在科創板成功上市的國產GPU企業摩爾線程，近日舉辦了首屆MUSA開發者大會，會上不僅展示了全新GPU架構“花港”，還推出了三款基于該架構的芯片產品，引發行業廣泛關注。作為國內GPU領域被視為最接近英偉達的企業，摩爾線程的產品迭代路徑與英偉達頗為相似，自2022年起，每年都會發布新一代GPU架構。

回顧其發展歷程，2022年摩爾線程推出了春曉架構，并同步發布了面向云計算的第一代AI智算板卡S3000；次年，曲院架構問世，對應第一代訓推一體智算板卡S4000；到了2024年，平湖架構發布，同時推出了板卡S5000。此次大會上，摩爾線程再次刷新產品矩陣，不僅帶來了算力密度提升50%的新架構花港，還展示了華山、廬山、長江三款芯片，分別聚焦AI訓推、圖形渲染和系統級芯片領域。

新架構花港在技術特性上實現了多項突破，支持從FP4到FP64的全精度計算，能夠滿足十萬卡以上規模的智算集群擴展需求，并內置了AI生成式渲染架構。這一架構的推出，標志著摩爾線程在計算精度和集群規模上邁出了重要一步。與此同時，新一代芯片華山在計算精度上進一步優化，開始支持FP4精度計算，與英偉達當前主力芯片Blackwell的精度支持范圍一致。

在算力表現方面，摩爾線程此前公開的S4000板卡數據顯示，其在FP32、TF32、FP16、INT8精度下的算力分別為25 TFLOPS、49 TFLOPS、98 TFLOPS、196 TOPS，最大功耗為450W。相比之下，英偉達2020年推出的A100 80GB PCle版在相同精度下的算力分別為19.5TFLOPS、156TFLOPS、312TFLOPS、624TOPS，最大功耗為300W。盡管S4000在部分精度下的算力表現和功耗表現不及A100，但摩爾線程在技術迭代上的速度不容小覷。

關于S5000的具體性能，此次大會上摩爾線程創始人、董事長兼CEO張建中透露了更多細節。他表示，在DeepSeek-R1全量模型分布式推理場景中，S5000的Prefill Only、Decode單卡吞吐量分別達到H20等常見芯片產品的約2.5倍和1.3倍。而新一代華山芯片的浮點計算能力則介于英偉達Blackwell和Hopper之間，訪存帶寬與Blackwell接近，高速互聯帶寬則位于Hopper和Blackwell之間。

隨著AI大模型訓練對集群規模的需求不斷提升，摩爾線程也在積極布局更大規模的智算集群。此次大會上，摩爾線程推出了萬卡智算集群，并宣布了其集群規模的擴張計劃。張建中表示，2024年摩爾線程已推出第一代千卡集群，今年成功擴展至1萬卡，未來還將繼續向10萬卡、50萬卡、100萬卡的目標邁進。

然而，萬卡智算集群的工程實現并非易事。張建中指出，超大集群的供電及液冷散熱、超大規模互聯組網及通信、集群訓練有效算力、訓練穩定性與可用性、模型訓練精度與效果測評等方面均存在技術挑戰。同時，大模型訓練的發展趨勢也要求行業在模型參數規模、訓練集群規模、訓練精度等方面不斷突破，未來需要解決高效并行訓練、低精度訓練、高性能通信等一系列問題。

除了硬件產品的更新，摩爾線程此次還推出了具身智能仿真訓練平臺和AI算力筆記本MTT AIBOOK，進一步豐富了其產品生態。在資本市場方面，摩爾線程自科創板上市以來，股價表現波動較大。發行價為114.28元/股，12月11日收盤價曾超過900元/股，隨后有所回調，12月19日收盤價為664.1元/股。盡管公司尚未實現盈利，截至今年6月底，累計未彌補虧損達16億元，但摩爾線程預計2027年可實現合并報表盈利，不過這一前瞻性信息仍存在不確定性。