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摩尔线程 MTT S5000 全功能 GPU

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摩尔线程 MTT S5000 出货与生态最新进展

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AI Compute Cards Wiki Editorial
Industry Research Team

国产 GPU 厂商中，摩尔线程是 2026 年上半年财报最亮眼的一家。据其 2026 年半年度报告，MTT S5000 智算集群已实现规模化销售，营收 17.36 亿元、同比增长 147.42%，这一数字已超越 2025 年全年的 15.06 亿元。规模化的信号不是发布PPT，而是在无锡的智算中心投运两个多月就接近满载。

财务与出货：规模化销售的最硬证据​

据公开报道，摩尔线程 2026 年上半年实现营业收入 17.36 亿元，同比增长 147.42%；毛利总额 9.89 亿元，同比增长 103.78%，整体毛利率 56.95%；归属于上市公司股东的净利润为 -1156.31 万元，较上年同期 2.71 亿元的亏损大幅收窄 95.73%；扣非净利润 -1.51 亿元，亏损收窄 52.37%。

关键的一句话在半年报里：旗舰级 AI 训推一体智算卡 MTT S5000（PH100 芯片）智算集群已实现规模化销售，并在北京、无锡、杭州等多地完成部署与交付，且首批通过国家《安全可靠测评》。

指标2026 年上半年2025 年全年同比
营业收入17.36 亿元15.06 亿元+147.42%
毛利总额9.89 亿元—+103.78%
整体毛利率56.95%——
归母净利润-1156.31 万元—亏损收窄 95.73%
扣非净利润-1.51 亿元—亏损收窄 52.37%

这组数字的含义需要放在国产算力的语境里理解：国产 GPU 长期被质疑"只能做政府试点、无法支撑生产负载"。营收超过上年全年、亏损收窄 95%，意味着 S5000 正在从验证走向可重复的集群交付。

无锡智算中心：两个多月接近满载​

最有说服力的单一案例来自无锡。据报道，摩尔线程在无锡惠山区建设的 AI 算算中心于 2026 年 6 月 11 日投运，一期运行 2000 张 MTT S5000，搭建在摩尔线程自研的夸娥（KUAE）智算集群系统之上，投运一个多月后利用率接近满载。

该中心已有 20 多家客户在测试或使用集群，包括中国头部高校、国家实验室、科研院所与 AI 初创企业，其中无锡本地用户占比近半。基于该中心算力资源落地的 AI 智能体应用已有六类，涵盖政务、医疗、教育、芯片设计等场景——医疗领域无锡惠山区人民医院与南京邮电大学合作部署了近 30 个临床辅助模型；教育领域华东师范大学启创平台集成了 300 多个教育 AI 智能体；EDA 领域芯华章利用该算力加速低功耗无线芯片的端到端设计。摩尔线程副总裁方朝霞表示，目标规模是迈向万卡级算力。

训练与生态：国芯训国模的成果​

据公开报道，在 2026 年 9 月 3 日的半年度业绩说明会上，摩尔线程董事长、总经理张建中表示，公司基于 MTT S5000 智算集群已完成 MoE-236B 超大参数基础大模型从零训练，并完成智源具身大脑模型 RoboBrain 2.5、5D 世界模型 EvoPhys-World 等前沿模型的全流程训练。

这一成果的量级需要留意：MoE-236B 的语料超过 25 万亿 Token，是从零起步完整训练的；北大 EvoPhys 团队则在 S5000 全功能 GPU 上完成了 5D 世界模型 EvoPhys-World 的全栈原生训练。摩尔线程联合创始人张钰勃进一步介绍，公司已打通具身智能从合成数据生成、大模型训练、仿真验证到端侧硬件部署的完整链路。

