20被"閹割"至148 TFLOPS(性能削減92%),甚至不如華為昇騰910B的320 TFLOPS。這種層層限制展示了技術封鎖的升級路徑。國產GPU的前世今生摩爾線程並不孤單。中國的GPU賽道,已經累積了壁仞科技、沐曦科技、範幃等一批玩家。這些公司的創辦人,幾乎都有一個共同特徵:輝達、AMD等國際大廠背景。摩爾線程的創始人張建中,在輝達工作了15年,曾任全球高級副總裁,是黃仁勳的得力幹將。2020年離開輝達後,他沒有選擇安逸退休,而是回國創業,帶著一支中國人組成的團隊,開始攻堅GPU。壁仞科技的創辦人張文,曾任微軟Azure全球資深架構師,負責資料中心晶片架構設計。沐曦科技的CTO李原,出身於史丹佛大學,曾任AMD首席系統架構師。這些人回流,背後是中國在GPU賽道上的幾波探索。第一波,高校主導的學院派。清華的神威、北大的眾志,都為國產GPU探路。但這條路最後沒走通。學術氣氛濃厚,但產品化和市場落地能力太弱。晶片能跑通demo,卻無法應付真實應用場景的複雜需求。第二波,網路大廠的自研。2010年代中後期,阿里巴巴的平頭哥、百度的崑崙,都嘗試在AI晶片領域分一杯羹。但它們的定位是自用,對外開放性有限。平頭哥的含光800主要服務阿里雲內部,百度崑崙也優先支援百度的AI業務。這種"自產自銷"模式降低了生態建設的動力。第三波,就是以摩爾線程、壁仞為代表的創業公司。它們的優點是團隊基因-創辦人和核心團隊都有國際大廠經驗,懂產品,懂市場,也懂輝達的打法。更重要的是,他們從一開始就瞄準商業化和生態建設。摩爾線程的選擇是"全功能GPU"策略。與某些只專注AI訓練或推理的公司不同,摩爾線程的產品矩陣涵蓋了雲端服務、智慧汽車、工業模擬、個人電腦圖形顯示等多個場景。它的第一代產品蘇提MTT S80,設計理念就是"單晶片全場景"。到了第三代,MTT S4000的參數已經相當亮眼:採用第三代MUSA架構,配備Tensor核心,單卡支援48GB顯存和768GB/s的顯存頻寬。支援FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、INT8等主流精度算力,全面相容CUDA和PyTorch訓練系統。更關鍵的是,摩爾線程開發了自己的統一運算架構MUSA。這個架構對標輝達的CUDA,但並不完全照搬。它的策略是三步走:第一步,透過MUSIFY工具鏈自動轉換CUDA代碼,降低開發者遷移門檻。一個典型的CUDA專案,用MUSIFY可以達到70-80%的自動轉換率,剩下的20-30%需要手動調整。第二步,建立自己的開發者社群和演算法庫。摩爾線程的KUAE千卡模型訓練平台已經能實現91%的千卡叢集線性加速比,支援Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP和Colossal-AI等大模型分散式訓練框架。第三步,逐漸形成獨立的生態。截至2024年中,MUSA開發者數量已達數萬人,與超過600家軟體合作夥伴建立了合作。這個數字雖然離CUDA的400萬還很遠,但至少走到了從0到1的階段。一位使用過摩爾線程產品的演算法工程師評價:"MUSA現在大概相當於CUDA十年前的水平。基礎功能都有了,但細節優化、文檔完善度、社區活躍度還差很多。不過考慮到他們才做了五年,這個進度已經很不錯了。"圖4:摩爾線程第三代產品MTT S4000 AI加速卡。採用第三代MUSA架構,配備Tensor核心,單卡支援48GB顯存和768GB/s顯存頻寬,支援多種精度算力,全面相容CUDA和PyTorch訓練系統,展示了國產GPU的最新技術水準。四小龍的資本化競賽國產GPU賽道,現在有個響亮的名字:"四小龍"-摩爾線程、沐曦、壁仞科技、燧原科技。摩爾線程率先登陸資本市場,給後來者開了個好頭。