服務(wù)熱線
一句話總覽:四家公司“同賽道、不同基因”,把這四家放一起看,最核心的差別不是“峰值算力誰(shuí)更高”,而是產(chǎn)品譜系(做全功能還是做計(jì)算)、軟件生態(tài)(能不能讓CUDA代碼跑起來(lái)且跑得快)、以及量產(chǎn)交付(能不能穩(wěn)定出貨、做集群)。
從各家招股書材料里,能明確讀到的定位是:
天數(shù)智芯:通用GPU高端芯片及超級(jí)算力系統(tǒng)提供商,產(chǎn)品包括天垓訓(xùn)練系列與智鎧推理系列。
壁仞科技:高性能通用GPU,打造軟硬件體系,產(chǎn)品基于訓(xùn)推一體芯片架構(gòu),面向訓(xùn)練/推理/科學(xué)計(jì)算。
摩爾線程:做全功能GPU及相關(guān)產(chǎn)品,覆蓋AI、數(shù)字孿生、科學(xué)計(jì)算等,產(chǎn)品包括AI智算、專業(yè)圖形、桌面級(jí)圖形、智能SoC等;且披露了2024年收入結(jié)構(gòu):營(yíng)收4.38億元,其中AI智算3.36億元。
沐曦:更像“數(shù)據(jù)中心計(jì)算GPU + 軟件棧 + 集群交付”的體系化玩家;可交付板卡/服務(wù)器/集群,并強(qiáng)調(diào)兼容CUDA生態(tài)的MXMACA軟件棧。
維度一:產(chǎn)品路線——“全功能” vs “算力優(yōu)先”
摩爾線程:全功能GPU路線(圖形 + 計(jì)算一盤棋)
它的產(chǎn)品定義非常“英偉達(dá)早期味道”:AI智算 + 專業(yè)圖形 + 桌面級(jí)圖形 + SoC全覆蓋,并且商業(yè)化收入主要來(lái)自AI智算。
好處:全功能意味著更大的生態(tài)觸點(diǎn)(圖形、渲染、數(shù)字孿生、客戶端),更容易“先活下來(lái)再變強(qiáng)”。
代價(jià):圖形管線、驅(qū)動(dòng)穩(wěn)定性、ISV認(rèn)證、應(yīng)用適配……都很燒錢、很磨人。
天數(shù)智芯:訓(xùn)練/推理分產(chǎn)品線,更偏“算力系統(tǒng)供應(yīng)商”
招股書中明確寫了訓(xùn)練(天垓)+ 推理(智鎧)兩條線,并且定位到“超級(jí)算力系統(tǒng)提供商”。
這更像“圍繞數(shù)據(jù)中心算力交付去做產(chǎn)品定義”,目標(biāo)是把算力做成“可用的系統(tǒng)”,而不一定追求客戶端/圖形全面開(kāi)花。
壁仞科技:訓(xùn)推一體高性能通用GPU,瞄準(zhǔn)訓(xùn)練/推理/科學(xué)計(jì)算
材料強(qiáng)調(diào)其通用GPU基于訓(xùn)推一體架構(gòu),覆蓋訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算。
“訓(xùn)推一體”在產(chǎn)品策略上通常意味著:盡量用同一套硬件架構(gòu)+軟件棧覆蓋更多工作負(fù)載,減少碎片化;但也會(huì)面臨“樣樣都要、樣樣都難”的現(xiàn)實(shí)。
沐曦:訓(xùn)推一體GPU為主、并且非常強(qiáng)調(diào)集群與交付形態(tài)
沐曦明確寫到:不僅交付板卡/模組,還能交付服務(wù)器、一體機(jī)/工作站、智算集群,并配套MXMACA軟件棧。
這套打法非常務(wù)實(shí):“芯片只是起點(diǎn),交付才是終點(diǎn)。”
維度二:軟件生態(tài)——真正的護(hù)城河,不是PPT
摩爾線程:走“API層兼容CUDA + 自研編譯器”的合規(guī)路線
在問(wèn)詢函里,它把CUDA兼容路徑講得很直白:
一條路是對(duì)CUDA輸出物反編譯/反匯編(簡(jiǎn)單但低效且可能違反協(xié)議);
另一條路是API層面兼容,源代碼易遷移,自研編譯器編譯(難但性能更好且更合規(guī)),并明確選擇第二條。想吃到CUDA生態(tài)紅利,就得在“編譯器/算子庫(kù)/驅(qū)動(dòng)/運(yùn)行時(shí)”這些硬骨頭上狠狠干。
