今天小編分享的科技經驗：又一家芯片獨角獸啓動IPO，創始人曾為英偉達黃仁勳“副手”，歡迎閲讀。
文 | 賽博汽車
A 股又要迎新人，這次是創造 100 天速成 " 獨角獸 " 的摩爾線程。
11 月 13 日，中國證監會官網顯示，國内 GPU 獨角獸企業摩爾線程智能科技（北京）股份有限公司（簡稱 " 摩爾線程 "）在北京證監局辦理輔導備案登記，正式啓動 A 股上市進程，輔導機構為中信證券股份有限公司。
上市輔導備案報告顯示，摩爾線程成立于 2020 年 6 月，公司實際控制人為張建中，其控制公司 44.07% 股份。
摩爾線程創始人兼 CEO 張建中，曾任英偉達全球副總裁、中國區總經理，在 GPU 行業深耕近二十年，頗有聲望。
官網資料指出，摩爾線程以全功能 GPU 為核心，致力于向全球提供加速計算的基礎設施和一站式解決方案，為各行各業的數智化轉型提供 AI 計算支持，它也是國内僅有的在 B 端和 C 端均有布局的國產 GPU 企業。
在啓動上市進程前，摩爾線程已經完成了數輪融資，累計融資金額數十億元。不久前，摩爾線程還剛剛完成了股份制改革，該公司的注冊資本由 2441.3 萬元增至 3.3 億元。
除了摩爾線程，近期，國内 AI 芯片明星獨角獸壁仞科技、燧原科技也紛紛提交了 A 股上市需求，國產 GPU 行業正進入快速發展和洗牌期。
而之所以都選擇 A 股，上海辰韬資產管理有限公司執行總經理賀雄松認為，目前中概股在美股上市基本已經受阻，港股的流動性差，A 股對于這類的企業則是偏支持的态度。
也有投資人告訴《賽博汽車》，對于致力于 AI 算力基礎設施行業的公司，不管是從敏感性、估值，還是支持力度等等，目前 A 股都是一個最好目的地。
無論是短期資金需求，還是長期發展規劃，國產 " 英偉達 " 都需要加速衝刺上市。
英偉達高管再創業，備受資本市場看好
與很多 AI 芯片公司一樣，摩爾線程的創始團隊履歷非常漂亮，其中最受矚目的還是創始人張建中。
公開資料顯示，張建中本科畢業于南京理工大學計算機系，後又進入冶金部自動化研究院深造并獲得碩士學位。
他先後在惠普、戴爾，擔任計算機系統事業部總經理、政府及教育事業部總經理等職位。
2005 年 5 月，張建中加入加入英偉達，擔任全球副總裁、中國區總經理。在他的帶領下，英偉達 GPU 成功開拓了在中國完整的生态系統，并促使中國市場成為英偉達全球最重要的市場之一。
數據顯示，2008 年英偉達在中國的 GPU 市場占有率不到 50%，2020 年，張建中離職之際，市占率已經超過 80%。
張建中也一度被稱為是英偉達創始人黃仁勳的 " 左膀右臂 "。
除了張建中外，摩爾線程團隊其他成員也主要來自微軟、英特爾、AMD、Arm 等諸多芯片巨頭。
摩爾線程曾對外表示，自己将是國内唯一一支真正世界級的、能夠覆蓋 GPU 全流程的成熟團隊，其團隊成員熟悉 GPU 芯片設計、生產、封裝、測試、系統、軟體應用等質量管理各個環節。
另外，還有消息稱，摩爾線程的研發總監來自于地平線。
正是得益于強大的創始團隊，摩爾線程成立之初便備受資本市場的看好。
根據官方説法，摩爾線程正式成立于 2020 年 10 月。
2020 年 12 月和 2021 年 2 月，成立不到 100 天的摩爾線程連續獲得兩輪融資，金額數十億元，一躍成長為 GPU 獨角獸。
這還遠未結束，此後摩爾線程又陸續完成 4 輪融資。
融資輪次多、金額大的同時，摩爾線程背後資方陣容還堪稱豪華。
