摩尔线程GPU服务器：打造国产AI算力的坚实基石

在人工智能技术飞速发展的今天，算力已经成为推动科技进步的核心驱动力。作为国内少数实现全功能GPU覆盖的代表性企业，摩尔线程正以其独特的技术路径和完整的产品矩阵，为中国AI算力自主化进程注入强劲动能。特别是在GPU服务器领域，这家成立仅五年的企业已经展现出令人瞩目的实力。

全功能GPU的技术优势

与专注于AI加速计算的GPGPU和满足特定场景需求的DSA/ASIC芯片不同，摩尔线程选择的是技术门槛最高的通用型全功能GPU路线。这种技术路径不仅兼顾通用计算、AI加速计算与图形计算，还保持着GPU固有的灵活性与扩展性。

“全功能GPU无疑是技术门槛最高的方向，却也拥有最广泛的应用场景。”业内人士分析指出，“它在持续吸纳DSA芯片的优势特性之余，始终保持着GPU固有的灵活性与扩展性。”这种技术特点使得摩尔线程的GPU服务器能够适应更加多元化的应用场景。

从技术架构来看，全功能GPU在持续吸纳DSA芯片优势特性的始终保持着GPU固有的灵活性与扩展性。这种设计理念让摩尔线程的GPU服务器在面对不同类型的工作负载时都能表现出色。

多元化的产品矩阵布局

摩尔线程已经形成了覆盖AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速与智能边缘计算的完整产品矩阵。其中，AI智算业务已成为营收的“压舱石”，贡献了绝大多数收入。

具体到GPU服务器产品，主要包括以下几个系列：

• AI训练智算卡：专门针对大模型训练场景优化
• 推理卡：为模型推理部署提供高效算力支持
• AI超节点服务器：实现更高密度的计算能力
• 夸娥(KUAE)智算集群：面向万卡级规模AI训练的系统级解决方案

这种多元化的产品布局使得摩尔线程能够满足从边缘计算到数据中心等不同场景的算力需求。

Fabless模式下的产业链协同

摩尔线程采用Fabless轻资产模式，专注于芯片规格定义、核心设计与功能验证等环节。而晶圆制造、封装测试、板卡加工等生产环节，都交由外部专业合作伙伴完成。

在成本构成方面，目前公司的成本结构可以概括为“三大支柱”：设计类成本约占30%，制造类成本约占50%，其他成本约占20%。这种成本结构反映了公司在研发投入和制造外包之间的平衡策略。

“公司是GPU领域的‘核心设计中枢’。”相关分析显示，“这种模式让摩尔线程能够更加专注于技术创新和产品研发。”

针对一体机及集群设备业务，公司还会配套采购服务器、网络通信等设备与配件，形成“核心自研+外部配套”的高效协作模式。这种产业链协同能力为GPU服务器的规模化生产提供了有力保障。

“AI工厂”理念的实践

在全球人工智能进入大模型驱动的时代，AI训练正面临从千卡级向万卡级规模演进的关键节点。摩尔线程创始人兼CEO张建中表示，在面向未来的AI基础设施建设中，具备计算功能完备性与精度完整性的全功能GPU，将是支撑多元场景的核心基石。

基于这一认识，摩尔线程正试图打造生产智能的“AI工厂”，以系统级的技术创新和工程化的能力，提升AGI时代先进模型的生产效率。

“在面向未来的AI基础设施建设中，具备计算功能完备性与精度完整性的全功能GPU，将是支撑多元场景的核心基石。”——摩尔线程创始人兼CEO张建中

这种“AI工厂”的理念不仅仅体现在硬件产品上，还包括完整的软件栈和系统级优化。从底层的驱动软件到上层的应用框架，摩尔线程都在构建自主可控的技术生态。

技术积累与创新能力

作为国家级“专精特新”小巨人企业，摩尔线程展现出深厚的技术积累与持续的创新能力。截至2025年6月30日，公司累计获得发明专利468项、软件著作权33项和集成电路布图设计专有权37项。

更值得关注的是，公司研发人员占比近80%，这种高比例的研发投入为企业持续创新提供了人才保障。在快速迭代的AI芯片领域，这种技术积累和创新能力是保持竞争力的关键。

从产品迭代速度来看，摩尔线程已经成功推出四代GPU架构与智能SoC产品。这种快速的迭代能力使得公司能够及时跟进技术发展趋势，满足市场对算力性能的不断提升的需求。

应用场景与市场前景

摩尔线程GPU服务器的应用场景十分广泛，从传统的高性能计算到新兴的AI应用都能覆盖。特别是在大模型训练、数字孪生、智能边缘计算等领域，这些服务器正在发挥越来越重要的作用。

在智慧城市建设中，GPU服务器能够支持大规模的视频分析、人脸识别等智能应用。例如在智慧安防社区建设中，GPU解析卡可以用于图像特征值的存储和快速检索，这正是摩尔线程GPU服务器的典型应用场景。

AMD CEO Lisa Su预测：“仅用于AI和大型计算系统的加速器市场规模在几年内就会超过5000亿美元。”这样的市场前景为摩尔线程GPU服务器的发展提供了广阔的空间。

随着国产化替代进程的加速，摩尔线程GPU服务器在政府、金融、能源等关键行业的应用前景值得期待。

总体来看，摩尔线程通过全功能GPU的技术路径、多元化的产品布局、Fabless模式下的产业链协同以及系统级的“AI工厂”理念，正在GPU服务器领域构建起独特的竞争优势。在未来AI算力基础设施建设中，这家国产GPU企业有望扮演越来越重要的角色。