象先志

摩爾線程登陸科創板的兩周內，資本市場的聚光燈與流言蜚語如影隨形。

這家被新華社在《北京何以成為人工智能第一城》中點名的企業，與昆侖芯、寒武紀等共同構筑北京自主可控芯片矩陣，本應是國產GPU崛起的標桿，卻陷入募集資金理財核心人員爭議等輿論漩渦。

這場圍觀熱潮的背后，折射出的不僅是單一企業的信任危機，更是AI芯片賽道上，無數小登（中小投資者）面對技術迭代、國際博弈與國產替代時的集體焦慮。

人們太想追上這一波投資神話，一夜暴富了。

而股民們對于摩爾口誅筆伐、落井下石的根本原因只有兩個：已經在車上和期待落空。

這種因期待與現實錯位滋生的苛責，并非摩爾線程獨有的待遇當AI芯片行業的技術風向與資本預期頻繁碰撞，任何一家身處風口的企業都難逃審視。

但必須厘清的是，這種被短期收益預期裹挾的焦慮，本質是資本市場的情緒波動，而非中國芯片行業發展的真實困境2025年前三季度國內半導體行業營收、利潤雙增長的實績，早已給出行業向上的明確答案。

谷歌帶來的超額預期

首先需要厘清的核心認知是：芯片行業從不是力大磚飛的資金游戲，而是技術標準與生態壁壘的終極爭奪。

當前全球算力格局正經歷前所未有的重構，以英偉達、谷歌為代表的國際巨頭與華為昇騰、摩爾線程領銜的國產力量形成對峙，這種格局讓投資者的每一分錢都承載著對技術獨立性的期待，卻也放大了不確定性帶來的焦慮。

近期，英偉達的市場波動成為焦慮的最佳注腳。

作為長期占據全球AI芯片市場80%以上份額的霸主，其近期遭遇雙重沖擊：一方面是谷歌TPU的商業化突破最新一代第六代TPU Trillium芯片，訓練性能較上一代TPU v5e提升超4倍，能源效率提高67%，單顆芯片峰值計算能力（Int8）更是達到1836TOPs。更具行業沖擊力的是，核心客戶meta正與谷歌密談，計劃2027年斥資數十億美元采購該芯片，這一消息直接加劇了市場對英偉達的擔憂，2025年11月單月其市值便蒸發約6200億美元（折合人民幣約4.4萬億元）；

另一方面是美國芯片政策的反復無常，從禁止H200出口到突然放開，這種政策搖擺與競爭加劇，讓押注進口芯片替代概念的投資者陷入迷茫：英偉達的領先一代優勢還能維持多久？國產替代的窗口期是否真實存在？

在芯片這場沒有硝煙的戰爭中，戰略搖擺本身就是最昂貴的時間成本，一次政策反復所造成的產業停滯，可能需要數年才能彌補。當我們從產業全局審視AI發展便會發現，對方的戰略搖擺所制造的不確定性，本質上是對我們技術突圍的變相延誤也正因如此，錨定自主可控的國產替代，才從行業選擇升華為所有人的眾望所歸。

再加之，華為昇騰等一系列國產芯片的崛起，則為這種焦慮提供了破局的參照。依托自研異構計算架構，華為昇騰最新的CloudMatrix384支持384卡高速互聯，16萬卡集群通信帶寬提升15倍，其訓推生產效率已達到英偉達H20芯片的3倍。

這種硬實力不僅印證了買獨立性而非買芯片的邏輯，更證明國產芯片在特定場景下已實現超越。

所以，對摩爾們的期待就轉變成了一種投資的超額預期：我們的國產英偉達，應該在幾個月之內迅速達到世界領先水準。明年就拳打英偉達，腳踢谷歌，走出自己的獨立行情。

打新，換手，越走越高，摩爾線程的股價在情緒裹挾下陡然上升，又隨著一則公告急轉直下。

股民們急了：我買的是國產GPU 的獨立性，你怎么拿我的錢去理財？

被市場追捧的谷歌TPU，如今看似憑借第六代芯片撼動英偉達地位，但追溯其發展歷程便知，這是一場跨越十余年的技術長跑。早在2013年，谷歌因深度學習算力需求激增啟動TPU研發，集結三大核心團隊攻堅，僅初代芯片就耗時15個月完成設計到部署的全流程。

近期谷歌的創始人謝爾蓋布林在接受采訪時還坦言：十多年前谷歌就開始開發的AI專用芯片（TPU）以及大規模數據中心。這種對算法、半導體和計算設施的全面掌控，使其能夠站在現代AI的前沿。

即便是技術積累深厚的谷歌，也用了超過十年才讓TPU躋身行業核心玩家，這恰是芯片行業研發周期的真實寫照。對比來看，摩爾線程將75億元募集資金分三年匹配研發進度，用階段性閑置資金進行低風險理財，既符合芯片3-5年研發周期的行業慣例，也與谷歌TPU長期投入、分步落地的邏輯一脈相承。今天投資，明天就賺錢？不存在的。

而谷歌TPU與英偉達GPU的異構共存趨勢谷歌承認TPU與GPU需求均在增長，Anthropic等企業同時采購兩種芯片則揭示了行業新規律：未來算力市場不會是單一架構的天下，而是多元技術的協同競爭。這意味著像摩爾線程這樣具備全功能GPU研發能力的企業，并非在復刻英偉達的路徑，而是在構建差異化的生態價值。

