在近日举办的首届MUSA开发者大会上，刚登陆科创板的GPU企业摩尔线程公布了一系列技术突破与产品规划。公司创始人张建中宣布推出新一代全功能GPU架构“花港”，该架构支持从FP4到FP64的全精度计算，计算密度提升50%，能效比达到前代十倍。基于这一架构，摩尔线程将同步开发面向AI训练推理的“华山”芯片与专注图形渲染的“庐山”芯片。
大会现场，中国工程院院士郑纬民通过主题演讲强调，构建自主可控的“主权AI”体系已成为国家战略需求。他指出，国产计算显卡与海外产品的性能差距正逐步缩小，但建设超大规模智算集群仍面临挑战。这位清华大学计算机系教授特别提到，开发者生态的完善程度将直接决定产业竞争力，国产平台需提供更友好的开发环境以吸引开发者群体。
技术展示环节，摩尔线程重点介绍了其“夸娥”万卡智算集群。该集群浮点运算能力达10Exa-Flops，在Dense大模型训练中算力利用率突破60%，MOE架构模型达40%，有效训练时间占比超90%，线性扩展效率保持在95%水平。公司宣称，该集群在多项能效指标上已与国际主流产品持平，且具备更好的兼容性。
在应用落地方面，摩尔线程与硅基流动合作实现了重要突破。双方在DeepSeek R1 671B大模型上完成性能优化，MTT S5000单卡实现每秒4000 tokens的Prefill吞吐量和1000 tokens的Decode吞吐量。公司同步披露了下一代超节点架构MTT C256的规划，该架构将搭载智能SoC芯片“长江”，并推出搭载硬件级光线追踪技术的AI算力本产品。
图形计算领域，摩尔线程宣布产品已全面适配DirectX 12、OpenGL 4.6、Vulkan 1.3等主流接口，并与国产CPU及操作系统完成全栈适配。公司特别透露，即将实现对DirectX 12 Ultimate的完整支持，这将使其图形处理能力达到行业顶级标准。目前其产品已覆盖具身智能、科学计算、6G通信等多个前沿领域。
财务数据显示，这家成立五年的企业虽保持高速增长，但仍处于投入期。今年前三季度营收7.85亿元，净亏损7.24亿元，预计2025年亏损幅度将扩大至7.3亿至11.68亿元。公司警示称，可能面临持续亏损风险，且无法保证在预期时间内实现盈利。这一财务表现与行业其他企业形成呼应——已上市的沐曦股份近三年亏损超30亿元，冲刺港股的壁仞科技同期亏损接近64亿元。
市场格局方面，国产GPU企业正面临严峻挑战。据行业数据显示，2024年中国智能计算芯片市场前两名（英伟达与华为海思）合计占据94.4%份额，剩余市场由15家企业分割，无单家市占率超过1%。在GPGPU细分领域，前两大参与者更垄断了98%的市场。这种竞争态势下，生态建设成为国产厂商突围的关键——从“能用”到“好用”再到“愿意用”的转化过程，将决定企业能否建立真正的技术壁垒。
张建中在闭幕演讲中坦言，GPU行业的竞争本质是生态体系的竞争。摩尔线程将持续加大研发投入，通过MUSA架构的开放创新，与产业链伙伴共同构建自主计算生态。这种战略选择反映出国产GPU企业的普遍认知：在硬件性能追赶阶段结束后，生态建设能力将成为决定市场地位的核心要素。
