英伟达Q1收入260亿美元，同比增长262%，市值直冲3万亿美元——这点燃了全球AI和半导体市场。交银国际的评价是：“虽然不乏竞争者，但英伟达数据中心的高增长，将维持至少2年”。 同时，市场对英伟达的热切期待，正在演变为对GPU芯片、智算中心全行业的追捧。
英伟达市值持续超越三万亿背后，是市场对其技术路线、商业模式、市场前景的认可。而在中国这样一个技术迅猛发展、市场前景广阔的新兴市场，是否会再催生一个如英伟达的高成长性芯片公司？
寻找“中国英伟达”，就是要寻找与英伟达底层商业逻辑最为接近的公司。在中国众多优秀芯片公司中，我们不得不把目光落在一家仅用100天就成长为独角兽，在国产AI芯片市场不可忽视的GPU公司——摩尔线程。
全球AI的日新月异与中国机会
百川终将归海，AI奇点到来。英伟达一季报只是开胃菜，近期的AI和芯片领域可谓是日新月异。
OpenAI提出7万亿芯片计划，宁可与全球AI产业链“为敌”；苹果将在6月公布AI全新战略；英伟达在Hopper之后的下一代芯片Blackwell已提速量产，今年Q3就将放量出货，年出货量可达150万片以上。
英伟达不打算做英特尔那样的牙膏厂，Blackwell的再下一代芯片Rubin，更是将换代间隔从2年缩减到1年1代，甚至制程都要重新规划以绕开台积电产能的限制，因为所有科技公司都对先进算力趋之若鹜，没人愿意等上12个月才能拿到H100。
这还不包括大模型公司和科技巨头在软件、数据、算法层面的变化，性能突破、兼并整合、再融资也是热闹非凡。
在令人兴奋的喧嚣声中，英伟 *** 以崛起的数据中心业务，在24个月内从30亿美元/季度暴增到226亿美元/季度，Google、META、亚马逊等巨头为其贡献了80%的营收。算力需求激增、数据中心功耗暴涨，Scaling Law之下的算力需求似乎是无上限的。
从业务板块来看，英伟达数据中心单季收入高达惊人的226亿美元，环比增长23%（上一季度数字已很惊人），是其超级增长引擎；游戏业务收入则为26亿美元，环比增长8%，是稳定的现金奶牛；视觉成像和自动驾驶等则稳步增长。
而在中国市场，“百模大战”之下的中国机会更令人兴奋。由于众所周知的原因，英伟达的中国市占率步步收紧，中国芯片正迎来崛起的窗口期。据The Information报道，中国监管层要求科技公司增加对国产AI芯片的采购量，这将对国产算力产生较大利好。阿里、腾讯、百度、字节对高性能算力趋之若鹜，也希望尽快实现国产化替代。
对技术自主可控的需求在AI时代显得尤为重要。中国这样一个有着巨大市场和潜力的国家，在以金融、电信、电力、能源等行业为开端的技术自主可控试点中更是创造出了千亿级市场。AI时代，算力是基础，国产芯片将成为刚需。据中国移动透露，预计2024年AI智算采购规模将达到17EFLOPS（FP16）及以上，占公司总体算力规模比例达到40%左右。据业内人士表示，等到中移动下一轮集采时，国产算力占比就有望超过50%。中国市场的巨大机会正在反哺优秀的中国芯片企业。
中国版英伟达，花落谁家？
那么在中国，哪家公司能像英伟达一样，以通用GPU技术横扫数据中心、游戏、视觉成像等赛道呢？纵观国内，从统一的系统架构、视觉+AI智算卡的产品布局、具备千卡以上大规模集群部署能力、以及团队基因和国际化视野这几个角度来看，与英伟达最为神似的是GPU公司摩尔线程。
摩尔线程创始人张建中曾是英伟达全球副总裁、中国区总经理，核心技术团队大多来自英伟达等芯片巨头，拥有国内领先的全栈自研实力。从诞生之日起，摩尔线程就选择“全功能GPU”这一难度更大、潜力更高的技术路线。基于摩尔线程自研MUSA架构，摩尔线程GPU内置AI加速、视频编解码、3D图形渲染、科学计算四大计算引擎，可以满足大模型、AIGC、数字孪生、物理仿真和图形渲染等多个场景需求，是国内唯一可以在功能上与英伟达对标的公司，覆盖的场景和潜在市场也是如此。
在硬件方面，摩尔线程是国内唯一一次性设计点亮，并实现量产和商业化的通用型全功能GPU公司。苏堤、春晓、曲院三颗全功能GPU芯片均在创纪录的短时间内，实现了高性能设计和量产。更不用说，摩尔线程是目前唯一一家量产并在京东公开售卖国产图形显卡的公司。摩尔线程是有技术底蕴的，旗舰显卡MTT S80现已支持大量DirectX11游戏，硬件性能更是达到了RTX3060水准。不止图形渲染，摩尔线程在AI领域已经悄悄建立起了从芯片到板卡，从服务器到集群的AI智算产品线。
