Moore Threads 是什么，为什么中国认为它可能成为下一个 Nvidia？
Moore Threads 是什么？为什么它会在中国快速演进的 AI 半导体版图里，成为讨论度最高的 GPU 公司之一？在 IPO 后，Moore Threads 股价暴涨超过 425%–500%，令市场震惊，也让它瞬间跻身中国增长最快的科技公司行列。它的走红，恰逢中国加速推进 GPU 自给自足，尤其是在美国出口限制削弱了 Nvidia 销售先进 AI 芯片能力的背景下。随着 AI 算力需求快速攀升，越来越多投资者把 Moore Threads 视为具备战略意义的本土替代方案。
本文将探讨其技术、估值、竞争格局、市场驱动因素与长期风险，并评估 Moore Threads 是否真的可能成为“中国版 Nvidia”。
关键要点
- Moore Threads 股票在首秀中暴涨 425–500%，将其估值推至约 400 亿美元。这一戏剧性涨幅凸显了投资者对 Moore Threads 作为中国 AI 芯片领域关键参与者的强烈认可。
- MUSA GPU 架构可支持 AI 训练、图形渲染、仿真与视频工作负载。这些能力使 Moore Threads GPU 成为满足中国日益增长的 AI 基础设施需求的可行国产替代。
- Moore Threads 已成为中国国产 GPU 进程的核心之一，与 MetaX、壁仞、燧原并肩竞争。其快速 IPO 与不断扩展的产品阵列，进一步强化了其在中国半导体战略中的角色。
Moore Threads 是什么以及它如何运作？
Moore Threads 是一家中国 GPU 公司，由前 Nvidia 中国高管于 2020 年创立，专注于用于 AI 计算、图形渲染、仿真和视频处理的全功能 GPU。它也是中国“GPU 四大龙”中首个公开上市的公司。
Moore Threads 如何成立，为什么 Nvidia 至关重要？
Moore Threads 由曾任 Nvidia 中国区总经理的张建中创立，使公司对全球 GPU 设计与市场战略具备更深的洞察。这一 Nvidia 背景之所以重要，在于它塑造了 Moore Threads 的技术方向、人才梯队，以及对打造具备竞争力的 AI 与图形处理器所需条件的理解。
Moore Threads 的大量工程团队也来自 Nvidia，这进一步增强了其开发现代 GPU 架构与软件栈的能力。基于这一基础，Moore Threads 得以在快速增长的 AI 芯片市场中，将自己定位为中国最接近挑战 Nvidia 的本土企业之一。
是哪项 GPU 技术为 Moore Threads 的 MUSA 架构提供支撑？
该公司的产品——MTT S60、MTT S80 和 MTT S2000——均构建在其自研的 MUSA（Moore Threads Unified System Architecture，统一系统架构）之上。
MUSA 支持：
- DirectX、Vulkan 和 OpenGL
- AI 模型训练与推理
- 仿真与渲染
- 包括 x86、ARM 与 LoongArch 在内的多平台兼容性
这些技术能力使 Moore Threads 成为中国 AI 市场的重要国产 GPU 供应商，尤其在 Nvidia 芯片受限的情境下更受关注。
谁投资了 Moore Threads，机构为何支持它？
Moore Threads 获得包括腾讯、字节跳动、红杉中国、深创投与纪源资本在内的顶级投资者支持，显示机构对其长期 GPU 战略的强烈信心。这些投资者不仅带来资金，也带来与云服务、游戏与 AI 应用生态相关的潜在协同。
值得注意的是，DeepSeek 创始人梁文锋被列为头号机构投资者，凸显 Moore Threads 在中国快速扩张的 AI 生态中的重要性。他的参与也表明，主要 AI 开发者将 Moore Threads 视为用于训练模型与扩展 AI 工作负载的关键国产算力供应方之一。
为什么 Moore Threads 股票暴涨超过 425%？
Moore Threads 股票首日的极端跳涨，反映了本土投资者热情、半导体政策优先级提升、海外 GPU 获取受限，以及“打造 Nvidia 本土替代”的象征意义。此次暴涨也凸显 Moore Threads 如何同时成为中国 AI 生态中金融投机与战略技术雄心的焦点。
为何散户投资者推动了对 Moore Threads 的巨大需求？
散户参与达到了前所未有的水平，共有 482 万名投资者认购 IPO——这是科创板记录在案的最高认购数量之一。需求超出可供股份 2,750 倍，显示出市场对 AI 基础设施相关公司的强烈配置意愿。
推动散户热情的关键因素包括：
- 对 Moore Threads“中国产的 Nvidia”的认知，增强了投资者信心。
- 围绕公司 IPO 与技术的大量媒体关注。
- 对其他国产 GPU 投资机会的有限获取，使 Moore Threads 拥有独特的能见度。
- 关于国家自立自强的强叙事，鼓励散户支持本土领军者。
这些要素共同将 IPO 推向一种“押注中国 AI 未来”的象征性事件，进一步放大了 Moore Threads 股票的涨势。
