从英伟达全球副总裁到创立摩尔线程，张建中选择了一条“最难”的路。

2020年，人工智能浪潮尚未席卷全球，GPU（通用计算单元）的算力价值还未被广泛认知。张建中敏锐地意识到，加速计算将是大国科技竞争的核心领域，而国内GPU人才几乎一片空白。

“作为中国人，有义务也有责任必须出来干这件事。”

带着这样的判断，他在北京开启了一场“从0到1”的创业。

5年后，摩尔线程登陆科创板，成为国产全功能GPU路线的领军企业，市值突破数千亿。

近日，摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中做客人民网《对话企业家》栏目，讲述这家公司如何以MUSA（元计算统一系统架构）为根基，探索一条属于中国算力的“破局”之路。

以下为对话摘要：

“倘若无人迈出这一步，这个赛道或将长期缺席中国身影。这便是我们创业的初衷”

人民网：您在2020年离开英伟达开始创业，当时是看到了怎样的机会？

张建中：约六年前，人工智能尚未迎来爆发式增长，彼时业界对GPU的认知多局限于图形计算领域。GPU从图形计算演进至高性能计算，再到人工智能加速计算，是一条清晰的产业路径。加速计算必将成为中美科技竞争的战略制高点。反观国内，具备GPU研发能力的人才储备几乎空白，而全球GPU企业不过一两家。作为中国人，有义务也有责任出来做这件事，倘若无人迈出这一步，这个赛道或将长期缺席中国身影。这便是我们创业的初衷。

人民网：很多人都说您的创业是一种“破局”的精神。

张建中：是不是破局，要看结果。但从产业演进趋势看，人工智能的爆发并非偶然，加速计算能力的持续提升正在推动各领域的底层变革。算力、算法、数据构成人工智能的三大要素，其中算力是最基础的支撑环节。没有算力，算法和数据的价值难以充分释放。GPU本身就是算力的代名词，也是人工智能的基础设施。因此，我们从一开始就集中资源投入研发，从零起步推动产品落地。

人民网：摩尔线程做的芯片和国内其他芯片公司有什么不一样？

张建中：摩尔线程在算力路径与GPU产品上，与国内其他芯片企业确实存在显著差异。

我们的核心技术路线是全功能GPU。我们自主研发了一套体系结构，命名为MUSA，即“元计算统一系统架构”。基于这一架构，科学计算、3D图形渲染、人工智能训练与推理、高性能计算及物理仿真等多元计算任务，均可在同一平台上完成。未来的计算场景注定是多元的，人工智能只是其中组成部分之一。

我们认为，科技发展的根本使命，无非是回答两个问题：一是探索未知世界；二是预见更美好的未来。若能提前洞察未来、掌握趋势，人类便有能力塑造理想中的明天。这正是“元计算”理念的出发点，它是“数字孪生”与“人工智能”深度融合的典型范式。通过构建数字孪生空间，我们得以模拟未来数年甚至数十年的演化路径，为当下决策提供可靠依据。

“既然未来的计算场景无法提前定义，最好的方式就是将所有可能的计算类型通盘纳入架构设计之中”

人民网：摩尔线程为什么选择“全功能GPU”这条看上去很难的技术路线？

张建中：这确实是一个很好的问题。当时若从计算机视觉识别、自动驾驶等垂直场景切入，通过NPU（神经处理单元）做一款专用芯片，确实能更快实现商业化落地。但我们的长期判断是：应当构建一个能够支撑长期发展的基础设施，让用户在平台上开发的软件资产，能够在后续各代芯片架构中持续兼容、持续积累。

既然未来的计算场景无法提前定义，最好的方式就是尽可能将更多的计算类型通盘纳入架构设计之中，确保算法工程师和科学家的创新构想，都能在这一平台上完整实现。如此一来，才能不束缚想象力的边界。

人民网：当目标高远、难度又很大时，怎样保证“攀登”过程中方向不偏移，还能拿出阶段性成果回应外界期待？

张建中：正因为难度大，所以必须分步推进。早期我们就制定了清晰的路线图，保持每年1颗芯片的迭代节奏——研发、产品、用户反馈、再研发，形成完整的闭环。迭代速度越快，进步就越快。

