（来源：中华工商时报）
转自：中华工商时报
北纬 39 度，中国北京。这里是中国科技创新的重要策源地，也是摩尔线程的出发地。2020 年 10 月，当创始人张建中创业时，全球 GPU 产业已是国外厂商的双寡头格局，没有人相信一家中国初创公司能在五年内登陆科创板，更没人想到它能在被美国实施出口管制后依然保持每年一代架构的迭代速度。但摩尔线程做到了。
创立这家公司时，张建中 54 岁，刚从英伟达全球副总裁的职位上离开。名字是他自己起的 -- 摩尔线程。摩尔来自 " 摩尔定律 "，线程是 GPU 最基本的计算单元。意思很简单：做中国人自己的 GPU。
芯片是所有硬件里最耗时、最烧钱、最难出成果的赛道。更何况，他选择了一条最难的路，既要打破国际巨头的垄断，又要在全功能 GPU 这条路上填补国内空白。没有人能保证成功。
" 我们这个年纪创业，不是为了创业而创业 -- 不是为了抓机会，而是为了解决问题。" 他说。
有些事，不是等到有把握才去做。
" 国内这条路没有人做，我们得补上 "
全功能 GPU，把 AI 计算、3D 图形渲染、物理仿真、科学计算、超高清视频编解码全部集成在一颗芯片上。这条路，国内没有人走。全球范围内，具有完整全功能 GPU 技术积累的团队只有国外厂商。
张建中的判断基于一个长期趋势。未来的计算场景是数字孪生和人工智能的融合。AGI 也好，具身智能也好，终极的计算场景一定是包含图形、AI 和科学计算的混合负载。" 宇宙是三维的，要在三维空间里做仿真模拟，必须有图形计算能力；要做 AI 决策，必须有人工智能算力；要模拟物理规律，离不开科学计算。" 把这些能力分散在不同芯片上，长期看会产生兼容性和效率问题。
还有一个产业层面的考量。当时国内 GPU 赛道创业，其核心团队大多来自国外厂商，多数集中在 AI 计算方向，图形计算是空白。2020 年，中国在 3D 图形渲染、物理仿真等领域的计算能力完全依赖进口。这不是一个可以被忽略的缺口。
" 如果不去做全功能 GPU，后面依然要去国外采购图形计算芯片。" 张建中说。他的潜台词是：国产替代不是选择题，而是必答题。
全功能 GPU 的设计复杂度远高于 GPGPU 或者专用加速器，被誉为 "GPU 芯片领域的珠穆朗玛峰 "，意味着更高的研发投入、更大的资金消耗和人才需求。摩尔线程正式运营后 18 个月，就做出了首颗芯片。站在今天回看，这个选择的分量比当时更重 -- 它不仅决定了摩尔线程的技术路线，也决定了它在这条赛道上独一无二的站位。
" 国内这条路没有人做 "，他说：" 我们得补上。"
" 中国的 GPU 不存在至暗时刻 "
倒回去三年 --2023 年 10 月 17 日。美国商务部宣布对摩尔线程等公司实施出口管制，生效时间是当天。没有缓冲期，没有准备时间，就是一个瞬间的切断。那天晚上，是一个不眠之夜。
" 意料之中，也是意料之外。" 张建中回忆，" 意料之中是这个产业肯定是全球竞争的领域。意料之外是上清单时间太早 -- 成立三年的初创企业，队伍没完善，产品没完善，资金也是问题。"
困难是具体的。海外招聘中断，部分在美员工因家庭原因无法回国，人才流失不可避免。投资人信心受挫，融资难度翻倍。供应链需要全面调整，许多原先的供应商无法继续合作。一家成立三年的初创企业，同时承受人才、资金、供应链三线打击。
那天，张建中在内部信里写了一句话：" 中国的 GPU 不存在至暗时刻。"
这句话后来被反复引用。现在回看，受到限制后的两年，恰恰是摩尔线程技术积累最密集的两年 -- 全链条自研持续推进，GPU 架构更迭至第五代 " 花港 "，万卡级集群从规划到落地，科创板上市的准备工作也在同期推进。
至暗时刻的选择，往往定义了一家企业的品格。" 写这句话，是因为我们相信，我们做的事情不只是摩尔线程的责任，更是国家使命。我们相信只要有党和国家、政府的支持，摩尔线程这件事一定会做下去。" 张建中说。
" 民营企业敢创新、敢投入、敢冒险、敢失败 "
2024 年，摩尔线程启动万卡级智算集群建设，这是一个充满挑战的系统级工程。但张建中的判断是，算力基础设施的窗口期不会等人。
" 如果这件事很容易，就不需要我们做了。" 他说。