产品侧的三个动作值得关注：MTT C256 超节点架构规划采用计算与交换一体化的高密设计，服务万卡乃至十万卡级训练与推理集群；PD（Prefill-Decode）异构分离方案把高算力需求的 Prefill 计算池（S5000）与高带宽的 Decode 生成池分池部署，支持 KV Cache FP8 与 1M 超长上下文；此外摩尔线程联合中国移动研究院、之江实验室等产业伙伴，通过 OISA 协同创新平台正式发布了《OISA 高密超节点参考设计技术规范》。

需要注意的约束​

规模化的另一面是产能瓶颈。据公开报道的行业调研，S5000 在阿里仅有少量采购测试，字节做了小规模灰度测试（几百片），原因是客户担忧量产后供应；2026 年 4-5 万卡的出货目标仍可能有之江实验室、运营商及地方算力平台项目支撑。此外，高阶双带版本尚未量产，主要卡在双带性能和带间互联指标，需重新流片优化；S6000 目前未回片，预计 2026 年底提供小批量样品。

生态侧也有坦率之处：S5000 尚未发布足够多的独立复现基准，官方性能指标多为厂商声明。同时 PD 异构分离方案中的 Decode 池使用国际主流 GPU，这说明纯国产方案在长上下文解码环节仍有工程缺口。

研判​

摩尔线程 2026 年上半年交出的答卷，是国产 GPU 商业化进程中少见的硬数据：营收翻倍以上、集群接近满载、模型训练跑通闭环、拿到安全可靠测评。但从投资与采购视角看，仍有三个问题待解：营收集中度与复购比例尚未披露、产能是否支撑 4-5 万卡的年度目标、以及 S6000 回片后能否补上 HBM 容量短板。

《OISA 高密超节点参考设计技术规范》的发布是一个容易被忽视的信号——摩尔线程正在从卖卡转向输出系统标准，这与昇腾走超节点架构、百度走天池超节点是同一方向。国产算力的竞争维度，已经从单卡参数转向系统与标准的话语权争夺。

摩尔线程双线作战：MTT S5000 智算卡与"庐山"图形 GPU 的AI+游戏并举

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AI Compute Cards Wiki Editorial
Industry Research Team

当多数国产 AI 芯片公司all in 大模型算力时，摩尔线程依然坚持"两条腿走路"：一手是 MTT S5000 智算卡撑起的夸娥万卡集群，一手是瞄准 3A 游戏的"庐山"图形 GPU。9 月初的半年度业绩说明会给出了两条线的最新坐标——这条"AI+游戏"并举的路线，正在从权宜之计变成差异化壁垒。

一、MTT S5000：平湖架构的训推一体旗舰​

MTT S5000 基于第四代 MUSA"平湖"架构，搭载 PH100 芯片、4096 个自研 MUSA Core，2025 年 2 月公开参数。核心规格如下：

项目参数
架构MUSA 第四代（平湖），PH100 芯片
显存80 GB（颗粒类型官方未公开）
显存带宽1.6 TB/s
FP8 稠密算力1000 TFLOPS（液冷版）/ 920 TFLOPS（风冷版）
BF16/FP16400 TFLOPS
FP32100 TFLOPS
INT8800 TOPS
互联MTLink 784 GB/s（8 卡节点内全互联）
TDP500 W（市场口径）
形态OAM / PCIe，液冷 + 风冷双版本
单价~$4000–6000（OAM）

几点澄清值得注意：其一，"单卡 AI 稠密算力 1000 TFLOPS"特指 FP8 精度（液冷版），并非 FP16；其二，80GB 显存的颗粒类型官方从未公布，市场流传的"GDDR6X"说法与 1.6 TB/s 带宽自相矛盾，本站已订正为"类型未公开"；其三，S5000 配备硬件级 FP8 Tensor Core，支持 FP8→FP64 全精度，并已基于 FP8 完成 DeepSeek-V4 的 Day-0 适配。加上《安全可靠测评结果公告（2026 年第 2 号）》的通过——AI 训推芯片首次纳入该体系——S5000 同时拿到了信创市场的入场券。

