摩爾線程創始人、CEO張建中

繼英偉達之后，國產通用GPU公司摩爾線程也要發力“AI工廠”理念。

7月26日消息，2025世界人工智能大會（WAIC）期間，摩爾線程創始人兼CEO張建中宣布，為應對生成式AI爆發式增長下的大模型訓練效率瓶頸，公司將通過系統級工程創新，構建新一代AI訓練基礎設施，致力于為AGI時代打造生產先進模型的“超級工廠”。

張建中表示，除了語言模型之外，所有人都在把模型能力拓展到多模態和世界模型，甚至于具身智能和三維空間里的模擬仿真，它需要大型AI計算基礎設施，但要想建立大型基礎設施的難度就好比建一個Foundry（晶圓廠）一樣，所以他稱之為“AI工廠”（AI Foundry）。Foundry是生產芯片的，而AI Foundry是生產智能的，而摩爾線程提出的“AI工廠”，如同芯片晶圓廠的制程升級，是一個系統性、全方位的變革，需要實現從底層芯片架構創新、到集群整體架構的優化，再到軟件算法調優和資源調度系統的全面升級。其中，基于Triton-MUSA編譯器 + MUSA Graph，基于“平湖”架構的MTT S5000 GPU可實現DeepSeek R1推理加速1.5倍（150%）。

張建中強調，我們正迎來前所未有的生成式AI技術變革，而大模型的發展非常“卷”，從DeepSeek V3發布以來，短短半年，全球前沿模型DeepSeek的“智力”水平提升50%，遠超人類智力水平的增長速度。

“這是一件很可怕的事情，首先我們不要跟模型斗，要把它用好，它是你的Agent，你不能變成它的Agent。短短幾個月，Grok 4直接飆到世界第一，馬斯克只有一個秘訣，就是買了20萬張GPU卡，所以它可以‘卷’成世界第一，用很少的人力，但用強大的財力、強大的算力，所以就是靠算力推動智力的革命。”張建中稱。

據悉，摩爾線程成立于2020年6月，以全功能GPU為核心，致力于向全球提供加速計算的基礎設施和一站式解決方案。摩爾線程創始人兼CEO張建中曾任英偉達全球副總裁、中國區總經理，在GPU這一行業已經深耕近二十年。

成立以來，摩爾線程以自主研發的全功能GPU為核心，致力于為AI、數字孿生、科學計算等高性能計算領域提供計算加速平臺，公司已推出四代GPU架構，其芯片采用先進MUSA技術，并拓展出覆蓋AI智算、云計算和個人智算等應用領域的計算加速產品矩陣，滿足政務、企業及個人消費者等多層次、多樣化需求。

啟動IPO之前，摩爾線程已經完成了多輪融資，整個融資規模超過40億元。投資方包括中國移動、深創投、上海國盛、中銀國際、建銀國際、招商局創投、中關村科學城、紅杉資本等基金和機構。最近一輪投前估值246.20億元。

業務方面，基于自主研發的MUSA架構，公司成功開發出支持 AI 計算加速、圖形渲染、物理仿真和科學計算、超高清視頻編解碼等多場景的全功能GPU芯片。公司四年推出四代GPU芯片架構、四顆GPU芯片系列——蘇堤、春曉、曲院和平湖，流片成功/發布時間分別是2021年、2022年、2023年和2024年，覆蓋 AI 智算、專業圖形加速及桌面級圖形加速等領域，主要生產方式包括板卡/模組、一體機、集群設備等，客戶包括百度（北京百度網訊科技有限公司）、京東平臺、中國郵電器材集團等多家頭部公司。

2022年，摩爾線程推出國產游戲顯卡MTT S80，被譽為“國產游戲第一卡”，也是國內極少數可以支持DirectX 12的消費級顯卡。此外，在數據中心GPU部分，摩爾線程還發布了MTT S4000、S5000等多款計算卡，并擁有千卡智算集群、自有的萬卡集群方案。

