壁仞 vs 摩尔线程 vs 沐曦——三种国产 GPU 技术路线的分化与边界

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随着摩尔线程、沐曦股份登陆 A 股，壁仞科技冲刺港股，“中国英伟达”的说法被频繁提及。但如果真正从技术与产业角度拆解，会发现：国产 GPU 并不存在一条统一的“英伟达复制路径”。

相反，当前主流国产 GPU 创业公司，已经在以下三个方向上发生了清晰分化：

• 摩尔线程：全功能 GPU 路线
• 沐曦股份：生态兼容型 GPU 路线
• 壁仞科技：高端 GPGPU 原创算力路线

这三条路线解决的是不同问题，面向的是不同市场窗口，其风险结构与成功条件也完全不同

摩尔线程——“全功能 GPU”的通用替代逻辑

1. 核心定位

摩尔线程选择的是全功能 GPU（Graphics + Compute）路线，即在一颗芯片上同时覆盖：

• 图形渲染
• 通用计算
• AI 推理与部分训练
• 桌面端 / 工作站 / 部分服务器场景

目标非常明确：在更多使用场景中，尽可能替代海外 GPU 的“通用角色”。

2. 技术特点

• 架构强调 通用性与完整性
• 覆盖 DirectX、OpenGL、Vulkan 等图形接口
• 同时支持 AI 框架与多类操作系统
• 更接近“国产 AMD / NVIDIA 早期阶段”的产品形态

3. 优势

• 应用面广，客户教育成本相对较低
• 易切入政企、信创、桌面端、行业计算
• 商业化路径相对清晰，收入来源更分散

4. 约束与挑战

• 研发资源被“功能广度”持续分散
• 难以在短期内做到AI 训练算力极致化
• 与英伟达、AMD 的直接对标维度更多，长期竞争压力大

适配的成功条件： 👉 国产 GPU 在通用市场有明确替代

沐曦股份——“兼容主流生态”的现实主义路径

1. 核心定位

沐曦选择的是一条高度现实主义的路线： 优先兼容主流 GPU 软件生态，再逐步推进国产化替代。

其核心目标不是“重新定义 GPU”，而是尽快降低用户迁移成本。

2. 技术特点

• 重点投入在 CUDA 兼容层 / 主流框架适配
• 更强调软件层与生态工具链
• 硬件架构并非完全从零开始，而是服务于生态适配目标

3. 优势

• 客户迁移成本低，尤其是存量 AI 应用
• 商业化推进速度快
• 更容易进入已有 AI 项目和算力中心

4. 约束与挑战

• 对主流生态存在路径依赖
• 架构创新空间受限
• 长期仍需面对生态规则不在自己手中的问题

适配的成功条件： 👉 客户更看重“能不能马上用” 👉 国产替代窗口期较短、强调落地速度

 

壁仞科技——“原创 GPGPU + 算力天花板”策略

1. 核心定位

壁仞走的是三者中技术难度最高、周期最长、风险最大的路线：

从底层架构出发，打造面向大模型训练的高端 GPGPU 算力平台

目标并非快速替代，而是在 AI 训练算力上建立“国产上限”。

2. 技术特点

• 完全原创 GPGPU 架构（非图形优先）
• 专为 LLM、大规模并行计算优化
• 全栈自研：
• 硬件（GPGPU）
• 软件（BIRENSUPA）
• 集群（BIRENCUBE）
• 提前布局 Chiplet + 先进封装

3. 优势

• 不受既有架构包袱限制
• 能针对 AI 训练负载做极致优化
• 有机会在某一细分高端场景形成技术代际优势

4. 约束与挑战

• 商业化周期长
• 资本消耗极大
• 对团队与资金耐力要求极高
• 客户集中度高，早期市场窄

适配的成功条件： 👉 大模型训练需求持续爆发 👉 国产算力必须“往上突破”，而非仅替代 👉 资本与政策具备长期耐心

三条路线的核心对比

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谁更像“英伟达”？这个问题本身就不成立

如果将英伟达拆解，其成功来自三点叠加：

1. 硬件算力领先
2. 软件生态闭环
3. 抓住 AI 训练这一历史级窗口

在这一维度上：

• 摩尔线程更像“早期多面发展的 GPU 厂商”
• 沐曦更像“生态策略优先的工程型公司”
• 壁仞更像“押注下一代算力范式的技术型赌局”

它们不是彼此的复制品，而是在同一时代约束下的三种理性选择。

结语：国产 GPU 是分工协同，而非单点胜负

国产 GPU 的终局，很可能不是“只剩一家”，而是：

• 通用市场：需要摩尔线程这样的多面型选手
• 存量迁移市场：需要沐曦这样的生态适配者
• 高端算力突破：需要壁仞这样的“极限挑战者”

这不是百米冲刺，而是一场长达十年的技术耐力赛。 在这场比赛中，路线正确，比短期领先更重要。

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参考文献

壁仞 vs 摩尔线程 vs 沐曦——三种国产 GPU 技术路线的分化与边界