二、万卡落地：夸娥集群与京东云合作​

S5000 的成色，最终要靠集群说话。基于夸娥（KUAE）万卡智算集群的实测数据：

指标实测值
集群算力10 EFLOPS
Dense 大模型训练 MFU60%
MoE 大模型训练 MFU40%
训练线性扩展效率95%（64 卡→1024 卡保持 90%+）
有效训练时间占比>90%
第三方对齐智源 RoboBrain 2.5 与 H100 集群 loss 差异仅 0.62%

95% 的线性扩展效率背后是 ACE 异步通信引擎——把通信任务从计算核心卸载，实现计算与通信零冲突并行。商业侧，2026 年 3 月签下 6.6 亿元夸娥集群订单；软件侧，MiniMax M3、智谱 GLM-5.2、阿里 Qwen3.5、美团万亿参数 LongCat-2.0 相继完成 Day-0 适配。最关键的落地信号来自 9 月 19 日：京东云与摩尔线程合作的万卡级集群已部署上线服务——从"能跑通"到"规模化服务外部客户"，国产 GPU 集群跨过了商用验证的分水岭。随后的数贸会（9 月 23–27 日，杭州）上，摩尔线程集中展示了 AI 智算卡、万卡级集群，以及"模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂"三层能力，产品覆盖云-边-端全场景。

三、"庐山"GPU：从兼容显卡到渲染范式革命​

图形产品线上，9 月 3 日半年度业绩说明会披露了新一代"庐山"GPU 的指标——基于花港架构，预计 2026 年底推出：

  • 3A 游戏渲染性能提升 15 倍；
  • 光线追踪性能提升 50 倍；
  • AI 性能提升 64 倍。

比倍数更重要的是两项渲染技术的组合：一是硬件光线追踪，原生支持 DirectX Raytracing，让国产 GPU 第一次在光追管线层面与主流标准对话；二是AI 生成式渲染 AGR，基于全自研 MTAGR 1.0，把渲染范式从"逐像素计算"推向"生成"——用 AI 直接生成画面内容，而非暴力算出每个像素。前者补齐了传统管线的硬件短板，后者则是在渲染范式切换窗口期的卡位：当英伟达 DLSS、AMD FSR 都在走向 AI 化时，AGR 让摩尔线程有机会在下一代渲染标准里占据一席，而不是永远追赶。

四、游戏反哺 AI：双架构复用的独特路线​

把两条产品线放在一起看，摩尔线程的打法浮现出独特逻辑：图形与 AI 共享同一套 MUSA 架构底座——SIMT 核心、张量单元、光追核心、统一软件栈全部复用。游戏 GPU 的价值因此不只是营收 diversification：海量游戏场景是最好的架构压力测试与现金流来源，图形侧打磨的调度、显存与光速能力，反向反哺 AI 卡的通用计算质量；而 AI 业务积攒的先进制程流片经验，又拉高图形芯片的天花板。

已登陆科创板的摩尔线程，如今可以用上市平台的融资能力同时养两条产品线。这与纯 AI 芯片公司"单点押注大模型"的路线形成鲜明对比——在国产算力需求旺盛但波动性尚存的市场里，双线作战既是对冲，也是壁垒。

小结​

摩尔线程的 2026 年验证了"全功能 GPU"路线的可行性：MTT S5000 以 FP8 稠密 1000 TFLOPS、80GB 显存撑起夸娥万卡集群，并通过京东云万卡级集群部署完成了规模化商用验证；"庐山"GPU 则以硬件光追与 AI 生成式渲染 AGR 完成了从"国产兼容显卡"到"渲染范式探索者"的技术跃迁。图形+AI 双架构复用的独特路线，让摩尔线程在国产 AI 芯片阵营中占据了一个难以复制的生态位。2026 年底"庐山"如期推出与否，将是这条双线故事的下一次大考。