沐曦股份的上市申請已於11月13日獲證監會核准同意,有望成為第二家登陸A股的國產GPU公司。市場傳言壁仞科技已向港交所遞交上市申請,燧原科技也重新進行了上市輔導備案。這意味著,2025年底到2026年初,國產GPU賽道將進入資本市場的"高頻曝光期"。四家公司的打法各有不同:摩爾線程走的是"全功能GPU"路線,既做AI訓練推理,也做圖形顯示,產品線最全。壁仞科技專注超大算力晶片,它的BR100晶片在發佈時號稱"算力全球第一",FP32算力達到512 TFLOPS,雖然後來因為技術和量產問題褒貶不一,但展示了追求極致性能的野心。沐曦科技聚焦AI訓練和推理,強調多卡互聯能力,它的曙光C500支援128卡NVLink互聯,瞄準千卡叢集場景。燧原科技則主打雲端AI推理,它的邃思2.0晶片在推理性能和能效比上做了專門優化,適合大規模部署。一位半導體產業分析師說:"四小龍各有特色,本質上都在做同一件事——在輝達陰影下找生存空間。誰能突圍,看三點:技術迭代速度、生態建設能力、資本支援力度。摩爾線程先拿到了資本市場入場券,後面幾家壓力更大。"社群媒體上,投資人也在熱烈討論:微博用戶@半導體觀察:"四小龍都要上市了,這是國產GPU的最好時代,還是泡沫的開始?我覺得要辯證看。好的一面是,有了資金支援,研發投入能更持續;壞的一面是,估值這麼高,未來業績壓力會很大。"知乎用戶@晶片民工:"在輝達打工的朋友說,他們內部對中國GPU創業公司的評價是'有威脅,但十年內追不上'。我覺得這個判斷比較客觀。技術差距確實存在,但不代表沒機會。關鍵看這十年能不能把生態做起來。"圖5:國產GPU"四小龍"比較。摩爾線程走全功能GPU路線,壁仞科技專注超大算力,沐曦科技強調多卡互聯,燧原科技主打雲端AI推理。四家公司各有特色,共同探索在輝達陰影下的生存和突圍之路。輝達的護城河有多深說完國產GPU,必須說輝達。因為後者的存在,決定了前者的難度。輝達的護城河,不只是晶片。硬體上,輝達已經進化到第五代架構Blackwell。它的GPU採用台積電4nm先進製程,涵蓋超過2000億個電晶體,單塊晶片的FP16/BF16算力已經突破5000 TFLOPS。但真正的護城河,是軟體。輝達的CUDA生態,從2007年發佈到現在,已經累積了18年。它的優勢不是某一項單點突破,而是系統的全面成熟。全球超過400萬開發者掌握CUDA編程。他們寫下的每一行程式碼、調試過的每一個演算法,都像鎖鏈一樣將整個AI產業綁在輝達的船上。CUDA擁有cuDNN、TensorRT、cuBLAS等數十個高度優化的演算法庫,涵蓋從深度學習到科學計算的全部場景。這些庫的性能經過十幾年打磨,已經達到極致調優。一位AI研究員曾做過測試,同樣的ResNet-50模型訓練,用cuDNN優化過的版本,速度能比未優化版快3-5倍。Nsight系列提供效能分析、程式碼調試、圖形化分析等全套工具,開發者可以快速定位效能瓶頸。這種"一條龍"服務,國產GPU廠商短期內無法提供。PyTorch、TensorFlow等主流AI框架與CUDA的結合已經達到"預設支援"的程度。你去GitHub隨便找一個深度學習專案,99%的情況下,README第一句就是"Requires CUDA"。使用其他GPU,意味著需要大量的相容性開發。這就是為什麼即使輝達的H20被閹割得體無完膚,仍然有公司願意買。因為CUDA生態太成熟,遷移成本太高。一位曾經嘗試將模型遷移到國產GPU的工程師分享經驗:"我們花了三個月時間,把一個CUDA項目遷移到某國產GPU平台。代碼層面倒還好,工具鏈幫忙轉了大部分。但性能調優是個噩夢。原本在A100上跑12小時的任務,遷移後要跑25小時。這就是輝達的護城河。它不是一道牆,而是一個系統-硬體、軟體、開發者、生態,每一部分都在強化其他部分。