出品 | 虎嗅科技組

作者 | 丸都山

編輯 | 苗正卿

頭圖 | 視覺中國

12月5日，摩爾線程正式登陸科創板，在上市首日暴漲425.46%。

盡管業界早已對“科創板年內最大IPO”達成共識，但此般漲幅還是有些出人意料。

單從其開盤3000億的市值來看，即便是把茅臺頂下A股王座的寒武紀，也是花了近4年的時間才達到這個體量。

那么摩爾線程是否有機會，再次復刻“寒王”一年暴漲15倍的神話？甚至說超越后者的成就？

不同的價值體系

雖然摩爾線程在今天的瘋狂表現，讓人很容易聯想到今年年初的寒武紀，但兩家公司的估值邏輯完全不同。

如果看寒武紀過去幾年的表現，就會發現一個問題，這家公司的盈利確定性早在2022年就開始出現苗頭，彼時隨著思元290、370系列芯片導入頭部企業，云端收入同比激增173.52%。

當然還是要說，這個時候的寒武紀存在著很大的隱患，比如當時仍比較依賴端、邊緣業務，而且370系列芯片在行業內的評價普遍不理想。但在次年年底發布590系列芯片時，該型芯片的遠超預期的表現，疊加英偉達出口受到限制，讓資本市場瞬間遺忘掉上述問題。

也就是說，最晚在2024年初，寒武紀已經表現出了非常明顯的盈利確定性。

那么摩爾線程呢？這家公司的管理層預計最早于2027年實現盈利。但筆者認為，這個目標可能很難實現。

根據摩爾線程的招股書，從2022年至2024年，摩爾線程營收分別為4608萬元、1.24億元及4.38億元；同期凈虧損分別為18.40億元、16.73億元及14.92億元。

通過這組數據能夠看出來，摩爾線程的凈虧損的確在收縮，但有一個問題是，摩爾線程的研發投入，即便在燒錢的GPU行業也屬于是最高的那一檔。

根據招股書的數據，截至2024年，摩爾線程的累計研發投入高達43億元，而同期的營業收入總計為6.08億元，相當于研發投入是營收的7倍有余，而寒武紀發布的財報顯示，其2024年研發投入占營收比例約為91.3%。

為什么摩爾線程的研發投入會如此之高，可以透過其業務布局窺知一二。同樣對比寒武紀，后者在2024年，云端芯片業務占比從13%飆升到99%，早前的核心業務諸如終端芯片IP授權、邊緣芯片全部被剝離干凈，主營業務完全聚焦在如何交付板卡上。

而同時期的摩爾線程，構建了AI智算、圖形渲染、計算虛擬化和面向個人娛樂與生產力工具等應用領域四大產品線，覆蓋從數據中心到消費電子的全場景。

其中部分應用場景研發成本巨大，最為典型的是消費級GPU，在這個領域摩爾線程在國內幾乎是獨一份的存在，但投入的資金與市場回報完全不相匹配。

比如摩爾線程需要為各種游戲去進行驅動程序的開發與優化，而且不同于英偉達有龐大的開發者社區和游戲廠商作為支持，摩爾線程的驅動程序開發，幾乎是從零做起。

在去年11月，摩爾線程發布了DX12驅動正式版v280.90，首次官宣對《黑神話：悟空》的完整支持，此時距離黑神話發售剛過了一個月。

曾有業內人士評價到，在中國任何驅動團隊都無法實現這樣的效率，但作為桌面級顯卡的拳頭產品MTT S80售價僅為1599元，因為在紅綠兩廠的夾縫下，只有“平價卡”才有生態位。

另外還有一個無法忽略的問題是，摩爾線程大部分桌面級顯卡的出貨主要以“信創”產品為主，比如通過與龍芯、飛騰等國產CPU完成適配，摩爾線程在過去三年的桌面級顯卡出貨量達到百萬級別。

既然如此，摩爾線程為什么還要費時費力地去給顯卡寫游戲驅動？實際上，這些看似“費力不討好”的工作，才是支撐摩爾線程高估值的關鍵。

想象空間巨大

今天的摩爾線程，相比于早前的寒武紀要更占據“天時、地利”。

最重要的變化體現在AI行業對于國產替代的心態發生了變化。在寒武紀590系列密集鋪貨的2024年，它在行業中定位實際上是“補齊算力缺口”，而隨著國產替代成為共識，摩爾線程這類企業更能適應市場的長期需求。

一方面，摩爾線程與寒武紀的對比，本質上是ASIC芯片與GPU芯片的對比。二個行業的市場容量直接決定了二者的上限。

比如在今年，全球ASIC芯片市場規模約為200億美元，但全球GPGPU市場規模超過1000億美元，盡管隨著大模型進入推理階段，ASIC芯片開始展現出更好的能效優勢，但由于“定制窗口期”的存在，大部分廠商仍無法選擇ASIC作為智算中心的主力芯片使用。

短時間內，GPU芯片在AI加速卡中扮演的角色不會改變，這直接決定了摩爾線程的上限。

而在中國市場中，由于摩爾線程“全功能通用GPU”的屬性，更是讓資本市場對它的預期拉滿。

對于全功能通用GPU，簡單地來說就是通過底層架構設計，來實現“一芯多能”，比如同時具備 AI 計算加速、圖形渲染、物理仿真、超高清視頻編解碼等能力。

這就需要一個統一的系統機構，去扮演算力調度的中樞系統。在創業之初，摩爾線程就設計MUSA架構去解決這一問題。

該架構涵蓋了統一的編程模型、軟件運行庫、驅動程序框架、指令集架構等，它最大的意義是能夠幫助開發者在基于MUSA開發的應用上賦予更好的可移植性，這是目前GPGPU這類單一AI加速卡產品所不具備的。

而目前國內，能夠實現如此廣度的架構搭建的，也只有摩爾線程一家，這也成為了資本市場對其賦予高估值的核心所在。

當然，這背后的工作不僅僅是設計一個架構的問題。為了提高開發者的易用性，摩爾線程還需要保證MUSA架構的編程模型、指令集與內存模型與CUDA高度對齊，同時還開發了MUSIFY代碼遷移工具鏈，幫助開發者轉化并編譯CUDA代碼為MUSA代碼。

應該說，被冠以“國產英偉達”名頭的企業有很多，但只有摩爾線程是這么做的。

不過還是要說，摩爾線程的布局在國內AI芯片行業中，絕對算是一個異類，甚至是與當前行業主流敘事相悖的。

根據筆者的觀察，最近一年國內AI芯片其實明顯呈現出“碎片化”特征，大多聚焦單一細分場景的“短平快”突破，規避全棧架構搭建的長周期。

比如有廠商曾直言不諱地跟筆者表示，他們的核心競爭力是“能搞定TSV（硅通孔）產能”，這聽起來很奇怪，因為TSV產能在封測端，能拿到這部分產能只能說明是搞定了供應鏈。

但事實情況就是，下游廠商在聽到這句話后，會覺得你們的異構集成能力應該沒問題，進而在市場中形成競爭力。

因此，盡管摩爾線程這種“大而全”的戰略具備長期價值，但短期內能否讓市場買單，從而將“長期想象性”轉化為“盈利確定性”，可能還需要觀察。

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