中国的自给自足战略如何助推 Moore Threads？
中国将 AI 算力定位为国家级数字基础设施，把国产 GPU 发展置于长期技术路线图的核心。这一政策取向直接利好能够在不依赖海外高端供应的情况下提供 AI 硬件的公司，例如 Moore Threads。
多项国家层面的力量加剧了对 Moore Threads GPU 的需求：
- 美国出口管制严重限制了 Nvidia 的高端 GPU，促使中国企业寻求国产替代。
- 国家支持的基金与公共机构增加了对本土半导体供应链的投资。
- AI 公司与数据中心开始转向使用中国硬件以降低供应链中断风险。
- Moore Threads 受益于早期的机构合作，使其相较海外竞争对手更具公信力。
这些因素将 Moore Threads 从一家初创企业推至战略性芯片公司的位置，并为其股价暴涨提供了重要推力。
Moore Threads 的收入增长是否弥补了其巨额亏损？
2024 年，Moore Threads 实现 43.8 亿元人民币收入，受益于其基于 MUSA 的 GPU 采用上升以及云与企业需求的快速增长。其三年复合增长率超过 200%，显示出强劲的市场牵引力；但这一增长也被约 160–190 亿元人民币的累计亏损所抵消，亏损主要来自高强度研发投入与推进先进 GPU 制造的高成本。与此同时，Moore Threads 在软件生态开发方面仍落后于 Nvidia，进一步增加了持续投入压力。尽管盈利前景仍不确定，公司快速的收入扩张增强了投资者信心，并推动了 Moore Threads 股票上涨。
Moore Threads GPU 技术——能与 Nvidia 竞争吗？
Moore Threads 将其 GPU 产品线定位为中国快速增长的算力市场中，用于 AI 训练、图形工作负载与仿真任务的国产替代。尽管其基于 MUSA 的 GPU 展现出技术雄心并持续迭代，但与 Nvidia 更成熟的平台相比，公司仍面临明显的性能与生态差距。
MUSA 架构能力
MUSA 架构是 Moore Threads GPU 的底座，目标是覆盖广泛的现代 AI 与图形工作负载。通过结合并行计算效率与灵活的多媒体处理能力，Moore Threads 希望提供一套能够支撑中国快速扩张 AI 生态的国产 GPU 平台。
Moore Threads GPU 支持：
- 高吞吐量并行计算
- AI 推理与训练
- 视频编码与解码
- 物理仿真与渲染
这些能力旨在为本地 AI 实验室与企业提供可扩展的算力解决方案。
性能差距依然存在
在大规模 AI 训练上，Moore Threads 仍落后于 Nvidia H100/H200 GPU 在原始算力、能效与可扩展性方面的水平。这些限制使 Moore Threads 在企业与云环境中更难达到 Nvidia 的一致性与成熟度。
关键差距包括：
- 总体吞吐量更低，影响训练与推理速度
- 内存带宽较弱，限制复杂 AI 工作负载
除硬件差异外，Moore Threads 在软件栈上也弱于 CUDA，而 CUDA 仍是 Nvidia 最强的护城河。缺乏成熟的 CUDA 等效框架意味着开发者在使用 Moore Threads GPU 时可能遇到更高迁移成本、更慢的优化节奏，以及更少的完全支持工具链。
本土生态优势
Moore Threads 受益于与中国快速增长的 AI 生态高度契合，这为其提供了超越“硬件绝对性能”之外的优势。随着对国产算力的需求加速增长，在出口限制背景下，Moore Threads 有机会服务于 Nvidia 无法充分覆盖的市场空间。
Moore Threads 的受益点包括：
- 融入中国本地 LLM 框架
- 政策对 GPU 采用的支持
- 国内数据中心内不断增长的需求
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Moore Threads 对比 Nvidia——它真的是“中国的 Nvidia”吗？
Moore Threads 具备政策动能与快速的投资者热情，但 Nvidia 依然在硬件性能、软件生态与大规模 AI 训练能力方面占据主导。两者对比凸显 Moore Threads 在全球 GPU 竞争中既有潜力，也面临现实挑战。
Moore Threads 相较 Nvidia 的优势
Moore Threads 在中国拥有多项结构性优势，使其在国内扩张速度可能快于海外 GPU 供应商。尽管存在性能差距，这些优势有助于公司获得早期部署机会。
- 本地供应链稳定性
- 强有力的政策与资本支持
- 面向中国云服务商的高性价比解决方案
Moore Threads 相对 Nvidia 全球领先的限制
即便进展迅速，Moore Threads 相比拥有数十年 GPU 领导力的 Nvidia 仍面临重大限制。Nvidia 的生态优势仍是 Moore Threads 在性能与开发者采用方面最大的障碍之一。
- CUDA 软件生态无可匹敌
- Nvidia 拥有 20+ 年的 GPU 迭代优势
- 更优的 AI 训练产出与成熟的开发者工具链