国产GPU上市潮：四小龙资本市场集结，摩尔线程MTT S5000对标H100

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AI Compute Cards Wiki Editorial
Industry Research Team

从 2025 年 12 月到 2026 年 7 月，短短半年，至少 6 家 AI 芯片企业登陆或即将登陆资本市场。加上已上市的寒武纪、海光信息、天数智芯，国产 GPU 军团总市值正逼近 2 万亿元。这标志着国产 GPU 从"能用"迈向"好用"的关键爬坡期。

1. "四小龙"资本市场集结​

企业上市状态拟募资 / 发行价保荐机构
摩尔线程已上市（科创板 sh688795，2025-12-05）发行价 114.28 元，募资 80 亿元中信证券
沐曦股份IPO 受理（2026-06-30）39.04 亿元（投资总额 50 亿元）华泰联合
燧原科技过会（2026-06-15）60 亿元—
壁仞科技港股 / 冲刺中——

已上市阵营：寒武纪（sh688256，2020-07-20 科创板）、海光信息、天数智芯（港股）。摩尔线程一季度实现账面盈利 2,935 万元，沐曦亏损收窄 57.7% 并给出 2026 年盈亏平衡时间表。

2. 摩尔线程 MTT S5000：对标 H100​

摩尔线程宣布旗舰 AI 训推一体 GPU MTT S5000 成功完成智谱新一代大模型 GLM-5 全流程适配验证，实测性能"突破国产算力天花板"：

指标MTT S5000
架构第四代"平湖"架构
FP8 算力1 PFLOPS（1,000 TFLOPS）
显存带宽1.6 TB/s
定位训推一体全功能 GPU，对标 NVIDIA H100
量产状态已规模量产，集群已上线支持万亿参数训练

落地验证：联合智源研究院完成具身大脑模型 RoboBrain 2.5 全流程训练；联手硅基流动实现 DeepSeek-V3 高性能推理，单卡速度接近国际顶尖产品。募投资金投向三大方向：新一代 AI 训推一体芯片、新一代图形芯片、新一代 AI SoC 芯片。

WAIC 2026 新进展：摩尔线程展出 MTT C256 超节点（首创一层 Scale-up 256 卡全互联、亚微秒级时延）与"模型训练工厂 / 词元生产工厂 / 智能体生产工厂"三大 AI 工厂方案；公司预告 2026 年上半年营收 16.5–17.5 亿元，同比增 135%–149%。

3. 寒武纪：思元590/690 双旗舰​

芯片制程算力显存客户 / 状态
思元590（MLU590）7nm ChipletINT8 512 TOPS / FP16 345 TFLOPS96 GB HBM2e字节推理主力，综合性能约 A100 的 80%，2026 初规模出货
思元690（MLU690）5nm 级（中芯 N+2）FP16 700+ TFLOPS / INT8 2800+ TOPS196 GB HBM3（带宽 3.35 TB/s）双 die 封装、MLU-Link 890 Gbps；对标 H100 约 70%（纯推理 80–90%）；字节为最大客户，2026 初量产

寒武纪是国内唯一"端边云统一架构"AI 芯片厂商，统一 MLU 指令集覆盖思元 220（端）→ 370（边）→ 590/690（云），同一套 NeuWare 工具链跨算力层级部署。

资本与业绩双爆发：寒武纪 2026 年 6 月 30 日总市值突破万亿元，成为科创板首支"万亿股"，年内涨幅超 75%。业绩层面，2026 Q1 营收 28.85 亿元（同比 +160%）、扣非净利 9.34 亿元；2025 全年营收 64.97 亿元（同比 +453%）、归母净利 20.59 亿元，终结长期亏损。字节跳动累计部署超 10 万张思元 590/690，为最大客户。

4. DeepSeek-V4 效应：改变预期坐标系​

2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 发布万亿参数旗舰 DeepSeek-V4。与一年前 V3 发布时"国产芯片能不能跑大模型"的争论不同，这次华为昇腾、寒武纪、海光、沐曦、摩尔线程、昆仑芯、平头哥、天数智芯等多家国产芯片在发布当天即完成适配。