软件方面，基于MUSA架构，摩尔线程打造了完整的软件栈，包括统一的编程模型、软件运行库、驱动程序框架、指令集架构和芯片架构等。摩尔线程2023年就推出MUSA Toolkit 1.0软件工具包，包含MUSA驱动、运行时库、编译器、AI加速库、数学库、通信库等，可充分发挥摩尔线程GPU的计算能力。与此同时，摩尔线程还推出了代码移植工具"musify"，可以很好兼容CUDA，零成本完成CUDA代码自动移植，之后用户短时间内即可完成热点分析和针对性优化，大大缩短迁移优化的周期，让开发者省时省力省心。
摩尔线程还拥有国内首屈一指的显卡驱动团队，以月为单位提升S系列显卡的性能，对Direct X12的支持指日可待。从2022年开始，摩尔线程还布局了自己的云计算团队，仅用1年多时间就推出了软硬一体的夸娥智算中心全栈解决方案，其分布式并行计算、集群可靠性、高性能通信的能力都是有先进的软件能力支撑。
千卡集群是对标英伟达的入场券
数据中心无疑是目前英伟达的核心增长引擎，千卡、万卡集群是高营收的基石。据财报显示，英伟达数据中心Q1营收226亿美元，环比增长23%，单季度收入甚至高于2021年全年。
SORA、Llama3、GPT5这几个今年爆火的大模型，制造了天量的算力需求，达到了万卡级别，比如META推出两个24576块H100 GPU的超大集群，对应下一代的AGI训练。
对国产算力来说，必须具备千卡集群的能力，这是对标英伟达的入场券。目前摩尔线程就是能建设全国产千卡集群的唯二公司。
在AI大模型腾飞之初的2022年，摩尔线程就瞄准了国内AI算力市场，洞察大模型算力需求，从智算卡开始，逐渐布局服务器、大规模集群，最终在2023年推出夸娥千卡智算集群——以全功能GPU为底座，软硬一体化的全栈解决方案，包括了大模型平台、KUAE集群管理平台，以及计算、 *** 、存储等基础设施。
夸娥千卡智算集群具备8大核心能力，在软硬件上全面对标英伟达。依次来说，夸娥的核心优势是模型覆盖、CUDA兼容、断点续训、分布式训练、推理加速、高性能通信、高性能存储和集群可靠性，确保了高兼容性、高稳定性和高算力利用率。
夸娥解决了国产算力商业化的2个核心技术痛点。首先，集群规模上到千卡之后，有效算力利用率会大幅下降。对此，摩尔线程从算法、通信、调度、硬件资源配置等多个方面协同优化，可实现高达91%的千卡集群性能扩展系数。其次是大规模集群的故障率问题，摩尔线程的应对措施是系统级的集群监控、故障诊断和恢复能力，在千卡集群上达到了7天连续无故障训练和分钟级的故障恢复。
那么夸娥的实测效果如何呢？日前，国内领先的AI算力中间层公司无问芯穹，已用夸娥千卡智算集群成功进行了的3B规模大模型实训。无问芯穹的目标是实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署，融合“M种模型”和“N种芯片”。这次MT-infini-3B实训模型训练总用时13.2天，集群训练稳定性达到100%，千卡训练和单机相比扩展效率超过90%。实训出来的MT-infini-3B性能在同规模模型中跻身前列，在C-Eval，MMLU，CMMLU等3个测试集上均实现性能领先。
此外，摩尔线程还与多个国产大模型完成了训练、推理的兼容适配，合作伙伴包括了滴普科技、实在智能、羽人科技等多家知名公司。
夸娥千卡集群的落地正在提速。自从2023年11月发布以来，摩尔线程已在全国建设了3个千卡以上级别的智算中心，分别位于北京亦庄、北京密云和江苏南京，并正在快速迈向万卡集群时代。
所以，数据中心和千卡万卡集群的落地，既是对标英伟达的入场券，又是国产AI芯片公司竞逐万亿蓝海市场的增长引擎。结合中国AI算力千载难逢的市场机遇，以摩尔线程为代表的国产GPU公司，有着不可 *** 的商业机会。
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