夸娥万卡级智算集群最终落地。在万卡级规模下，千亿参数模型的训练效果已能比肩国外平台，更有合作伙伴基于夸娥集群，成功训出了自己的千亿大模型。据了解，国内其他 GPU 公司的产品主要用于推理，摩尔线程夸娥集群的训练能力在国内极为稀缺。2025 年摩尔线程发布的 " 花港 " 架构，则把目标指向了十万卡级部署 -- 这是训练十万亿参数大模型的门槛，目前全球只有极少数公司能够触及。
商业上，这是为了服务大模型公司。但还有一层更宏观的背景。中国的大模型训练长期依赖进口 GPU，一旦供应中断，整个 AI 产业的算力底座就会松动。张建中把 AI 产业分成三个环节：模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂。在他看来，模型训练工厂是当下最被 " 卡脖子 " 的一环。" 今天的大模型大部分还是在美国芯片上训练，这个问题不解决，别人卡你，你就很难训练出优秀模型。"
万卡级集群解决的是从无到有的问题，十万卡级集群要解决的是从有到优的问题 -- 让国产算力从 " 能用 " 变成 " 够用 "，再变成 " 主力 "。张建中说，三个工厂都能解决，国家在人工智能中就不会被卡脖子。
建集群的同时，另一个更漫长的工程在同步推进。
GPU 行业有一个公认的判断：国外厂商真正的护城河不只是硬件，更在于其 CUDA 生态。二十多年积累的开发者、工具链、应用库，构成了一个极难被替代的系统。国内做 GPU 的公司不少，但大多数只是做硬件替代 -- 芯片跑得通就算成功。摩尔线程从一开始就不打算只做硬件。它的策略是自研 MUSA 架构，同时兼容 CUDA 生态，让开发者能以较低成本完成迁移。
2025 年 12 月，首届 MUSA 开发者大会召开。目前，摩尔线程 MUSA 生态的开发者规模已经超过 80 万人。MUSA 已全面实现对 CUDA 生态的深度兼容，不仅实现 100% 核心数学库兼容及全量 3000+PyTorch 算子兼容，更覆盖 55 类核心 AI 算子。
这个生态的价值不止于商业。从国家产业安全的角度看，一个自主可控的 GPU 生态，意味着不需要依赖国外厂商的软件栈，不需要担心某一天被停止授权。
" 从能用到好用，要经过三步：生产出来、大规模生产、大规模使用。每一步都关乎性价比。性价比从不好到持平再到超越，这是国产芯片的必经之路。"
硬件替代可以在三五年内见到成效，但生态建设是以十年为单位的慢功夫。但如果不做，永远只能跟在别人后面跑。一家民营企业，在一个被国际巨头垄断了二十多年的领域里，从零开始建芯片、建集群、建生态。它为自己找了一条最难的路，同时也为这个国家做了一件需要有人去做的事。
" 民营企业敢创新、敢投入、敢冒险、敢失败。有民营企业的参与，整个产业能够更加快速地发展。"
" 一家企业的突围，整个产业的奔流 "
" 作为中国人，要在中华民族伟大复兴上付出自己的努力。" 张建中说。
在 2026 年，这句话指向了一家民营科技企业肩负的责任。摩尔线程做的，正是为中国打造属于自己的算力主权。
摩尔线程的视野不止于国内。如今，夸娥万卡级集群的性能已经比肩国际主流产品。" 我们的产品，不光要在国内使用，还要服务全世界。企业必须出海，让其他国家也能用上中国的人工智能。" 他说，中国有三大不可替代的优势 -- 人才优势、制造供应链优势、市场规模优势。" 从研发到制造到市场，这就是我们的底气。"
一家企业的突围，正在变成整个产业的奔流。
" 希望未来五年，能够成为全球领先的人工智能基础设施服务商，赋能千行百业。"2026 年底，摩尔线程基于 " 花港 " 架构的高性能图形计算芯片 " 庐山 " 有望正式上市。十万卡级智算集群的攻关也在持续推进。
" 做全球领先，不仅是技术问题，更是耐心问题。经得住寂寞，才能走到最后。" 张建中提到了公司墙上那句话 --" 为美好世界加速 "。那是五年前写下的，那时公司只有几十个人，前路充满着未知。
五年过去了，答案正在浮现。从 " 十五五 " 规划将集成电路列为新兴支柱产业，到各级政府围绕算力基础设施出台的配套政策，国家的产业布局正在为民营企业提供最坚实的支撑。
站在新的起点上，摩尔线程作为国产 GPU 的代表企业，正驶向更辽阔的算力山河。它的底气，不只是五代架构、五颗芯片、万卡级集群，更是那一千多个日夜奋战的工程师、80 万 MUSA 开发者、每一个 " 不眠之夜 " 里依然选择相信的人，以及一个国家在关键领域推动自主可控的坚定决心。