评判坐标系正在改变：从"性能达到英伟达同代产品的百分之多少"，转向"能不能承接头部大模型的真实工作负载"。

产业解读​

  1. 资本弹药到位：密集 IPO 为国产 GPU 的研发迭代与产能扩张提供充足资金，从"技术突破"迈向"商业正循环"。
  2. 训推一体成主流路线：摩尔线程走全功能 GPU 路线（图形+AI+通用计算），与华为昇腾"专注 AI"形成差异化。
  3. 软件生态是胜负手：Day-0 适配、统一软件栈（MUSA / NeuWare / MXMACA）的成熟度，正取代单纯的峰值算力，成为国产 GPU"好用"的核心标尺。

相关链接​

参考资料​

本文持续跟踪国产 GPU 上市进程与产品迭代。

国产 AI 芯片三巨头对比（2026）：昇腾、寒武纪、摩尔线程，谁是中国版 H100？

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Charles Qing
AI Hardware Analyst

在美国对华芯片出口管制背景下，中国 AI 芯片市场正在形成"三足鼎立"格局。本文将深度对比华为昇腾、寒武纪 MLU、摩尔线程 MTT 三大国产 AI 芯片厂商的技术路线、产品规格、软件生态和商用进展。

核心要点​

  • 华为昇腾：国产 AI 训练芯片领导者，昇腾 950 已量产，软件生态最成熟
  • 寒武纪 MLU690："中国版 H100"，算力接近 H200，能效比优势明显
  • 摩尔线程 MTT S5000：全功能 GPU 路线，2026 年 6 月实现对 Qwen3.5、GLM-5.2 的 Day-0 适配
  • 共同挑战：受美国出口管制影响，主要面向中国市场，国际市场受限

一、厂商概览​

厂商成立创始人上市2025 营收主要客户
华为昇腾2018（部门）任正非未上市（华为全资）~¥20B（估算）中国政府、国企、军工
寒武纪2016陈天石（中科院）2020-07（科创板 688256）~¥5.2B字节跳动、阿里、百度
摩尔线程2020张建中（原 NVIDIA 中国）2023-12（科创板 688495）~¥1.5B（估算）政府、国企、游戏公司

战略定位差异​

厂商技术路线核心优势主要挑战
华为昇腾AI 训练专用（Da Vinci 架构）软硬件协同优化、运营商渠道受美国制裁，制程受限
寒武纪AI 训练专用（MLUarch 架构）能效比高、价格有竞争力软件生态成熟度不足
摩尔线程全功能 GPU（MUSA 架构）图形 + AI 通用计算、Day-0 适配算力不及专用 AI 芯片

二、旗舰产品对比​

1. 华为昇腾 950DT（2026 年旗舰）​

项目参数
BF16 算力1,000 TFLOPS
显存144GB HiZQ 2.0（自研 HBM）
显存带宽4 TB/s
TDP400W
制程N+2（7nm 改进版）
发布2026-04
量产2026-Q2
单价~¥80,000（估算）

关键优势：

  • ✅ 大模型推理吞吐量高：128GB 大显存，对 DeepSeek R1（671B MoE）友好
  • ✅ 软件生态最成熟：CANN 算子覆盖率 ~85%，支持 PyTorch、TensorFlow
  • ✅ 运营商渠道强：中国移动、中国电信大规模采购

关键劣势：

  • ❌ 制程受限：N+2 性能不及 TSMC 4nm
  • ❌ 能效比一般：400W TDP，能效比 2.5 TFLOPS/W

2. 寒武纪 MLU690（2026 年旗舰）​

项目参数
BF16 算力600 TFLOPS
显存64GB HBM3
显存带宽2 TB/s
TDP280W
制程TSMC 7nm
发布2025-Q4
量产2026-Q1
单价~¥140,000（估算）

