在科創板掛牌的國產GPU企業摩爾線程，近日舉辦了首屆MUSA開發者大會，正式發布新一代GPU架構"花港"及三款全新芯片產品。此次技術迭代延續了該公司自2022年以來每年更新架構的節奏，新架構在算力密度、精度支持及集群擴展能力方面實現突破性提升。
新架構"花港"的算力密度較前代提升50%，支持從FP4到FP64的全精度計算范圍，特別在低精度計算領域取得進展。該架構可支持超過十萬張GPU卡的智算集群擴展，并內置AI生成式渲染模塊，為大規模AI訓練提供硬件支撐。基于該架構推出的三款芯片各具特色：華山芯片定位AI訓推一體場景，廬山芯片專注圖形渲染性能，長江芯片則作為系統級芯片（SoC）整合多元功能。
在計算精度優化方面，摩爾線程持續拓展技術邊界。其AI智算板卡從上一代S5000支持的FP8精度，進一步延伸至新一代華山芯片的FP4精度支持。這種技術路徑與全球GPU龍頭英偉達不謀而合，后者最新主力芯片Blackwell同樣具備FP4計算能力。精度擴展策略有效提升了計算效率，在混合精度計算成為行業趨勢的背景下，展現出顯著的技術前瞻性。
性能對比數據顯示，摩爾線程產品矩陣持續完善。2023年推出的S4000板卡在FP32精度下達到25 TFLOPS算力，TF32精度下為49 TFLOPS，FP16精度下翻倍至98 TFLOPS，INT8精度下更達196 TOPS，但最大功耗450W的指標高于同期英偉達A100的300W。最新披露的測試數據顯示，在DeepSeek-R1模型推理場景中，S5000板卡在特定吞吐量指標上達到H20等競品的2.5倍和1.3倍。新一代華山芯片的浮點計算能力介于英偉達Blackwell與Hopper架構之間，訪存帶寬接近Blackwell水平，高速互聯帶寬則處于兩大架構中間值。
集群規模擴張成為另一技術突破點。摩爾線程宣布建成萬卡級智算集群，較2024年推出的千卡集群實現數量級躍升。公司規劃未來將擴展至十萬卡、五十萬卡甚至百萬卡規模，但工程實現面臨多重挑戰。創始人張建中指出，超大集群需要解決供電散熱、網絡組網、有效算力、訓練穩定性及模型精度評估等復雜問題，特別是要實現高效并行訓練、低精度計算優化及高性能通信等關鍵技術突破。
在生態建設方面，摩爾線程同步推出具身智能仿真訓練平臺和MTT AIBOOK算力筆記本，構建從硬件到應用的全棧解決方案。資本市場表現方面，該公司上市后股價經歷劇烈波動，發行價114.28元/股的股價在12月11日突破900元關口，隨后回落至12月19日的664.1元。財務數據顯示，公司尚未實現盈利，截至6月底累計未彌補虧損達16億元，預計2027年有望達成合并報表盈利目標，但該預測存在不確定性因素。