沐曦:MXMACA“自主創(chuàng)新+開(kāi)放兼容”,把CUDA遷移當(dāng)成戰(zhàn)略核心
沐曦招股書寫得很明確:其編程接口在API層面實(shí)現(xiàn)對(duì)CUDA生態(tài)的高度兼容,幫助現(xiàn)有應(yīng)用快速遷移。并在問(wèn)詢函里進(jìn)一步把“覆蓋度”量化:支持超過(guò)6000個(gè)CUDA應(yīng)用、多種訓(xùn)練/推理框架與算子庫(kù)。這家公司把“能跑起來(lái)、跑得穩(wěn)、遷移成本低”當(dāng)成一號(hào)工程。
天數(shù) / 壁仞:招股書材料里沒(méi)有足夠軟件棧細(xì)節(jié)可引用。個(gè)人判斷如下:若目標(biāo)是數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練/推理落地,軟件棧成熟度(框架適配、算子庫(kù)、通信庫(kù)、工具鏈、驅(qū)動(dòng)穩(wěn)定性、容器/虛擬化)往往比“峰值TFLOPS”更先決定能不能進(jìn)生產(chǎn)。
維度三:商業(yè)化與交付——誰(shuí)更像“能規(guī)模化出貨”的公司?
摩爾線程:收入披露清晰,AI智算已成主引擎
2024年?duì)I收4.38億元,AI智算3.36億元。
這至少說(shuō)明:它不是只講故事,已經(jīng)在“賣東西”。
沐曦:收入結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品形態(tài)、交付策略寫得很細(xì)
招股書披露其主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來(lái)自GPU產(chǎn)品、GPU服務(wù)器與少量IP授權(quán)等,并給出分產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。
還解釋了交付策略會(huì)從服務(wù)器整機(jī)逐步轉(zhuǎn)向以板卡為主(減少整機(jī)交付)。
能把“怎么賣、怎么交付、怎么控成本/毛利”講清楚的公司,通常更接近規(guī)模化。
天數(shù) / 壁仞:本次材料片段里缺少可核對(duì)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)
因此我不在這里硬猜收入、出貨與客戶,只給結(jié)論:
你要比較它們,建議把“出貨形態(tài)(板卡/服務(wù)器/集群)、客戶驗(yàn)收口徑、軟件版本節(jié)奏、典型集群案例”作為同一張表去對(duì)齊。
最后給半導(dǎo)體工程師的一句“有點(diǎn)煽情但不雞湯”的話
國(guó)產(chǎn)GPU這條路,本質(zhì)上不是“做出一顆芯片”就贏了,而是要在編譯器、驅(qū)動(dòng)、庫(kù)、通信、工具鏈、穩(wěn)定性、規(guī)模化交付上,把一座座山啃穿。
從材料里看:
摩爾線程更像“全功能GPU生態(tài)路線”;
沐曦更像“數(shù)據(jù)中心算力交付+CUDA兼容遷移”的系統(tǒng)路線;
天數(shù)與壁仞在公開(kāi)片段里更明確的是“訓(xùn)練/推理/通用計(jì)算”的算力方向與產(chǎn)品線劃分;
真正拉開(kāi)差距的,往往是“你愿不愿意、能不能夠,把最臟最累的軟件硬仗打到底”。
免責(zé)聲明:以上內(nèi)容僅基于公開(kāi)的招股書/問(wèn)詢函材料進(jìn)行工程化解讀與對(duì)比,不構(gòu)成任何投資建議。市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn),決策需獨(dú)立判斷,盈虧自負(fù)。
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