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近期，不少小伙伴在后台询问：摩尔线程到底是一家怎样的公司？它究竟在做什么？ 这家公司的确显得颇为“奇怪”：创始团队来自英伟达，但创始人背景主打市场与销售；招股书显示其部分产品毛利率显著高于同行，却未详述原因；在英伟达生态制霸的游戏独显市场，它仍坚持每年推出自有显卡。

今天，我们就来详细聊聊摩尔线程，看看它如何在巨头的阴影下寻找自己的道路。

一、GPU战场：英伟达的生态“铁王座”

我们需看清摩尔线程所处的战场。GPU是一个庞大的市场，应用覆盖AI与数据中心、娱乐消费、工业设计等诸多领域。其中，AI与数据中心是绝对主力，占据约70%份额，且仍在快速增长。

在这个核心战场，格局呈现“一超一强”：英伟达是毋庸置疑的“超级霸主”，AMD紧随其后。英伟达的统治力，并非仅源于硬件性能，更在于其构建的坚固生态壁垒。它通过CUDA平台牢牢黏住开发者，同时投入巨额研发（年超百亿美元）持续提升性能，形成了“高性能→更多用户→更强生态→更多研发→更高性能”的良性循环。打破这个循环，异常艰难。

二、国产替代：不同的路径，相同的目标

在“国产替代”的浪潮下，多家中国公司向英伟达的生态霸权发起冲击。它们选择了不同的技术路线：

• 差异化路线：以华为昇腾、寒武纪为代表，专注于开发用于大模型训练/推理的专用ASIC芯片，不直接与英伟达在通用性上硬碰硬。
• 兼容生态路线：包括摩尔线程、沐曦、海光信息等，则选择开发通用GPU，并兼容英伟达的CUDA生态，试图将现有用户和开发者迁移到自己的平台。但它们切入市场的策略节点各有不同：
• 海光信息：主打稳定性和高集群效率，通过信创市场切入。
• 沐曦：以大显存容量、统一微架构为特点，瞄准行业云与边缘计算。
• 摩尔线程：其策略核心是——“全功能GPU”。

三、摩尔线程的破局点：“全功能GPU”与视觉计算

摩尔线程的“全功能GPU”究竟是什么？从产品看，它既包含用于AI计算和数据中心的产品，也包含用于游戏的图形显卡。这看似“什么都做”，实则是其精心选择的切入策略：通过“视觉计算”打开市场缺口。

何为“视觉计算”？简单说，就是那些同时需要强大AI计算能力和实时图形渲染能力的场景。例如：

• 人形机器人：既需实时识别图形环境，又需生成3D运动路径。
• 超写实数字人：既需AI模型理解并应答，又需实时渲染出逼真的口型、表情与毛发。

这类场景正不断涌现，其特点在于高度碎片化、定制化，往往需要针对特定行业（如电力、税务、影视）进行深度开发。摩尔线程瞄准的，正是这片尚未被巨头完全标准化、既有计算需求又有图形需求的蓝海市场。

四、梦想与现实：生态是关键，但前路漫漫

无论选择哪条路径，国产GPU公司成功的核心密码只有两个字：生态。当前，通用GPU厂商主要通过兼容CUDA来“移植”生态，成败关键在于 “能吸引多少开发者与用户” 。

对于摩尔线程选择的视觉计算赛道，其想象空间巨大，但挑战也同样突出：

1. 市场尚在培育：当前AI投资的绝大部分（超90%）都流向了大模型的“军备竞赛”，对视觉计算等融合性场景的规模化投入仍需时间。
2. 场景高度定制：碎片化意味着难以快速标准化和规模化复制，需要深厚的行业理解与持续的定制开发能力。
3. 生态建设漫长：构建一个从硬件、软件到开发工具的完整生态，是比芯片设计更耗时、更耗资源的持久战。

摩尔线程的故事，是一个“高想象空间”与“高风险”并存的故事。 如果你关注的是近期的确定订单和扎实基本面，它或许并非首选；但如果你看重颠覆性的概念和对未来赛道的提前布局，它无疑是最具话题性的玩家之一。

五、回应开篇：为何坚持做游戏显卡？

回到开头的“奇怪”点：明知游戏显卡市场壁垒极高，为何还要坚持做？

其目的很可能并非为了在该市场直接赚取丰厚利润，而是出于双重考量：产生持续现金流，支持核心研发；向真正的目标客户（如视觉计算领域客户）展示其具备扎实的图形渲染能力，为核心业务提供“能力证明”。

摩尔线程是一条采用独特路径、在巨头夹缝中寻找机会的“鲶鱼”。它的成败，不仅关乎一家公司，也将为国产GPU的生态破局提供重要实践。它的未来，值得持续关注。