本文時代財經 作者：郭美婷

上市15天后，摩爾線程（摩爾線程-U,688795.SH）向外界秀出了自己的“肌肉”。

12月20日-21日，摩爾線程首屆MUSA開發者大會（MDC 2025）舉辦，摩爾線程創始人、董事長兼CEO張建中一連公布了一系列技術與產品進展，其中包括全新架構“花港”，基于該架構的“華山”、“廬山”芯片，智能SoC芯片“長江”，以及夸娥萬卡智算集群和AI算力本MTT AIBOOK等。

圖源：截圖自摩爾線程直播

業界慣將摩爾線程比作“中國的英偉達”，在發布會上，張建中也未避諱提到與英偉達的對比。以最新發布的“華山”芯片為例，張建中表示，“華山”的訪存帶寬、浮點算力和高速互聯帶寬三個指標能力介于英偉達的最新架構Blackwell和上一代架構Hopper之間，而訪存容量則高于二者。

圖源：截圖自摩爾線程直播

“過去，大部分大模型開發者不敢用國內的卡訓練，怕訓練的結果不好。”張建中說，“我們可以有信心地跟大家講，如果你以前是在Hopper上做訓練，你今天用我們的S5000去訓練你的大語言模型，效果只會比它好，不會比它差。”

在現場，多位摩爾線程的合作企業和開發者告訴時代財經，得益于MUSA框架對CUDA的兼容性，遷移至MUSA生態的難度相較于其他國產芯片更低，但遷移后仍會存在接口適配、功能適應等問題，“（生態）還處于爬坡階段。”一位企業開發者提到。不過，未來隨著廠商積極推進適配優化以及生態內的聯動加強，生態成熟度也將持續提升。

新架構和新芯片

從發布節奏來看，摩爾線程基本保持一年一迭代的節奏。從2022年的蘇堤開始，到春曉、曲院、平湖，此次發布會上，摩爾線程發布了新一代全功能GPU架構“花港”。

據了解，“花港”基于新一代指令集，支持FP4到FP64的全精度計算，算力密度相比上一代提升50%，效能提升10倍，支持十萬卡以上規模智算集群。

圖源：截圖自摩爾線程直播

張建中透露，基于該架構，摩爾線程公布兩款芯片技術路線。一款是“華山”，專注AI訓推一體與超大規模智能計算，集成新一代異步編程與全精度張量計算單元，支持從FP4至FP64的全精度計算；另一款是“廬山”，專攻高性能圖形渲染，AI計算性能提升64倍，幾何處理性能提升16倍，光線追蹤性能提升50倍，并在紋理填充、原子訪存能力及顯存容量方面有所增強。

此外，大會發布了夸娥萬卡智算集群，浮點運算能力達到10Exa-Flops，訓練算力利用率（MFU）在Dense大模型上達60%，MOE大模型上達40%，有效訓練時間占比超過90%，訓練線性擴展效率達95%，與國際主流生態兼容。張建中表示，2024年摩爾線程推出第一代千卡集群，今年達到1萬卡，接下來還要做10萬卡、50萬卡、100萬卡。

摩爾線程針對大模型訓練的挑戰，打造出的夸娥萬卡智算集群及其配套技術方案，可以通過軟硬件協同優化保障訓練穩定性與精度。張建中表示，摩爾線程選取 DeepSeek V3、DeepSeek R1等主流模型，采用FP8精度進行訓練復現。結果顯示，其訓練loss曲線與Hopper系列顯卡基本上一致，而從實際測評結果來看，相同數據量、相同模型的情況下，摩爾線程的訓練效果更優于國際主流顯卡。

除了芯片和智算產品外，摩爾線程還發布了搭載智能SoC芯片“長江”的AI算力本MTT AIBOOK，提供了50TOPS的端側AI算力，支持包括MT AIOS（Linux）、Windows虛擬機、Android 容器和國產操作系統等多系統切換，支持開發者在不同環境下開發各種國產應用場景。“我們把AI原生的應用場景都內置在這一臺AIBOOK中，它是一臺多系統隨意切換的，結合開發、娛樂、辦公于一體的（算力本）。”張建中表示。

生態是關鍵

“開發者是生態建設的關鍵，國產芯片平臺必須構建起友好、易用的開發環境，以有效服務開發者社群。”中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民在此次大會上表示。

“生態體系是GPU行業的核心護城河與價值所在。”張建中也坦言。

針對生態，摩爾線程在大會上透露，其搭建的摩爾學院有近20萬名開發者與學習者，同時宣布建設MUSA生態中心，發布MUSA開發者計劃。

事實上，此次發布的MTT AIBOOK本身就是一個連接開發者與MUSA生態的入口。據摩爾線程現場介紹，客戶合作初期需要平臺驗證芯片的適配度，為此他們需要借助專用設備部署算法、開發待推理的模型，而MTT AIBOOK恰好滿足了這一需求場景。

圖源：時代財經攝

另外，張建中表示，摩爾線程準備做MUSACode代碼生成大模型，MUSACode可以做到自動化的從CUDA轉到MUSA，目前已經做到可編譯率93%，準確率90%以上。

在MUSA生態加速建設的過程中，大量基于傳統芯片架構的開發者與企業，正面臨不少要從原來的生態，遷移到MUSA生態的情況。

摩爾線程展區現場工作人員介紹，在傳統遷移場景下，開發者面臨的最大成本是代碼遷移成本。由于不同硬件體系、架構體系對應的編程語法結構與算子庫調用方式存在差異，遷移過程中需適配新的開發規范。為此，摩爾線程推出了相應的配套工具，可實現代碼的自動化遷移，無需開發者人工重寫代碼，僅需進行簡單的文本調整，即可實現近乎零成本的遷移。

第二類成本則是調試（debug）成本。目前，摩爾線程正逐步實現算子的百分之百替代適配。當開發者原項目中調用的各類算子，均能無縫適配MUSA生態對應的算子，且無運行報錯時，調試工作即可完成。總體而言，開發者遷移過程中的最大成本實則為時間成本。

時代財經在展區內了解到，近年來，全鏈國產化愈發成為眾多企業的發展趨勢。

一家初創企業表示，選擇摩爾線程的原因之一，是看中其全功能GPU定位，因為這意味著其搭建的生態能夠吸引的合作伙伴可能覆蓋各行各業。“它目前比英偉達是有性價比的。”該初創企業相關負責人表示，對于開發者而言，選擇契合自身現階段需求的產品即可滿足使用要求，價格性價比也更高。

另一家工業機器人企業研發人員稱，初期與摩爾線程適配時，也存在生態差別、接口不一等不適應的情況，不過經由兩邊的討論協商，這些難點都得到了一一解決。“硬件支持上一定是快速做到，只有接口適配，才能在后續進行其他功能的開發。”

尚陽科技在兩年前開始適配摩爾線程的MUSA生態，通過摩爾線程全功能GPU，其打造了企業級智能體引擎Useek曜芯智問。尚陽科技董事長李向陽向時代財經提到了摩爾線程的GPU全功能的定位，其能夠實現了圖形處理與計算功能等的一體化集成，部分性能對標英偉達產品。同時，此前多數開發者使用英偉達芯片，其調用算力所依賴的框架為CUDA，而MUSA框架在對CUDA的兼容性上表現優異，這一點與其他平臺存在顯著差異，也是其核心優勢所在。得益于MUSA框架具備深度兼容特性，開發者向該平臺遷移項目時，操作流程將更為簡便。李向陽稱，目前他最關注的是MUSA生態未來在細節功能的適配上的進展。