这个行业过去迭代周期普遍在3年左右，甚至5年才推出一款产品。我们希望通过快速迭代，逐步缩小与国外几十年积累的差距。

当然，投资人需要看到阶段性成果，这本身也是一个现实的挑战。因此，我们策略性地选择了研发优先级：先攻克图形图像等国内紧缺的领域，再逐步切入大模型训练和超大集群。研发、生产、销售、服务同步推进，能力也在循环中不断积累。过去几年，这条路走得还算扎实。

“唯有软硬件同时到位，才能实现真正的低成本迁移”

人民网：今年世界人工智能大会上，摩尔线程提出“三大AI工厂”，这些新布局背后的战略思考是什么？

张建中：三大工厂是我们面向AI产业不同需求推出的三种大型基础设施。

第一是“模型训练工厂”。大语言模型的参数量已跃升至万亿级别，国内最新的模型已达2.8万亿参数。训练如此规模的模型，需要数万张GPU卡的集群支撑，必须构建专门的基础设施才能完成。

第二是“词元生产工厂”。模型训练完成后，需转化为可供用户调用的应用服务，这要求算力兼具高性能与低成本，实现更优的性价比。

第三是“智能体生产工厂”。多数用户不具备直接操作大模型的能力，需要智能体代为执行任务。智能体既包括数字化的软件代理，也包括人形、工业等各类物理机器人，而智能体本身也需要专门的训练平台来获取技能。

三个工厂面向不同场景，底层由“夸娥”，也就是我们推出的国产万卡级智算集群统一支撑。夸娥集群可扩展至十万卡级规模，提供模型训练、词元生产和智能体生产的一站式解决方案。我们的目标是打造大型AI基础设施，让非专业用户不必自建复杂系统，如同购买精装修住宅，直接拎包入住。

人民网：国内很多芯片公司都在尝试打破CUDA（英伟达推出的通用并行计算平台和编程模型）的生态主导，摩尔线程的MUSA生态怎么做？

张建中：什么叫生态？谁占的市场份额大，谁就是最大的生态。技术再好，没人买、没人用，就不可能有生态。要让CUDA生态中的开发者和用户顺畅迁移至MUSA平台，关键在软硬件两个维度都实现“零门槛迁移”。软件层面需具备良好的兼容性，硬件层面则需提供价格合理、易用的终端产品。除了“夸娥”这类大规模集群，摩尔线程还推出了AIBOOK、AICUBE 等算力普惠产品。硬件上，我们的全功能GPU实现了与业界主流方案一一对应的能力；软件层面，则需攻关数万个核心算子接口以及数百万行底层基础代码的适配与生态优化。

人民网：如果迁移能实现“零门槛”，那建立生态的“护城河”价值在哪？

张建中：唯有软硬件同时到位，才能实现真正的低成本迁移。这本身，就是一个极高的门槛。

“工程的突破不一定是全新的发明创造，而是在生产质量上的突破，有时候甚至比科学发现更难”

人民网：国产GPU整体处在什么水平？

张建中：从技术层面看，国内GPU领域的研发迭代速度较快，各类创新路径均有探索，芯片设计企业并不匮乏。但从产能、供应和应用环节来看，差距依然显著。有的有技术没产品，有的有产品没供应，有的有供应没用户。要在这一领域取得成功，上述环节必须逐一打通。

供应链的自主可控尤为关键。晶圆制造本地化之外，封装、测试及板卡生产亦需同步推进。其中测试环节的重要性常被低估。一颗芯片需配套多颗HBM（高带宽内存）颗粒。若测试能力不足，将直接导致成本攀升。

此外，设计公司与半导体晶圆制造厂之间需建立深度协同机制，双方技术语言体系的差异必须通过充分沟通来弥合。大家拧成一股绳，才能用成熟的工艺做出优秀的产品。

人民网：在这个过程中，有哪些“卡脖子”环节亟待突破？

张建中：AI正在进入千行百业，这当中刚才讲的“三大AI工厂”至关重要。“词元生产工厂”负责提供词元消费，“智能体生产工厂”承担智能体的训练任务。随着智能体数量增长、应用场景拓展，词元的消耗量将持续攀升，进而推动模型迭代速度不断加快。在此背景下，“模型训练工厂”能否按时、高质地完成大模型训练，便成为整个链条中最核心的环节。

