估值250亿，“中国版英伟达”横空出世？

01

“中国版英伟达”要来了？

2023年，英伟达大火，国内企业越来越多地开始蹭英伟达和人工智能的热度。

一个叫鸿博股份的上市公司，其实就是一个印彩票刮刮乐的印刷厂，蹭上了英伟达的热度。

这家自称是英伟达亲儿子的公司，去年投资了5000多万，购买了20台英伟达服务器，在北京三里屯出租算力，然后号称是中国唯一一家和英伟达合作的民营企业。

虽然英伟达多次表示，本公司不会和小企业合作，但架不住鸿博股份背后的庄家游资炒作，被硬生生的炒高了十倍市值。

还有一家建筑行业的公司，高新发展，之前宣布要收购华鲲振宇70%的股权，就这个名字，华鲲振宇，普通人一听还以为是华为旗下的。

其实这是一个高仿公司名，就因为这个事，本来搞建筑的包工头高新发展一下子成了鸿博股份之后第二家国产算力龙头企业。

倒不是因为资本市场蹭热点的“骗子”太多，而是我们太渴望拥有一个“中国版的英伟达”。

就在最近，另一家被称为最有可能成为“中国版英伟达”的公司，开启了上市辅导。

2024年11月12日，证监会网站显示，摩尔线程在北京证监局办理辅导备案登记，正式启动A股上市进程，辅导机构为中信证券。

此外，还有消息表示，该公司将在科创板上市。

摩尔线程虽然知名度不高，但是做的事却很牛逼，简单来说他们就是对标英伟达。

尽管成立时间不长，然而摩尔线程在短时间内克服了芯片研发的一系列困难，取得了耀眼的成绩。

2021年11月，首颗全功能GPU研制成功；2022年3月发布全新MUSA统一系统架构及第一颗全功能GPU芯片“苏堤”；2022年11月推出“春晓”；2023年9月发布“曲院”。

基于“曲院”推出AI训推一体计算卡MTT S4000和夸娥（KUAE）千卡智算集群，并自研大语言模型MusaChat，引起业界惊叹，被视为“中国英伟达”。

他们模仿英伟达有多彻底呢？

不光拆开了英伟达的显卡；

还“借”来了英伟达老板黄仁勋的皮衣。

02

摩尔线程上演“中国速度”

如果一切顺利，摩尔线程或成为上市速度最快的半导体企业之一

——2020年10月成立，2024年11月启动上市，这一过程摩尔线程仅用了4年的时间。

他们不光是产品对标，更是因为其具备英伟达的“基因”。

创始人来自英伟达。

摩尔线程的创始人——张建中是英伟达原全球副总裁、中国区总经理，英伟达中国公司创始人。

张建中曾是黄仁勋的重要“副手”。

从南京理工大学计算机系毕业后，张建中进入冶金部自动化研究院工业自动化专业深造，并获得硕士学位。

除了曾在惠普担任计算机产品中心总经理和计算机系统事业部总经理，张建中还做过戴尔全球大客户事业部总经理。

到了2006年，张建中成为英伟达全球副总裁和中国区总经理。除了不断开拓GPU的创新应用和加速计算场景，张建中还带领团队建立了GPU在中国的完整生态系统。

张建中深耕GPU行业超过15年，覆盖产品研发、市场生态及营销领域，推动中国市场成为英伟达全球最重要的市场。

数据显示，2008年英伟达在中国的GPU市场占有率不到50%，2020年的市占率已经超过80%。

可见，张建中在为英伟达开拓中国市场方面，居功至伟。

离开英伟达之后的他组建了一支拥有英伟达、微软、英特尔、AMD、ARM等背景的人才队伍，在北京创办了摩尔线程，专注于研发设计全功能高性能国产GPU芯片及相关产品。

之后，摩尔线程上演“中国速度”。

Pre-A轮融资只用了一个月，最快的投资方一周就完成了交易；成立一百天便完成两轮融资，获得红杉中国、深创投、纪源资本、五源资本、招商局创投、腾讯、字节跳动等数十亿元融资。

