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2024年11月18日 星期一
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国产GPU独角兽摩尔线程启动上市辅导

    本报记者李玉洋上海报道

    11月13日,中国证监会官网显示,国产GPU(图形处理器)独角兽摩尔线程智能科技(北京)股份有限公司(以下简称“摩尔线程”)在北京证监局办理辅导备案登记,正式启动A股上市进程,辅导机构为中信证券股份有限公司。

    《中国经营报》记者注意到,今年稍早前,其他两家AI芯片独角兽(燧原科技、壁仞科技)已先后进行了IPO(首次公开发行股票)辅导备案登记。

    在谈及与燧原科技、壁仞科技的不同时,摩尔线程方面强调了该公司的定位是“全功能GPU,功能上和英伟达接近”,这之外没有更多信息可透露。

    研究机构Omdia AI行业首席分析师苏廉节对记者表示,国内GPU市场已有点拥挤,容不下这么多竞争者,“需要开始深耕细分市场,不能仅仅满足于技术含量”;留存下来的GPU厂商可以部分参照英伟达的发展路线,聚焦在金融、高性能计算、大数据处理、车载、医疗、元宇宙、机器人等应用领域。

    主打全功能GPU

    近年来,GPU是一条热门赛道,形成了一股国产GPU的创业浪潮,诞生了寒武纪(688256.SH)、燧原科技、瀚博半导体、芯瞳半导体、天数智芯、壁仞科技、摩尔线程等一批独角兽或“小巨人”公司。

    今年8月26日,燧原科技在上海证监局进行辅导备案登记,辅导券商为中金公司。9月11日,壁仞科技在上海证监局办理辅导备案登记,拟在上交所科创板IPO,辅导券商为国泰君安。

    官网资料显示,摩尔线程以全功能GPU为核心,致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案,为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。此外,摩尔线程也是国内仅有的在B端和C端均有布局的国产GPU企业。

    事实上,摩尔线程早已被曝出IPO的消息。企查查的数据显示,摩尔线程的注册资本日前发生了变化,由原先的2400万元增至3.3亿元,同时其公司身份从有限责任公司改为股份公司。通常情况下,这样的变化是计划上市的先兆。根据摩尔线程IPO并上市辅导备案报告,公司2024年11月6日签署辅导协议。

    作为GPU领域里的新势力,摩尔线程的创始团队来自全球GPU巨头英伟达,其创始人兼CEO张建中曾任英伟达全球副总裁、中国区总经理,任职长达15年,在GPU行业已深耕近20年。辅导报告显示,公司实际控制人为张建中,控制公司44.07%股份。

    “(AI芯片)百花齐放是国家鼓励的,所以我相信有很多企业会在不同领域发挥他们的作用。”今年7月,张建中在接受记者采访时指出,这些企业当中有的提供专用芯片,有的在某一些领域里提供专门的行业解决方案,有的做训练,有的做推理,而摩尔线程期望在通用计算方面能做得更好。

    可参照巨头发展路线

    事实上,摩尔线程不仅是功能和英伟达接近,技术路线也类似。

    官网显示,摩尔线程旗下产品分为硬件、软件和智算中心,其中硬件产品又可细分为元计算、娱乐与创作、专业视觉和数字办公系列。

    2022年,摩尔线程推出国产游戏显卡MTT S80,被誉为“国产游戏第一卡”,也是国内唯一可以支持DirectX12的消费级显卡。要知道,英伟达发家就是从游戏显卡起步的。

    而随着计算范式的改变,融合了图形和AI计算的GPU已经成为主流通用算力,广泛赋能人工智能、自动驾驶、具身智能等前沿行业。

    在这一大背景下,针对大模型训练,摩尔线程落地了全国产的千卡智算集群,并推出了自有的万卡集群方案,目前在国内AI芯片属于第一梯队。

    今年7月初,摩尔线程官宣旗下AI旗舰产品夸娥(KUAE)智算集群解决方案实现重大升级,从当前的千卡级别大幅扩展至万卡规模。

    根据无问芯穹产品副总裁李玉晨的分享,在“4+2”(“4”指的是4种国产GPU,“2”指的是英伟达、AMD的GPU)6种芯片异构混合训练中,相比同构训练性能损失小于10%的情况下,摩尔线程的产品分别支持英伟达的百卡混训和AMD的千卡混训。

    公开资料显示,摩尔线程的客户包括头部运营商、大型国有银行、大模型创业公司等。在启动IPO前,摩尔线程已经完成了数轮融资,投资方包括中国移动、深创投、上海国盛、中银国际、建银国际、招商局创投、中关村科学城、红杉资本等知名国资和风投机构。

    在苏廉节看来,国内GPU赛道是热闹的,除了摩尔线程、燧原科技、壁仞科技,还有瀚博半导体、海光、沐曦、海飞科、天数智芯、登临,而海外大厂也就只有英伟达和AMD。

    今年8月底,荣获过2024年度重庆市“独角兽企业”称号的象帝先计算技术(重庆)有限公司传出“全员解散”的消息。苏廉节认为,象帝先事件不一定是负面事件,也可能带来行业的整合趋势。

    “目前,国内的GPU厂商规模比较小,聚焦云市场和云应用会好一些。”苏廉节指出,国内生存下来的GPU厂商可部分参照英伟达的发展路线,而金融、高性能计算、大数据处理这三个领域都是可以考虑的方向,应用规模化的潜能也比较高,“端侧的应用虽然很吸引人,但是非常碎片化,不适合小型的公司”。

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