Moore Threads 面向 Nvidia 的长期前景
从长期来看，Moore Threads 有机会缩小差距，但分析师也警告其估值可能更多反映国家象征意义，而非当前的实际竞争力。要实现与 Nvidia 真正的对等，需要在软件框架上取得关键突破、更广泛的生态采用，以及稳定可靠的大规模芯片制造能力。
MetaX 对比 Moore Threads——谁领跑中国 GPU 之战？
另一家主要国产 GPU 初创公司 MetaX 获得了比 Moore Threads 更强的散户需求，显示中国 GPU 赛道的竞争正在加剧。两家公司都是中国半导体雄心的重要支柱，但在市场定位、技术成熟度与投资者动能方面存在差异。
MetaX 在中国 GPU 市场如何与 Moore Threads 比较？
MetaX 已成为中国最受关注的 GPU 挑战者之一，因其高性能 C600 芯片以及来自风投与政府相关基金的强力支持而迅速获得瞩目。其快速增长的存在使其与 Moore Threads 形成直接竞争，双方都在争夺国产 AI 算力供给。
MetaX：
- 517 万散户认购者——高于 Moore Threads 的 482 万，显示更强的短期 IPO 热情
- C600 GPU 配备 HBM3e 与 FP8 计算精度，面向高性能 AI 训练工作负载
- 预计在 2026 年实现盈亏平衡，显示其通往财务稳定的路径更快
Moore Threads：
- 更大的收入基础，得益于更早商业化与更广泛的客户采纳
- 产品阵列更成熟，包括多代基于 MUSA 的 GPU
- 中国“GPU 四大龙”中首个公开上市，赋予其更强的能见度与机构认可
- 来自顶级科技投资者的强大机构支持，强化其在中国 AI 芯片生态中的战略角色
Moore Threads 在 2025 年面临哪些风险？
尽管动能强劲，Moore Threads 仍面临多项结构性风险，可能限制其长期竞争力。这些挑战涵盖地缘政治、财务可持续性与软件生态成熟度——而这些因素都关系到其与全球 GPU 领导者竞争的能力。
1. 美国实体清单制裁带来的 Moore Threads 风险
Moore Threads 受到被列入美国实体清单的影响较大，该清单限制其获取关键半导体技术与先进制造工具。这类限制可能拉长产品研发周期，并提高对国内替代方案的依赖。
- 于 2023年10月被列入
- 受限获取高端半导体工具
- 对本土供应商的依赖度提升
2. 高额研发亏损带来的 Moore Threads 风险
快速增长伴随显著财务压力。为缩小与 Nvidia 的差距，Moore Threads 必须持续高投入研发。即便收入上升，累计亏损仍凸显了打造具备竞争力的 AI 硬件所带来的长期资金消耗。
- 2022–2025 年亏损近 60 亿元人民币
- 为追赶 Nvidia 的高强度研发消耗
- 盈利仍较为遥远
3. 软件生态缺口带来的 Moore Threads 风险
Moore Threads 面临的最大障碍之一，是缺乏可与 Nvidia CUDA 相媲美的强软件生态。若没有更完善的框架支持与开发者工具优化，其 GPU 在 AI 与 LLM 工作负载中更难释放全部性能潜力。
- 尚无成熟的 CUDA 替代
- 对全球框架的支持有限
- 在 LLM 训练工作负载中存在性能差距
阅读更多：哪些资产可以被代币化？
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结论
Moore Threads 的故事折射出中国构建自给自足 AI 芯片生态、降低对海外 GPU 供应依赖的更广泛努力。它的快速崛起展现出强劲的政策动能与市场关注度，但在盈利能力、制裁约束与软件生态建设方面仍面临挑战。
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常见问题
1. 在中国 GPU 市场的语境下，Moore Threads 是什么？
Moore Threads 是一家国产 GPU 开发商，专注于 AI 芯片、图形处理与计算加速，以服务中国不断增长的科技生态。随着 AI 算力需求上升，它试图为海外 GPU 供应商提供可行替代。
2. 为什么 Moore Threads 股票会如此迅速暴涨？
暴涨由大规模散户参与与对半导体自给自足的强政策支持共同驱动。投资者将 Moore Threads 视为中国 AI 基础设施推进中的战略性参与者之一。
3. Moore Threads 能与 Nvidia 竞争吗？
Moore Threads 目前仍难以匹敌 Nvidia 的性能与生态深度，尤其是在大规模 AI 训练方面。但快速迭代与政策支持，为其长期增长提供了潜在空间。
4. Moore Threads 的 GPU 用于哪些场景？
其 GPU 覆盖 AI 训练、图形渲染、仿真与高性能计算等工作负载，面向多行业需求。这些能力使 Moore Threads GPU 对云服务商、AI 初创公司与游戏应用具有重要意义。
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