关键优势：

  • ✅ 能效比最高：280W TDP，能效比 2.14 TFLOPS/W（H100 的 1.5 倍）
  • ✅ 价格有竞争力：~$20,000，比 H100 便宜 33%
  • ✅ 已获得头部客户订单：字节跳动、阿里、百度

关键劣势：

  • ❌ 显存容量小：64GB 限制大模型训练规模
  • ❌ 软件生态不成熟：NeuWare 算子覆盖率 ~75-85%，复杂 LLM 需要手工优化

3. 摩尔线程 MTT S5000（2025 年旗舰）​

项目参数
FP16 算力~1,000 TFLOPS（推测）
显存80GB GDDR6X
显存带宽1.6 TB/s
TDP~350W
制程TSMC 4nm（推测）
发布2025-02
量产2025-Q2
单价~¥50,000（估算）

关键优势：

  • ✅ 全功能 GPU：图形 + AI + 通用计算，应用场景更广
  • ✅ Day-0 适配能力强：2026 年 6 月实现对 Qwen3.5、GLM-5.2、MiniMax M3 的 Day-0 适配
  • ✅ 价格最低：~¥50,000，性价比高

关键劣势：

  • ❌ 算力不及专用 AI 芯片：FP16 算力约为 H100 的 50%
  • ❌ 显存带宽低：1.6 TB/s（H100 的 48%），限制大模型训练性能

三、算力对比（BF16/FP16）​

芯片BF16 算力显存显存带宽TDP能效比
华为昇腾 950DT1,000 TFLOPS144GB4 TB/s400W2.5 TFLOPS/W
寒武纪 MLU690600 TFLOPS64GB2 TB/s280W2.14 TFLOPS/W
摩尔线程 MTT S5000~1,000 TFLOPS80GB1.6 TB/s~350W~2.86 TFLOPS/W
NVIDIA H100989 TFLOPS80GB3.35 TB/s700W1.41 TFLOPS/W
NVIDIA H200989 TFLOPS141GB4.8 TB/s700W1.41 TFLOPS/W

关键洞察：

  1. 华为昇腾 950DT 算力最高（1,000 TFLOPS），但能效比一般
  2. 寒武纪 MLU690 能效比最高（2.14 TFLOPS/W），TDP 仅 280W
  3. 摩尔线程 MTT S5000 全功能优势，但显存带宽低

四、软件生态对比​

厂商软件栈框架支持算子覆盖率成熟度
华为昇腾CANNPyTorch, TensorFlow, MindSpore~85%⭐⭐⭐⭐ (4/5)
寒武纪NeuWarePyTorch-Cambricon, TensorFlow-Cambricon~75-85%⭐⭐⭐ (3/5)
摩尔线程MUSIFYPyTorch, TensorFlow, ONNX~70%⭐⭐⭐ (3/5)
NVIDIACUDA全支持~99%⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)

软件生态成熟度评估​

华为昇腾 CANN：

  • ✅ 优势：算子覆盖率最高，支持 MindSpore（自研框架）
  • ❌ 劣势：学习曲线陡峭，文档不完整

寒武纪 NeuWare：

  • ✅ 优势：兼容 PyTorch、TensorFlow，迁移成本低
  • ❌ 劣势：复杂 LLM 模型需要手工优化

摩尔线程 MUSIFY：

  • ✅ 优势：Day-0 适配能力强，支持 ONNX
  • ❌ 劣势：算子覆盖率最低，图形 + AI 双引擎复杂度高

五、商用进展对比​

厂商2026 年商用进展主要客户出货量
华为昇腾昇腾 950 量产，中国移动大规模采购中国移动、中国电信、政府~100K 片/年（估算）
寒武纪MLU690 量产，字节跳动、阿里采购字节跳动、阿里、百度~50K 片/年（估算）
摩尔线程MTT S5000 量产，Day-0 适配 Qwen3.5政府、国企、游戏公司~30K 片/年（估算）