天使輪有紅杉加盟，Pre-A 輪除了有深創投、紅杉、GGV 紀源資本領投，還出現了字節跳動的身影；A 輪吸引到了騰訊投資，後續還有中移資本等 20 多家豪華 VC 天團押注。
根據官方資料，在 2022 年 12 月完成 15 億元 B 輪融資時，摩爾線程的估值已達 240 億元。2024 年 4 月 9 日，摩爾線程則是以 255 億元的估值位列《2024 · 胡潤全球獨角獸榜》第 261 名。
" 中國速度 " 被上演。
從軟體到硬體、從 B 端到 C 端，全線布局
資金不斷進賬的同時，摩爾線程在研發上也沒有停歇。
摩爾線程是少數宣布要制造 " 全功能 GPU" 芯片的公司。所謂全功能 GPU，是在圖形渲染、視頻編解碼、AI 應用和科學計算等領網域均可實現計算。
根據官方描述，摩爾線程目标是成為具備國際競争力的 GPU 領軍企業，為融合 AI 和數字孿生的數智世界打造先進的加速計算平台。
2021 年 10 月，在宣布完成 20 億 A 輪融資的同時，摩爾線程產品層面也帶來了好消息：用時 300 天，其已研制成功首顆國產全功能 GPU。
摩爾線程 MUSA 架構
時隔 4 個月，摩爾線程于 2022 年 3 月 30 日正式推出了 GPU 統一系統架構 MUSA（Moore Threads Unified System Architecture），其主要面向計算、圖形、多媒體和人工智能產品線，包括統一編程模型、軟體運行庫、驅動程式框架、指令集架構和芯片架構。
摩爾線程方面稱，該架構能增強應用的可移植性，使後者可在雲端和邊緣等計算平台上同時運行，符合減少軟體開發者重復勞動、釋放不同引擎核心能力的設計初衷。
畢竟，開發 GPU 和顯卡非常難，而軟體開發與生态推廣更是難上加難，尤其是全球 GPU 行業已經幾乎被英偉達及其 CUDA 所壟斷，AMD、Intel 都難以撼動其地位，更别説在這方面幾乎是一片空白的國產廠商了。
MUSA 頗有點直接對标 CUDA 的意味，它包括統一的編程模型、軟體運行庫、驅動程式框架、指令集架構、芯片架構，可以説從硬體底層到軟體開發，提供了一套完整的解決方案。
MUSA 推出的同時，摩爾線程同步發布并量產 " 蘇堤 " 和 " 春曉 " 兩顆全功能 GPU 芯片。
随後，摩爾線程迎來高速發展期。
硬體方面，包括面向元計算的 MTT S4000、MTT S3000 和 MTT S2000；面向娛樂與創作的 MTT S80、MTT S70、智娛摩方；面向專業視覺的 MTT X300 和 MTT S50，以及面向數字辦公的桌面顯卡 MTT S30/S10。
摩爾線程硬體產品
軟體方面則有首個元宇宙計算平台 MTVERSE、自研 GPU 物理引擎 AlphaCore、數字人解決方案 DIGITALME、AIGC 内容生成平台摩筆馬良等。
在 AI 大模型方面，摩爾線程推出了軟硬一體的誇娥 KUAE 智算集群，從千卡級别大幅擴展至萬卡規模，以打造大模型和通用人工智能的先進算力基礎設施。
可以説，從軟體到硬體、從 B 端到 C 端，摩爾線程做到了全線布局。
同時，在生态上，摩爾線程也做到了極致。
當前，國產 GPU 的主要策略就是先兼容英偉達 CUDA 生态，把用户遷移成本盡量降低。而摩爾線程的 GPU 芯片不但兼容英偉達 CUDA，還支持當前幾乎所有開源大模型。摩爾線程 CTO 張钰勃在接受采訪時曾表示，"開發者移植到誇娥集群上，幾乎不需要修改代碼，遷移成本接近 0，可以在數小時之内完成遷移。"
