摩尔线程首创人张建中曾担任英伟达全球副总裁及中国区总经理 ，在英伟达任职超过15年 ，成功成立了GPU在中国的齐全生态系统 ，并将大中华区发展成为英伟达全球最沉要的市场之一。
摩尔线程的主题技术架构MUSA（Moore Threads Unified System Architecture）是国内首个实现单芯片同时支持AI推算、图形渲染、物理仿真的全职能GPU架构 ，这意味着一块芯片既能训练AI大模型 ，又能打游戏渲染3D画面。
消费级市�。和瞥隽薓TT S80、S70蹬孜戏显卡 ，是国内少数进入消费级市场的国产GPU产品 ，直接与NVIDIA和AMD的消费级产品竞争。数据中心市�。喊洳剂薓TT S2000、S3000、S4000等多款面向服务器和AI推算的加快卡。智算中心解决规划：推出了“夸娥（KUAE）”智算中心全栈解决规划 ，可实现从千卡到万卡级此外集群部署 ，满足大模型训练和推理的重大算力需要。
此表 ，摩尔线程还成功量产了面向智能边缘和智能终端的“长江”异构推算SoC芯片 ，集成GPU、CPU、NPU、VPU等多元算力于一体。目前已推出面向AI PC和边缘推算、具身智能行业的产品 ，未来还将推出面向汽车智能座舱、的解决规划。
沐曦强调其主题技术的齐全自主可控 ，产品均选取齐全自主研发的GPU IP ，占有自主知识产权的指令集和架构 ，从底子上脱节对表部IP授权的依赖。
曦思N系列：专一于AI推理场景 ，提供高AI算力和高密度视频处置能力。曦云C系列：专一于AI训练和通用推算 ，是旗舰产品线 ，用于支持大模型训练等高负载工作。曦彩G系列：规划用于图形渲染 ，覆盖云游戏、数字孪生等场景 ，承载着其未来向全职能GPU拓展的意图。
基于国产供给链的新一代训推一体芯片曦云C600系列和C700系列 ，以及智算推理GPU曦思N系劣注图形渲染GPU曦彩G系列的新产品在研发中。
6月18日陆家嘴论坛上 ，证监会颁发在科创板设立科创成长层 ，沉启未盈利企业合用第五套上市尺度 ，沉点服务技术突破显著、研发投入大且贸易远景辽阔的优质科创企业。
摩尔线程最近3年累计研发投入占最近三年累计交易收入高达626.03% ，计算研发投入金额38亿元。沐曦最近3年累计研发投入占交易收入比例也高达282.11% ，累计研发投入金额为22亿元。
2018至2020年四家企业先后成立。经过5-7年的发展 ，他们的产品逐步成熟 ，经过多代产品迭代 ，技术指标不休提升。也与大模型公司、数据中心等客户成立起合作关系。
如摩尔线程已经拿下了多个智算中心项目 ，沐曦的GPU产品累计销量超过25000颗 ，在多个国度人为智能公共算力平台实现了规�；�。
在消费市场 ，摩尔线程的S80显卡更是创造了一个幼事业。作为国内首款支持Windows+DirectX 12的消费级显卡 ，它的机能对标英伟达RTX 3060 ，但价值只有后者的三分之一 ，在年轻用户群体中逐步成立起了国产GPU的品牌认知。
一方面与英伟达相比 ，国产GPU最大的差距不在硬件机能 ，而在软件生态。CUDA开发者超过百万 ，这是英伟达二十多年堆集的护城河。
但好新闻是 ，两家公司都在加快构建自己的开发者生态。摩尔线程的MUSA软件栈蕴含编译器、驱动、加快库（muDNN/muBLAS） ，可自动移植CUDA代码 ，开发者无需沉写法式 ，降低了迁徙门槛。沐曦的开发的MXMACA软件栈 ，也已经支持了PyTorch、PaddlePaddle等主流框架。
在2024年和2025年1-3月 ，沐曦重要收入起源为主题产品训推一体芯片曦云C500系列 ，收入占同期主交易比例别离为97.28%和97.87% ，单一产品收入占比力高。
最后 ，相较于AI大模型均匀3-6个月的高速迭代周期 ，芯片研发功夫周期更长 ，从设计到量产通常必要2-3年 ，并且研发投入金额较大 ，存在肯定的需要错配风险。
但不论怎么样 ，国产GPU企业展示出了壮大的韧性与潜力 ，随着技术的不休进取和生态的逐步美满 ，它们有望在未来缩幼与国际巨头的差距。
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