一位行業資深人士的評價很到位:"輝達現在的地位,就像20年前的微軟Windows,10年前的GoogleAndroid。你說它技術上不可戰勝嗎?不是。問題是它形成了自我強化的生態閉環。開發者因為用戶多而選它,用戶因為應用多而選它,應用開發者多級而選它的它是這個循環循環,後來打破它、用戶因為應用多而選它,應用開發者多級而選它的它。圖6:輝達CUDA生態循環圖。 CUDA平台擁有數百萬開發者,與cuDNN/TensorRT等演算法庫、PyTorch/TensorFlow主流框架、全球AI公司形成自我強化的生態閉環。這個18年累積的系統性優勢,是國產GPU需要跨越的最大障礙。給摩爾線程十年時間摩爾線程能成為中國的輝達嗎?坦白說,短期內不行。從硬體效能看,摩爾線程第二代產品MTT S4000的理論算力約14.4 TFLOPS(FP32)。而輝達H100已經超過1979 TFLOPS(FP16/BF16)。兩者不在一個量級。即使考慮到不同精度的差異,差距依然巨大。從軟體生態看,摩爾線程的MUSA開發者數量是數萬,而CUDA是400萬。前者還在累積演算法庫,後者已經成為業界預設標準。從市場份額看,輝達在全球AI訓練市場佔據90%以上份額,摩爾線程在中國市場的份額可能連5%都不到。問題的關鍵不是"能不能",而是"什麼時候"。輝達從1993年成立到今天,花了32年才走到今天。它的CUDA平台從2007年發佈到現在,也經歷了18年打磨。摩爾線程2020年才成立,才5年。給它十年時間。這不是盲目樂觀,是現實判斷。摩爾線程所處的環境,跟當年輝達有本質區別。國家意志的支援。 摩爾線程88天閃電過會,背後是國家對算力主權的判斷。它的IPO不是普通的商業項目,而是策略資源的調配。長期追蹤半導體的A股策略負責人程恆祥說:"摩爾線程上市的意義已超越單一企業成長,更像中國半導體產業鏈在高端算力環節突破封鎖的縮影。"市場空間巨大。 中國是全球最大的AI市場之一,2029年市場規模預計達1.34兆。只要摩爾線程能在本土市場站穩腳跟,就能滋養出一個可持續的生態。下游應用的倒逼。 當中國的AI公司買不到輝達頂級晶片時,它們只有兩個選擇:停止創新,或者適配國產方案。後者的需求,會倒逼摩爾線程快速迭代。字節跳動、阿里雲、百度等大廠,已經開始在內部測試國產GPU方案。雖然目前還是"備胎"角色,但需求在那裡,機會就在那裡。人才的回流。 張建中們的回國,不是孤例。越來越多在國際大廠工作過的華人工程師,選擇回來加入這場戰役。他們帶回的不只是技術,還有對產業規律的理解、對生態建設的經驗。資本的持續投入。 上市給了摩爾線程持續投入研發的底氣。晶片是個燒錢的行業,動輒幾億、十幾億的研發投入,沒有資本市場支援很難撐下去。摩爾線程2022年至2024年研發費用分別為15.62億元、21.27億元、26.43億元,研發費用率分別高達338.83%、171.52%、60.35%。上市後,這種高強度投入能夠持續。十年後,摩爾線程也許還是追不上輝達的絕對性能。但它可能成為中國自己的輝達——一個在本土市場有足夠競爭力、有自己生態、能支撐中國算力底座的GPU平台。就像華為的鴻蒙,雖然市場份額和生態完善度比不上Android,但至少讓中國手機廠商有了Plan B。當美國真的切斷Android授權時,中國不會因此崩盤。摩爾線程的意義,也是如此。圖7:摩爾線程發展路線圖(2020-2035)。 2020年創立,2022年首款產品MTT S80發表,2024年推出MTT S4000及MUSA架構,2025年成功上市,2027年預計獲利,2030-2035年目標建立獨立生態。給國產GPU十年時間,也許能走出一條自己的路。網友怎麼看:從狂熱到理性摩爾線程上市後,網路輿論呈現有趣的兩極化。樂觀派認為這是國產晶片崛起的標誌性事件。