很快，摩爾線程跻身國内 AI 芯片第一梯隊。
無論產品還是渠道，距離英偉達差距都很大
融資、產品都在不斷往前推進，甚至有着 " 國產英偉達 " 之稱，但摩爾線程與英偉達的差距顯然還很大。
作為 GPU 的發明者，英偉達在該領網域的地位是毋庸置疑的。
從技術領網域來看，相較于全球其他主要競争對手，英偉達在產品完整度、存量市場份額等層面實現領先，且領先優勢大概率會維持很長時間；從軟體生态布局來看，英偉達的 CUDA（NVIDIA 推出的運算平台）生态具有較高的壁壘，用户遷移需要較高的成本。
雙 "BUFF" 加持之下，英偉達 GPU 在 AI 訓練、高性能計算領網域長期占據主導地位。根據知名物聯網調研機構 IoT Analytics 數據報告，2023 年全球數據中心市場規模約為 490 億美元，同比增長 182%，其中英偉達的約占 92%，AMD 約占 3%。
盡管在國内已經有所突破，但從產品性能參數來看，摩爾線程還有不小的差距，體驗上亦是如此。
例如 MTT S3000 的 FP32 算力為 15.2TFLOPS，英偉達 A100 為 19.5TFLOP，相當于達到了 80% 的 A100 性能；桌面級 MTT S80 顯卡的紙面性能相當于英偉達 RTX3060。
理論上，摩爾線程無論是在計算卡還是桌面級領網域，性能應該達到了英偉達中端水準，但實際表現可能也并非如此。
以 MTT S80 為例，根據網友測試來看，使用體驗與 RTX3060 有很大差距，甚至被戲稱為 " 養成系 " 顯卡。
產品力不如英偉達的同時，渠道方面更是如此。目前，摩爾線程線上渠道依然只有京東一家，京東旗艦店 MTT S80 顯卡累計訂單約 2000 台；線下渠道，雖然發展了寬泛科技、網新圖靈等核心分銷商，但多以 B 端業務為主。
不過，作為一家剛剛成立僅 4 年的公司來説，摩爾線程整體表現已經不錯，但還有很長的路要走。正如張建中在 2023 年夏季發布會上所言："至少先存活十年，這是摩爾線程的首要短期目标。"
想要長期奮鬥，且保持先進，需要大量的資金。
畢竟，芯片研發是一家極其耗費時間和金錢的事情。
GPU 中行業 IP 核占用的面積超過 80%。但 IP 的研發并不輕松，GPU IP 自研需要 36 到 48 個月以及 200 個工程師。采用外購 IP 雖能将開發周期縮短 12 — 18 個月。且高端芯片前端和後續設計 1 — 3 年，流片環節需 3 — 6 個月。若流片失敗，只能繼續上演該過程。且即使流片成功，還需經過 3 — 12 個月產品測試優化，才能開啓量產。
同時，有行業人士計算，14nm 工藝芯片流片一次需要 300 萬美元左右，約 2150 萬；7nm 工藝芯片，流片一次需要 3000 萬美元；5nm 工藝芯片，流片一次更是達到 4725 萬美元。
這也是如今，AI 芯片公司加速衝刺上市的原因：缺錢。
AI 芯片公司寒武紀今年上半年僅入賬 6476.53 萬元
至于為什麼選擇 A 股，則是因為對于國產 AI 芯片來説，A 股算是一個相對理想的渠道，它對高新技術，尤其是存在技術突破的行業和企業，會給到一定的支持。
不過賀雄松也表示，A 股對于這些公司的支持能夠到什麼地步不太好説，因為很多公司沒有盈利，業績也不太穩定。但肯定比正常情況下的支持要多。
但顯然，面對強敵攔路、外部制裁等諸多壓力，能上市獲得長期資本支持，是 AI 芯片企業們都需要的。
