摩尔线程：以统一架构突破生态竞争壁垒

摩尔线程：以统一架构突破生态竞争壁垒第1张

在AI时代，芯片公司如果缺乏成体系的知识产权布局，很难被视为真正掌握核心技术。

文｜胡嘉琦

ID | BMR2004

近日，国产GPU厂商摩尔线程（688795.SH）对外披露，正式推出AI Coding Plan智能编程服务。这一新产品依托MTT S5000 的全精度计算能力，通过软硬件协同架构实现算力效率倍增，把原本偏底层的GPU能力，直接转化为面向开发者的生产力工具。这一步标志着国产GPU企业开始从单纯的硬件供应商，走向完整计算平台的构建者。

摩尔线程成立于2020年6月，于2025年底登陆科创板，以88天的科创板IPO最快过会纪录引发市场关注。它的目标并不止于填补算力缺口，而是试图搭建面向全球的加速计算基础设施和一站式解决方案，为各行业数智化转型提供底层支撑。

如果说算力是入场券，那么体系化能力才是能否长期留在牌桌上的关键。围绕这一更深层的竞争维度，《商学院》记者采访了摩尔线程相关负责人及行业专家，试图还原一个更少被外界看到的部分：国产 GPU企业如何在专利体系与底层架构层面，搭建属于自己的“护城河”。

从产品的角度布局专利

在专利策略上，摩尔线程不是单纯追求数量增长，而是强调高价值专利的培育。

《商学院》记者从摩尔线程相关负责人处了解到，截至 2025 年 6 月，摩尔线程已累计获得授权专利 514 项，其中发明专利 468 项，数量在国内GPU企业中位居前列。值得注意的是，这些专利并非零散分布，而是高度围绕AI计算的核心链条展开，覆盖处理器架构设计、AI应用加速与并行计算优化、驱动与底层软件系统，以及GPU算力集群与高性能互联等关键方向，逐步形成系统化布局。

在专利策略上，摩尔线程不是单纯追求数量增长，而是强调高价值专利的培育。

高价值专利指GPU研发中，集中于处理器架构设计、并行计算优化、内存管理机制、高速互联协议、编译器与驱动优化、能效控制及AI计算加速等关键环节，这些技术直接影响性能、能效和兼容性，容易形成技术壁垒。

2024年，摩尔线程在两项全国性高价值专利赛事中斩获佳绩：夸娥智算集群项目荣获中国海淀高价值专利培育大赛一等奖，全功能GPU项目获得中国雄安高价值专利大赛金奖，体现了其在核心技术研发和专利管理上的深度积累。

资深产业经济观察家梁振鹏在接受《商学院》采访时指出，拥有高价值专利能够增强企业技术话语权，支持硬件适配和软件开源等生态合作，并在全球竞争中防御侵权风险、提升许可议价能力，助力构建自主可控的产业链。

梁振鹏认为，GPU企业对专利的关注点，应该转向对产业落地和商业应用的整体支撑能力，即专利是否能够支撑完整的技术体系和产业解决方案。

在专利组合评估与商业化落地方面，企业需要综合考量技术覆盖度、法律稳定性、市场关联度以及竞争对手规避难度，分析专利对产品功能、成本控制和生态兼容性的实际支撑作用。关键指标包括专利引用率、权利要求范围、地域覆盖、诉讼历史以及标准化贡献。企业应平衡数量与质量，在核心领域布局高价值专利，同时辅以外围专利形成保护网，避免盲目追求数量。

在这一背景下，摩尔线程的知识产权管理也实现了系统化转变。通过国家级知识产权贯标认证，公司将管理重心从单一法务事务扩展至研发、管理和技术转化的全流程体系。专利布局开始前置参与产品规划、技术路线选择及市场策略制定，成为企业长期发展的基础设施，而非事后补救手段。

这些动作背后，是摩尔线程在认知层面的转变。在 AI 时代，芯片公司如果缺乏成体系的知识产权布局，很难被视为真正掌握核心技术。GPU早已不再只是单一硬件产品，而是由指令系统、编译器、驱动、算子库、调度系统和集群架构共同构成的复杂计算平台。每一个环节都对应着可沉淀为专利的技术创新，每一个技术节点，都可能在未来的商业合作与产业博弈中成为关键筹码。