2021年11月完成20亿元A轮融资；

2022年12月获得15亿元投资，估值达到240亿元；

2023年11月完成数亿元B+轮融资。

据胡润研究院《2024全球独角兽榜》显示，摩尔线程的估值为255亿元。

不单单是融资快，他们的产品研发进度也快，前文所说的两年时间完成GPU研制，还自研大语言模型。

今年7月，摩尔线程又将KUAE（夸娥）智算集群解决方案从千卡级别升级至万卡规模，主要服务于大模型训练及推理。

成立短短几年，摩尔线程始终保持高速发展的节奏。如今，公司已构建了从芯片到显卡到集群的智算产品线。

根据国家知识产权局数据，截至2024年10月，摩尔线程获得425项授权专利，稳居国内GPU企业专利授权数量首位。

然而哪怕是拿到了这些成绩，要想成为下一个英伟达，却绝非一件易事。

03

国产GPU，这条路不好走

英伟达在前几年也没这么厉害，被抬到如今的地位还是有“Ai革命”的加持。

正所谓“无芯片，不AI”，随着大模型的算力需求飙升，身为AI技术地基的芯片迎来了重要商机。

OpenAI曾预计，人工智能科学研究要想取得突破，所需要消耗的计算资源每3到4个月就要翻一倍，资金也需要通过指数级增长获得匹配，这也被称为人工智能领域的“摩尔定律”。

英伟达CFO克雷斯表示：

目前AI 算力市场的需求已经超出了公司对未来的预期，订单已经多到做不过来。

AI这波浪潮，让英伟达赚了个盆满钵满。

在上市14年之后，英伟达成功跻身万亿美元市值俱乐部，而实现这一目标，硅谷巨头们诸如苹果用了37年、微软用了33年、亚马逊用了21年。

中国也不乏有企业来蹭这波热度，鸿博股份、高新发展，还有中贝，安奈，一个个都号称是中国版的英伟达，中国算力龙头、巨头。

甚至大家一瞬间就忘记他们本来就是印刷厂或者建筑商罢了，和高新技术算力芯片八竿子打不着。

任何企业想要存活下来，就必须有护城河，更别说GPU这种门槛极高的领域。

英伟达耗费多年构建的完整CUDA生态系统可以说是其最重要的护城河之一，巩固了其作为领先GPU计算和人工智能制造商的地位。

正因此，GPU企业要生存就要先兼容CUDA。什么是CUDA？

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是NVIDIA推出的运算平台，是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

它包含了CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为“CUDA”架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。

用户一旦习惯了CUDA，就很难再迁移出去！因为迁移意味着代码完全重写，工作繁重耗时且不产生经济效益！

在GPU赛道上，国内企业想要发展起来，面临着三大难：

硬件、软件和推广。

很多企业在第一步硬件上就已经碰壁，更有甚者还停留在PPT造卡阶段，像摩尔线程这样有已经落地的芯片的企业少之又少，但目前摩尔线程的技术并不具备优势。

首先，产品性能和功耗有待提升。摩尔线程的产品尚处于发展阶段，从公开的MTT S4000芯片性能数据来看，相比遭美国对华禁售的英伟达H100芯片，还有很大的差距，甚至比2020年5月上市的采用上一代架构的A100芯片还稍有不如，而A100也只是7纳米制程。这对于追求高性能和低功耗的用户来说，无疑是一个不小的劣势。

其次，生态建设需要加强。摩尔线程目前缺乏生态支持，其产品在游戏、人工智能等领域的应用还不够成熟。英伟达经过多年的积累，已经构建了完善的生态体系，包括游戏开发工具、人工智能框架等。这使得英伟达的产品在各个领域都能发挥出强大的优势。

目前摩尔线程需要解决的问题除了软件的打磨，就是产品的市场推广。

别看国内的GPU市场方兴未艾，但在AI算力领域和B端的竞争一点不少。

当下国内涉及AI芯片的厂家多达上千家，规模型企业也多达二三十家，其中就包括华为昇腾、芯原微电子、景嘉微、龙芯、芯动等老牌企业，也有寒武纪、壁仞、燧原等不容小觑的新厂商。

摩尔线程并不处于领先地位，反过来在某种程度上，大家都处于同一起跑线，因为大家都没有核心IP，产品性能上大差不差，已经满足工业和科研办公的基本需求。

此时，“中国版英伟达”之于摩尔线程更像一个噱头，而非实实在在的头衔。就看他们成功上市之后，融到的资金能不能帮摩尔线程突破瓶颈。

不过，我们不妨对国内这些公司多一些宽容和耐心，毕竟他们是在做很难，却又不得不做的事。