从产业现状看，国产芯片在智能体训练和词元生产层面，已能满足大部分需求。真正的瓶颈集中在基础大模型的训练能力上。这一问题若无法突破，模型企业在研发和应用层面将持续受限。

因此，我们希望在这一环节集中资源、持续攻关，协助行业解决模型训练中的关键难题。一旦该环节打通，每个企业和机构都将具备自主训练模型的能力，人工智能产业的发展速度有望大幅提升。

人民网：大模型训练，是国产GPU目前最需要突破的瓶颈？

张建中：对，也是难度最大的环节。我们希望在这一点上能够率先突破。目前，摩尔线程已经建成万卡级集群，能够支撑万亿参数级别的模型训练，并正与国内研究机构等合作推进相关训练工作，已实现“国芯训国模”的多项成果。

下一步，我们将向十万卡级集群迈进，目标支撑十万亿参数级别的训练。从一万到十万的跨越，挑战远超预期。十万个设备要在长时间内稳定运行且不出差错，要将故障率从百分之一量级降至万分之一甚至十万分之一。硬件稳定性、软件可靠性、网络通信、计算和存储能力，每一个环节都必须达到极高的标准。很多时候，工程的突破不一定是全新的发明创造，而是在生产质量上的突破，有时候甚至比科学发现更难。

“今天的年轻人比5年前的年轻人更加幸运，未来的年轻人可能更幸运。”

人民网：您觉得目前中国AI产业整体处于什么水平？

张建中：在AI应用层面，中国的发展水平与全球领先国家基本持平，部分领域甚至位居前列。

具体体现在3个典型场景。一是AI辅助编程，国内程序员与软件工程师对此接受度较高，应用深度与美国相当；二是AI内容创作，短视频、短剧等领域的创作者规模庞大，AI工具的应用十分广泛；三是AI辅助研究，国内硕士生、博士生及科研人员对AI工具的使用热情持续高涨，应用普及度在全球范围内均处于领先位置。

随着专业人群的率先应用逐步外溢，AI正从To B场景向To C场景扩展，加速渗透至大众的工作与生活。整体来看，国内AI应用已进入加速发展的阶段。

人民网：您曾说AI会“加速美好世界”，未来AI会怎样改变我们的生活？

张建中：不少人担心AI会取代人类工作，但从本质上看，AI的作用在于增强人的能力，而非替代人的存在。它将渗透到生活与工作的各个层面，为每一个人提供赋能。尤其在中国，推动普惠AI更具现实意义，让算力成本大幅下降，让每个人都用得起、用得上。

人民网：对今天一些因为AI快速发展而感到焦虑的年轻人，您有什么想说的？

张建中：今天的年轻人很聪明。如果以5年为一代来看，今天的年轻人比5年前的年轻人更加幸运，未来的年轻人可能更幸运。每一代人都有属于自己的时代窗口，而今天的机会比过去更多元、更广阔。

更重要的是AI正在弥合信息差和地域差。过去，大城市与小城市之间差距显著；今天，身处乡村的年轻人也能通过AI获取与大城市同等量级的知识和信息。只要你愿意努力，就有机会跑赢自己。AI不会取代你，它会让你更强。尽快用上AI、适应AI、用好AI，才是年轻人应该努力的方向。

出品人 范正伟

总策划 赵强

总监制 孙海峰 陈星星

制片人 章斐然 曹为鹏

监 制 高雷 李昌禹

策 划 李源 刘博通

制作指导 高子龙 李佳

主 持 吴婧

文 案 李源

摄 像 谢欣良 关萌 任峰涛

剪 辑 马若思

摄 影 任峰涛

包 装 严川吉雨

设 计 张晗

编 辑 曹淼

开 发 邓艳刚

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