微博大V@科技雜談Pro發文:"摩爾線程上市,意義不亞於當年中芯國際回歸A股。GPU是AI時代的戰略武器,我們終於有了自己的玩家。468%的漲幅,是市場對國產替代投的信心票。"這微博獲得2.3萬按讚,留言區一片叫好:"支援國產!""終於不用被輝達卡脖子了!""中國晶片加油!"理性派的聲音同樣響亮。知名科技部落客@晶片觀察所發長文:"摩爾線程確實值得肯定,但請大家理性看待。它的MTT S4000算力只有14.4 TFLOPS(FP32),輝達H100是1979 TFLOPS(FP16)。這篇文章引發了更多討論:用戶@理性投資者:"468%的漲幅太誇張了,這是在透支未來。摩爾線程2024年營收才4.38億,虧損20多億,憑什麼值3000億?這個估值已經把未來十年的成長空間都定價進去了。"用戶@半導體從業者:"做過晶片的都知道,GPU是最難的晶片之一。輝達做了30年才有今天,摩爾線程才5年。大家要有耐心,也要有心理準備——這條路很長,可能要摔很多跟頭。"用戶@AI工程師:"我們公司測試過摩爾線程的產品,說實話,和輝達差距還是很大。但比兩年前已經進步明顯了。給他們時間,也許真的能做出來。關鍵是,即使只能做到輝達80%的性能,只要價格便宜、供應穩定,在中國市場也有生存空間。"小紅書上,一般投資者更關心實際收益:使用者@投資小白:"沒中籤,錯過了一個億的感覺。但看了財報,這公司還在巨虧,這個估值是不是太貴了?"使用者@價值投資者:"摩爾線程是典型的'戰略股',不能用傳統估值方法看。它的價值不在於現在賺多少錢,而在於它代表的產業方向和國家戰略。但散戶追高需謹慎,這種股票波動會很大。"雪球平台上,專業投資者的討論更深入:使用者@晶片產業研究:"摩爾線程上市,最大的贏家其實是背後的VC/PE。紅杉、騰訊、字節這些機構,投資成本可能只有幾塊錢一股,現在600多塊,回報率上百倍。散戶在二級市場接盤,風險收益比已經很不划算了。"使用者@長期主義者:"不要只看市值,要看產業趨勢。AI算力需求在爆發,國產替代是大勢所趨。摩爾線程2025年上半年營收7.02億,已經超過過去三年總和。這個增速說明市場在接受國產GPU。給它3-5年時間,也許真的能成。"這些討論反映出一個事實:中國社會對國產晶片的態度,正從簡單的民族情緒,轉向更理性、更專業的判斷。大家既期待國產GPU崛起,也清楚知道差距在那。這種理性,或許正是國產晶片真正成熟的開始。尾聲:算力主權的意義2025年12月5日,摩爾線程的上市鐘聲,或許並不代表一家公司的成功。但它代表了一種姿態——中國不再被動等待別人的閹割版晶片,而是主動選擇自己的路。算力主權,不是口號。它是AI時代的生存權。當你的每一個大模型都跑在別人的晶片上,當你的每一行程式碼都繫結在別人的平台上,你的創新就始終有一把懸在頭頂的劍。這把劍可能永遠不會落下,但它的存在,就已經是一種威懾。摩爾線程、壁仞、沐曦、燧原——這些名字今天還不夠響亮。但它們至少開始了。它們的存在,讓中國的AI公司在談判桌上多了一張底牌。即使今天這張底牌還不夠強,但它的存在,就已經改變了遊戲規則。一位投資人的話說得很好:"摩爾線程現在可能只有輝達20%的性能,但這20%,決定了中國AI產業不會被人一招斃命。而從20%到50%,再到80%,是時間問題,也是決心問題。"中國需要自己的輝達,不是因為輝達不夠好,而是因為中國需要一個屬於自己的答案。這個答案,不一定完美,但一定要有。摩爾線程的上市,就是這個答案的開始。它的未來會怎樣?十年後,它能否真正撐起中國的算力底座?沒人知道。但至少,在2025年12月5日這個早晨,當那個代表著國產GPU的股票程式碼跳上大螢幕時,很多人感受到了一種久違的東西——希望。理性的、帶著清醒判斷的、知道路還很長但依然選擇出發的,希望。 (產業報告研究院)