硬件差异化空间正在被压缩

晶体管密度提升的成本呈指数级增长，而性能提升幅度却不断收窄，制程红利明显递减。

对于GPU这类对晶体管密度、能效和频率高度依赖的芯片而言，制程工艺仍是决定性能密度与功耗表现的关键因素。

摩尔线程目前多款产品主要采用成熟的中高端工艺节点制造。例如，2022年面向信创市场的MTTS50 即基于12nm制程实现量产。这一节点在图形产品上是一种稳健可靠的选择，有利于快速实现量产与成本控制。

从行业整体来看，目前，主流高性能GPU已逐步向更先进的工艺节点演进，先进制程通常意味着更高的晶体管密度与更优的能效表现。《商学院》记者从业内人士处了解到，目前行业普遍采用的是基于7nm的制程工艺。

相比之下，国际领先GPU厂商如英伟达在顶级产品上多采用台积电的4nm节点执行先进制造，这带来了更高的性能密度与能效优势。国内晶圆代工在先进节点方面受到全球供应链与设备限制的制约，目前最先进节点的成熟度和良率仍有提升空间，这也直接影响国产GPU在高性能和低功耗方面的极限表现。

在当前阶段，摩尔线程主要通过在设计层面优化架构与调度策略，同时结合成熟工艺节点，使其产品在能耗和性能之间取得市场折衷，并控制成本与供货稳定性。这种策略不仅适用于现阶段产品快速落地，也为未来随着国内先进制程能力的逐步提升留出迭代空间。

在中南财经政法大学知识产权研究中心教授曹新明看来，这一变化，首先源于硬件层面的物理边界正在逼近。随着先进制程逐步迈入3nm甚至2nm节点，晶体管密度提升的成本呈指数级增长，而性能提升幅度却不断收窄，制程红利明显递减。同时，全球先进制程产能高度集中在少数厂商手中，英伟达、AMD、高通等企业在制造端普遍依赖台积电、三星和英特尔等代工体系，硬件差异化空间被进一步压缩。

统一架构与软件生态

当今GPU产业的竞争重心正经历一场结构性迁移，IP体系与开发者生态成为关键。

如果说硬件物理极限压缩了依靠制程拉开差距的空间，那么软件生态的成熟，则显著抬高了产业竞争的门槛。

曹新明指出，当今GPU产业的竞争重心正经历一场结构性迁移。制程工艺（摩尔定律）与原始算力指标（FLOPS）仍然是进入这一行业的基础门槛，但真正决定企业长期盈利能力与产业地位的因素，正越来越多取决于专利壁垒构成的IP体系，以及由软件栈支撑的开发者生态。

《商学院》记者从摩尔线程负责人处获悉，摩尔线程围绕自主研发的MUSA（Meta-computing Unified System Architecture）构建起其技术与生态的核心支撑。

MUSA架构是摩尔线程自主研发的融合GPU硬件和软件的全功能GPU计算加速统一系统架构。该架构涵盖从芯片架构、指令集、编程模型到软件运行库及驱动框架的全栈技术体系，旨在为各类并行计算场景提供高性能计算能力，基于MUSA架构能够高效支持AI计算、图形渲染、物理仿真、科学计算以及超高清视频编解码等多元高性能计算场景。

经过五年深度研发与持续迭代，全新升级的MUSA 5.0 标志着这一统一架构进入相对成熟的新阶段，在全栈统一性、计算效能与生态开放性方面均取得关键突破。在编程生态上，MUSA不仅原生支持MUSA C，还深度兼容TileLang、Triton等现代并行编程语言，为开发者提供更灵活高效的全栈开发体验，从而降低迁移与适配成本。在计算性能方面，核心计算库 muDNN在GEMM和FlashAttention等关键算子上实现接近理论上限的效率，通信效率也大幅提升，同时编译器性能获得成倍优化，并集成高性能算子库，显著加速模型训练与推理全流程。

