摩尔线程今天登陆科创板，一签就能赚26万 #摩尔线程上市 #国产GPU第一股#A股打新 #年度大肉签

摩尔线程上市科创板etf如何选

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发布时间：2025-12-07 09:25

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背靠前英伟达中国掌舵人团队，靠自主 MUSA 架构实现 “AI + 图形 + 科学计算” 全功能覆盖，MTT S80 性能对标英伟达 RTX3060，智算集群支持千亿大模型训练。业绩爆发式增长：2025 上半年营收 7.02 亿超去年全年，2022-2024 年复合增速 208%，手握 20 亿订单，信创 PC 出货破百万片。
80 亿募资加码 AI 训推芯片、SoC 芯片研发，研发投入累计超 43 亿，专利达 514 项，开发者社区超 5 万人。但仍未盈利，前五大客户占比 98%，市销率 122 倍远超行业均值！
揭秘国产 GPU 龙头的上市机遇与风险，能否接住万亿替代风口？
关键词：#摩尔线程、#英伟达、#AI 、#谷歌 #流量、国产 GPU 第一股、科创板上市、MUSA 架构、AI 算力、国产替代、英伟达、募资 80 亿@抖音创作小助手
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怎么看摩尔线程成功上市？ #股市 #股票 #财经 #经济 #燃起来了大国重器
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摩尔线程还能追吗？摩尔线程与英伟达，谷歌TPU，Amd，寒武纪之间的差异化是什么？
过去十年，AI 与高性能计算的爆发催生了多种加速器设计路线：从通用 GPU（Graphics Processing Unit）到专用的 NPU/TPU，再到兼顾图形与通用计算的混合架构。摩尔线程（中国新兴 GPU 厂商）、寒武纪（以 NPU 为核心）、英伟达（GPU 的“通用+专用”路线）、谷歌 TPU（端到端为深度学习定制的 ASIC）以及 AMD（走通用 GPU + HPC/AI 专用扩展的路线）代表了五条典型的设计谱系。把它们放在一起比较，可以看出不同设计取舍如何影响性能、能效、生态与产业链风险。
英伟达（NVIDIA）：从图形渲染起家，GPU 逐步被证明对矩阵乘加（GEMM）、张量计算极其适合，因此演化出强大的张量核（Tensor Cores）和丰富的混合精度支持，目标是覆盖从游戏、图形到深度学习训练与推理的广泛场景。NVIDIA 在数据中心做出了“GPU 即 AI 加速器”的赌注，并同时在软件层（CUDA、cuDNN、TensorRT、CUDA-X）构建了强生态。NVIDIA 的架构路线以通用计算单元 + 专用张量单元 + 高带宽互连（NVLink）为核心。
谷歌 TPU（Tensor Processing Unit）：从一开始就是为深度学习的矩阵乘加与张量流（TensorFlow）量身定做的 ASIC。TPU 的关键是大规模的Systolic Array（脉动阵列），把 MAC（乘加）阵列和低延迟本地内存紧耦合，借助专门的编译器（XLA）把模型数据流映射为高度优化的内存与计算流水线。TPU 更像“把数学直接做在硅片上”的设计，牺牲了一部分通用性换取极高的能效与规模化吞吐。
AMD：长期走 GPU 通用计算路线，但在近几年把目标细化为 HPC 与 AI 两大分支，提出 CDNA（AI/HPC 专用）和 RDNA（图形）两条路线。AMD 的策略是通过开放的软件栈（ROCm）和高性能互连（如 EPI/Infinity Fabric）来构建可扩展的加速平台，强调可组合性与多卡互联，以便在超级计算与云端竞争中与 NVIDIA 正面交锋。
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拼人品的时候到了！摩尔线程科创板11月24日开始申购。科创板速度天花板！摩尔线程 3 个月闪电过会，11 月 24 日正式网上申购，支持 CUDA 兼容的国产 GPU 龙头，低门槛就能参与，拼人品的时候到了！#摩尔线程 #摩尔线程最新声明 #芯片 #GPU #半导体
1314炒股你要知道的那些事

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