招股書中顯示，MTT S80顯卡性能規格與英偉達RTX 3060相當，公司在兩年時間內先后完成24版驅動更新，顯卡性能表現提升數倍，成功兼容近千款游戲和應用。

目前，摩爾線程已成功自主研發并量產第四代高性能 GPU 架構“平湖”，并基于此推出了十余款高性能GPU加速卡與模組，以及D800計算服務器和KUAE智能計算集群等產品，構建了包含芯片設計、硬件產品及軟硬件一體化解決方案的全方位自主可控產品體系。

據悉，最新采用“平湖”架構的摩爾線程MTT S5000加速計算卡對標英偉達H100產品，其FP8計算能力適合對DeepSeek-V3/R1 MoE大模型進行訓練。

如今，基于通用GPU的全方位的自主可控產品體系，張建中提出了摩爾線程更大的“野心”：AI工廠（AI Foundry）。

事實上，英偉達最先提出了“AI工廠”（AI Factory）這一概念，原因在于，英偉達認為與傳統數據中心不同，AI工廠不僅存儲和處理數據，還能大規模生產智能，將原始數據轉化為實時洞察，對于世界各地的企業和國家而言，這意味著顯著縮短價值實現時間，將AI從一項長期投資轉化為提升競爭優勢的直接驅動力，從而讓企業未來將在創新、效率和市場差異化方面引領行業。

那么，在“AI工廠”設計中，英偉達提供強大的計算性能、高級網絡、基礎設施管理和工作負載編排、最大的AI推理生態系統、存儲和數據平臺、設計和優化藍圖、參考架構、為每個企業提供靈活部署等完整、集成的 AI 工廠堆棧，其中從芯片到軟件的每一層都針對大規模訓練、微調和推理進行了優化。這種全棧式方法確保企業能夠部署經濟高效、性能卓越且面向未來的 AI 工廠，以應對 AI 的指數級增長。

黃仁勛曾提到，借助基于英偉達Blackwell Ultra 的GB300 NVL72機架級解決方案，AI 工廠可實現高達 50 倍的 AI 推理輸出。

相比英偉達的“AI工廠”理念，摩爾線程“AI工廠”（AI Foundry）的核心在于基于全功能GPU通用算力，以系統化創新和工程化的能力提升先進模型生產效率。

在張建中看來，打造AI工廠，摩爾線程主要擁有五個技術競爭力：1、擁有全功能GPU，功能完備精度完整，實現加速計算通用性；2、自研MUSA架構，提升芯片有效算力；3、MUSA全棧系統軟件，提升單節點計算效率；4、自研KUAE大規模集群，優化集群效率；5、零中斷容錯技術，提升集群的穩定性和可靠性。

數據顯示，基于第四代“平湖”架構，摩爾線程的AI加速系統（TCE/TME）全面支持INT8/FP8/FP16/BF16/TF32等多種混合精度計算，在保證計算精度的同時，將Transformer計算性能提升約30%；內存系統方面，實現了50%的帶寬節省和60%的延遲降低；獨創的ACE異步通信引擎減少了15%的計算資源損耗，MTLink2.0互聯技術提供了高出國內行業平均水平60%的帶寬；核函數啟動時間縮短50%；GEMM算子算力利用率達98%，Flash Attention 算子算力利用率突破95%；MCCL通信庫實現RDMA網絡97%帶寬利用率；將百GB級備份恢復時間從數分鐘壓縮至1秒，提升GPU有效算力利用率。

張建中表示，依托AI工廠，摩爾線程成功構建起覆蓋“訓練-推理-部署”全流程高效體系，從圖形渲染基石到AI算力引擎，摩爾線程以“KUAE+MUSA”為智算業務核心，加速賦能千行百業，推動全功能GPU驅動的AI技術在物理仿真、AIGC、科學計算、具身智能、智能體、醫療影像分析、工業大模型等關鍵領域的應用與部署。

這意味著，國產計算基礎設施已具備支撐AGI（通用人工智能）時代規模化、高效率、高可靠模型生產的關鍵能力。

當前摩爾定律收入、研發費用不斷增加。招股書顯示，2022年、2023年、2024年，摩爾線程營業收入分別為0.46億元、1.24億元、4.38億元，三年營業收入復合增長率208.44%，累計營收6.09億元；三年研發費用分別為11.16億元、13.34億元、13.59億元，累計研發費用超過38億元。

（本文首發于鈦媒體App，作者｜林志佳，編輯｜蓋虹達）