事實上，摩爾線程這份引發爭議的現金管理公告，恰恰是對股東負責的體現，與獐子島式的財務亂象形成鮮明反差。曾震驚市場的獐子島扇貝游走事件，以海洋牧場存貨異常為由隨意調整業績，將數億元資產變動歸因于不可控的自然因素，本質是用模糊說辭掩蓋財務管控的缺失，最終導致投資者血本無歸，這種對資金流向的漠視才是對股東的真正傷害。

荒誕不能再次上演，而摩爾線程的公告不僅明確75億元僅為現金管理額度上限（實際金額將隨研發推進動態下調），還詳細披露了資金用于保本型產品、不影響募投項目的核心前提，完全符合證監會專款專用、強化信披的監管要求。對于芯片這類需要分階段投入的行業，將暫時閑置的募集資金進行低風險理財，而非讓資金趴在賬戶里貶值，恰恰是專業資金規劃的表現。

所以，與其詬病摩爾對資金的處理，不如更深刻的思考：是讓企業拋開行業發展規律修正研發路線以迎合短期收益，還是尊重產業邏輯讓行業平穩增長。

人人都看得到的超預期收益，終歸只是黃粱一夢罷了。

螺旋上升的行業必然性

黃仁勛前一段時間提出了AI五層蛋糕理論：他將AI產業清晰劃分為能源、芯片、基礎設施、模型、應用五個層級，強調這是環環相扣的生態系統，任何一層的短板都將制約整體發展。

有趣的是，如果基于這個并不十分嚴謹的框架，那么 AI 的大國競爭似乎進入了勢均力敵的狀態。

在老黃看來，中國在最底層的能源領域擁有美國兩倍的資源優勢，能源成本也更低；在模型層，中國的開源模型發展與AI專利數量（占全球70%）遙遙領先，超百萬全職AI開發者構成了應用層創新的核心動力。而芯片與基礎設施層，正是當前國產替代的核心戰場這也恰恰是摩爾線程、華為昇騰等企業的發力點。

從能源和基建上說，大洋這邊的我們有著巨大的領先優勢，為后續 AI 的發展提供了優質的發展土壤，芯片雖然離世界領先還有一定距離，但模型和應用層面的發展都走上了快車道。

模型層的領先優勢并非空泛的統計數據，而是已獲得全球市場的實際認可。據報道，新加坡國家人工智能計劃（AISG）當月宣布重大戰略轉向：在投入7000萬新元（約合3.81億元人民幣）打造的東南亞旗艦大模型Qwen-SEA-LION-v4開發中，徹底放棄meta Llama體系，全面采用阿里通義千問的開源架構。這一決策并非臨時起意，而是新加坡基于區域數字經濟發展需求的理性選擇其核心目標是構建為東南亞語言和場景量身定制的開源算力體系。

國家級選擇的背后，是技術實力的硬性支撐：Qwen-SEA-LION-v4在衡量東南亞語言能力的權威基準SEA-HELM榜單上直接登頂，在印尼語、泰語、馬來語等區域語言的語義理解、文本生成任務中，表現顯著優于此前基于Llama構建的版本，毫無懸念躋身2000億參數以下開源指令模型第一梯隊。

更具行業顛覆性的是，曾以Llama領跑全球開源市場的meta，在代號牛油果的新模型研發中，明確將通義千問納入技術借鑒對象，通過蒸餾提取其多語言處理精華這與扎克伯格此前力挺美國模型主導AI競賽的公開立場形成180度轉變。

這種轉變并非個例，同期Airbnb CEO布萊恩切斯基也公開表示，公司大量依賴通義千問模型，因其比OpenAI產品更快更便宜，進一步印證了中國模型的全球競爭力。連黃仁勛都公開坦言中國的Qwen是開源AI模型中最好的。這種從東南亞國家戰略到硅谷巨頭技術借鑒的雙重認可，恰恰說明中國在AI模型層已建立全球競爭力，而這種競爭力正反向催生對自主可控算力芯片的剛性需求，為摩爾線程等企業提供了廣闊的市場空間。

在 AI 的整體發展中，我們需要不斷看到行業中的長板的突出，不斷刺激著行業的神經。但更重要的是，我們追求的永遠不是芯片、模型或者技術層面的孤立優勢，而是將各個節點聯通之后，能夠形成整體優勢，從而保證尖端科技發展的持續性。摩爾、沐曦、寒武紀們的出現，不是讓中國芯片一蹴而就地走到世界的最前沿，而是補全我們在產業鏈中的短板，合理分配上下游資源，從而形成組合優勢。

因此，看待摩爾線程這類國產芯片企業的發展，更需秉持產業發展的長期視角無需糾結于短期的資金處置細節與發展起伏，畢竟強如谷歌，也用十余年才讓TPU從實驗室走向行業核心賽道。對于摩爾線程這類成立僅 5 年、肩負補全算力生態短板使命的企業而言，能平穩健康地筑牢技術根基、承接模型層催生的算力需求，才是契合產業成長的客觀邏輯。

這場圍繞摩爾線程的圍觀，終會回歸理性。AI芯片的投資從來不是追熱點、賭政策，而是看懂技術演進的規律：從英偉達的生態壟斷，到谷歌TPU的場景創新，再到華為昇騰與摩爾線程的國產突破，行業的核心邏輯始終是技術獨立性+商業化能力。對于投資者而言，與其糾結于短期流言，不如聚焦企業的研發投入、專利儲備與場景落地這些才是穿越行業周期、化解投資焦慮的根本底氣。

最后還要奉勸一句，投資有風險，入市需謹慎。