摩爾線程vs沐曦vs寒武紀

摩爾線程、沐曦、寒武紀雖同屬中國國產高端算力晶片賽道，但核心定位、技術路線和產品佈局差異顯著：

1.技術路線與核心定位：寒武紀是AI專用ASIC晶片“專才”，自研MLU架構聚焦AI計算，針對大模型訓練、智能駕駛等場景精簡冗餘功能，能效比突出；沐曦是通用GPU“性能專家”，基於XCore架構主打全端異構計算，側重AI訓練推理+通用計算的高性能輸出；摩爾線程是全功能GPU“通才”，MUSA統一架構整合AI計算、圖形渲染等四大引擎，追求“一芯多用”，覆蓋消費級與企業級市場。

2.產品佈局：寒武紀建構“雲端-邊緣端-終端”全場景AI晶片體系，思元系列主打AI推理（兼顧部分訓練）；沐曦形成曦雲C（訓推一體）、曦思N（推理）、曦彩G（圖形渲染）的產品矩陣，聚焦B端高性能計算；摩爾線程覆蓋消費級顯示卡（MTT S80）和資料中心加速卡（S5000），是中國唯一打通消費級與企業級GPU市場的廠商。

3.商業與生態：寒武紀已實現盈利，政務/網際網路領域滲透率高；沐曦GPU出貨量領先，依託中國國產供應鏈實現全產業鏈閉環；摩爾線程軟體生態對CUDA相容性最優，商業模式最貼近輝達，但尚未盈利。

一、技術層面：分層突破形成算力供給“組合拳”，填補中國國產替代空白 三家企業的路線分化，恰好適配了中國AI算力的多元需求：寒武紀的ASIC架構在AI推理場景（如智能駕駛、推薦演算法）實現能效比優勢，2025年前三季度淨利潤16.05億元的盈利表現，驗證了“專精型AI晶片”的商業化可行性；沐曦的通用GPU聚焦高端AI訓練（曦雲C600對標H100），全產業鏈中國國產閉環能力使其在省級智算中心規模化落地，成為突破輝達高端算力壟斷的核心力量；摩爾線程的全功能GPU則補齊了消費級、邊緣端算力缺口，是中國唯一覆蓋資料中心與消費電子的廠商，其Direct X12圖形加速能力還拓展了AI+工業設計、數字孿生等邊緣場景。這種“推理（寒武紀）+訓練（沐曦）+全場景（摩爾線程）”的分層佈局，讓中國國產AI算力從“單點可用”走向“全場景適配”，2027年中國雲端AI晶片中國國產替代率預計超80%，將徹底擺脫對輝達單一供應商的依賴。

二、生態層面：從“硬體追性能”到“軟體建壁壘”，成長期陣痛與機遇並存 當前中國AI產業的核心挑戰仍在生態：輝達CUDA擁有2000萬開發者，而寒武紀MLU Rush僅10萬，摩爾線程MUSA架構雖實現CUDA高相容，但生態建構需長期投入。不過政策與市場正形成合力推動生態破局：六部門明確2025年建成105EFLOPS智能算力，科創板改革為未盈利的沐曦、摩爾線程提供融資支援；同時，字節、百度等大廠主動適配中國國產晶片（如寒武紀思元590落地字節推薦系統），倒逼開發者遷移至中國國產工具鏈。未來2-3年，生態增長速度將成為關鍵：若摩爾線程能將MUSA開發者規模提升至百萬級，沐曦完成大模型訓練場景的全流程適配，中國國產AI生態將從“政策驅動”轉向“市場自發”，真正具備與輝達抗衡的底氣。

三、產業層面：自主可控成核心主線，商業化與供應鏈雙輪驅動 三家企業的進展印證了中國AI產業的兩大趨勢：一是商業化從“政務訂單”向“市場化盈利”轉型，寒武紀從安防、政務走向網際網路大廠，沐曦在金融、軍工等高合規要求領域形成替代方案，摩爾線程靠信創項目積累現金流，均說明中國國產AI晶片已過“實驗室階段”，進入規模化落地期；二是供應鏈自主化加速，沐曦的7nm Chiplet+ HBM3e架構、摩爾線程的12nm量產能力，結合中國國產3D混合鍵合技術突破（14nm晶片能效比肩輝達A100），讓中國AI算力擺脫“卡製程、卡封裝”的風險。 整體來看，中國AI發展已從“跟跑”進入“並跑”階段：短期靠政策與中國國產替代紅利實現規模擴張，中期靠生態建設鞏固市場壁壘，長期則有望憑藉全場景算力佈局+自主供應鏈，在全球AI競爭中形成“中國範式”——不再單純比拚晶片性能，而是打造適配本土需求的“算力+場景+生態”閉環。 (小趙聊期)