与此同时，MUSA的生态策略进一步延伸至开放体系建设。据悉，摩尔线程正计划逐步开源包括计算加速库、通信库以及系统管理框架在内的核心组件，将深度优化的底层能力向开发者社区开放，以此吸引更多合作伙伴参与生态共建。

此外，曹新明认为，在软件生态背后，专利正在发挥越来越基础性的制度支撑作用。

GPU的软件栈并非简单的工程堆砌，而是包含大量底层创新，例如编译优化技术、并行计算调度策略、驱动与硬件协同机制，以及对主流 AI 框架的深度适配能力等，这些都涉及可以专利化的核心技术。缺乏知识产权体系支撑的软件能力，很难在跨企业合作和产业分工中获得充分信任，也难以形成稳定的生态联盟。

后来者的竞争

未来GPU专利竞争将更加聚焦异构计算、AI融合、软硬件协同优化以及新兴应用场景。

在GPU产业中，对后来者而言最明显的变化，就是进入门槛被显著抬高了。

后来者往往要在看不到市场回报的情况下，先投入巨额资金完成芯片研发与流片。但硬件做出来只是第一步，如果缺乏成熟的编译工具、驱动支持和主流AI 框架适配能力，开发者很难高效使用这颗芯片，用户也不会轻易迁移平台。没有用户规模，生态无法形成；没有生态，产品就难以落地。这种循环，使 GPU行业的起步难度远高于多数半导体细分赛道。

今天的开发者早已深度绑定英伟达的CUDA及其工具链，训练流程、算子优化、工程经验都建立在既有平台之上。除非新平台能提供数量级的性能或能效优势，否则很难说服开发者重写代码、重建流程。这也是为什么不少AI芯片公司并未选择完全自建生态，而是优先强调对CUDA或主流框架的兼容，本质上是借助现有体系降低进入难度。

摩尔线程的策略同样体现出这种务实取向。一方面推进自有编程模型和底层库建设，试图形成可控的技术底座；另一方面又强调对主流图形接口和AI框架的适配，在“自主体系”与“现实兼容”之间找到平衡点。

与生态壁垒并行存在的，是越来越难以回避的专利与法律风险。曹新明向《商学院》记者分析，GPU关键技术经过多年积累，核心领域早已布满专利布局。新进入者在产品上市前，往往需要进行复杂而昂贵的专利排查，以确认自身方案是否存在侵权隐患。一旦卷入与头部企业的专利纠纷，漫长的诉讼周期和高额成本，足以给资金并不充裕的公司带来沉重压力。

曹新明认为，在这样的环境下，对于后来者更现实的路径，是聚焦特定垂直场景，在相对封闭的应用环境中建立针对性优化的技术栈，例如自动驾驶推理、边缘计算或工业视觉等领域。在这些场景里，系统功耗、时延或环境适应性往往比通用算力更重要，后来者有机会通过“场景深耕”形成差异化能力，而不是全面复制通用GPU生态。

从更长远看，GPU产业格局也并非完全固化。开源硬件和开源软件的兴起，正在为行业带来新的变量。RISC-V向量扩展等路线，为构建不同于传统体系的高性能计算平台提供了技术基础；PyTorch、TensorFlow等框架的开源化，也让硬件厂商有机会围绕通用软件生态做优化，而不必完全依赖单一厂商的专有平台。这些变化暂时难以撼动既有格局，但在长期维度上，为后来者保留了一些进入空间。

梁振鹏认为，未来GPU专利竞争将更加聚焦异构计算、AI融合、软硬件协同优化以及新兴应用场景，如元宇宙和自动驾驶。同时，软件生态建设的趋势将向开源开放发展，企业可通过标准必要专利与开源协议的结合，扩大自身技术和市场影响力。对于后来者而言，可采取的策略包括专注于细分技术突破以形成专利优势，积极参与开源社区积累生态影响力，通过合作许可快速获取关键技术，并注重国际化布局与风险预警，从而在激烈的全球竞争中争取立足空间。

来源｜《商学院》2&3月合刊