2026 年 6 月最新动态​

华为昇腾：

  • ✅ 昇腾 950DT 全面放量
  • ✅ 与中国移动签署 10 亿元采购协议

寒武纪：

  • ✅ MLU690 量产出货
  • ✅ 字节跳动采购 ~20K 片

摩尔线程：

  • ✅ 完成对 Qwen3.5、GLM-5.2、MiniMax M3 的 Day-0 适配
  • ✅ MTT S5000 第二代发布

六、选型建议​

场景 1：万亿参数训练（GPT-4 级）​

推荐：华为昇腾 950DT

理由：

  • ✅ 144GB 大显存，支持超大规模模型训练
  • ✅ 软件生态最成熟，算子覆盖率 ~85%
  • ✅ 运营商渠道强，获中国政府支持

备选：寒武纪 MLU690（能效比高，但显存容量小）

场景 2：百亿-千亿参数训练​

推荐：寒武纪 MLU690

理由：

  • ✅ 能效比最高（2.14 TFLOPS/W），TCO 低
  • ✅ 价格有竞争力（~$20,000）
  • ✅ 已获得头部客户（字节、阿里）验证

备选：华为昇腾 920（算力更强，但能效比一般）

场景 3：AI 推理（云端）​

推荐：华为昇腾 950PR（推理专用）

理由：

  • ✅ 推理性能优化好，实际吞吐量高
  • ✅ 128GB 大显存，对 MoE 模型友好
  • ✅ 软件栈成熟，部署成本低

备选：摩尔线程 MTT S5000（全功能 GPU，推理 + 图形）

场景 4：边缘 AI / 端侧推理​

推荐：摩尔线程 MTT S5000

理由：

  • ✅ 全功能 GPU，支持图形 + AI
  • ✅ 价格最低（~¥50,000）
  • ✅ Day-0 适配能力强

备选：华为昇腾 310（低功耗，8W TDP）

场景 5：国产化替代项目（政府、国企）​

推荐：华为昇腾 950DT

理由：

  • ✅ 中国政府首选，运营商大规模采购
  • ✅ 软硬件协同优化，性能稳定
  • ✅ 获得国家大基金支持

备选：寒武纪 MLU690（能效比高，价格有竞争力）

七、未来路线图​

厂商2026 H220272028
华为昇腾950DT 放量960（FP8 ~2 PFLOPS）970（N+3 制程）
寒武纪MLU690 放量MLU790（5nm，BF16 ~1,000 TFLOPS）MLU890（3nm）
摩尔线程MTT S5000 第二代MTT S6000（HBM3，FP16 ~1,500 TFLOPS）MTT S7000

八、总结：谁是中国版 H100？​

维度华为昇腾 950DT寒武纪 MLU690摩尔线程 MTT S5000
算力⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐ (3/5)
显存⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)⭐⭐ (2/5)⭐⭐⭐ (3/5)
能效比⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)⭐⭐⭐⭐ (4/5)
软件生态⭐⭐⭐⭐ (4/5)⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐ (3/5)
价格⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐⭐ (4/5)⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
综合能力⭐⭐⭐⭐ (4/5)⭐⭐⭐ (3/5)⭐⭐⭐ (3/5)

最终结论：

  • 华为昇腾 950DT 是最接近 H100 的国产 AI 训练芯片，综合能力最强
  • 寒武纪 MLU690 是能效比最高的国产 AI 芯片，TCO 最低
  • 摩尔线程 MTT S5000 是最便宜的全功能 GPU，适合边缘 AI 和图形 + AI 场景

参考资料​

声明：本文数据基于公开资料整理，实际规格以厂商官方为准。MirrorFrog 持续更新国产 AI 芯片数据，欢迎提交修正。

更新日志：

  • 2026-06-23：初始版本发布