“我国版英伟达”要上市了
作者 | 刘宝丹
修改 | 黄昱
在这一轮AI工业浪潮中，卖铲人英伟达无疑是本钱市场最大赢家。现在，国内的GPU独角兽也敞开上市征途。
11月13日，我国证监会官网显现，国内全功能GPU独角兽企业摩尔线程在北京证监局处理教导存案挂号，正式发动A股上市进程。教导组织为中信证券股份有限公司。
继壁仞科技和燧原科技后，国内第三家AI芯片独角兽摩尔线程也完结存案挂号，这也意味着，对标英伟达的GPU公司连续敲响本钱市场大门。
摩尔线程建立于2020年10月，开创团队来自全球GPU巨子英伟达，其开创人兼CEO张建中曾任英伟达全球副总裁、我国区总经理，在GPU这一职业现已深耕近二十年。上市教导存案陈述显现，张建中操控公司 44.07%股份。
公司以全功能 GPU 为中心，供给加快核算的基础设施和一站式处理计划，技术上，摩尔线程是国内极少数可从功能对标英伟达的GPU企业。
现在来看，摩尔线程在B端和C端均有布局，其芯片选用先进MUSA架构，集成AI核算加快、图形烘托、视频编解码、物理仿真和科学核算四大引擎。
公司中心产品夸娥（KUAE）智算中心全栈处理计划包含以夸娥核算集群为中心的基础设施、集群办理渠道（KUAE Platform）以及大模型服务渠道（KUAE ModelStudio），旨在以一体化交给的方法处理大规模GPU算力的建造和运营办理问题。
据挨近摩尔线程的业内人士称，跟着核算范式的改动，交融了图形和AI核算的GPU现已成为干流通用算力，广泛赋能人工智能、主动驾驶、数字孪生、具身智能等前沿职业。“针对大模型练习，摩尔线程落地了全国产的千卡智算集群，并推出了自有的万卡集群计划，现在在国内AI芯片归于榜首队伍。”
华尔街见识得悉，公司已与智源研究院、智谱AI、无问芯穹等多家大模型公司完结适配与测验，能为千亿和万亿参数的大模型练习供给算力支撑。
此外，摩尔线程2022年推出国产游戏显卡MTT S80，被誉为“国产游戏榜首卡”，也是国内仅有能够支撑DirectX 12的消费级显卡。揭露材料显现，摩尔线程的客户包含头部运营商、大型国有银行、大模型创业公司等。
产品之外，环绕自主研制的MUSA一致体系架构和软件渠道，摩尔线程正致力于构建国产GPU使用生态。软件生态是推进GPU核算遍及的要害，以MUSA架构为中心，摩尔线程发布了齐备的MUSA软件栈，以服务开发者和终端用户。
摩尔线程MUSA架构及软件栈对CUDA具有兼容性，经过MUSIFY代码主动转化东西，用户能够方便地将原有的CUDA代码无缝迁移到MUSA渠道。此外，摩尔线程上线了一系列根据国产全功能GPU进行开源项目MUSA移植的软件，包含深度学习结构Torch-MUSA等。
曩昔几年，跟着AI大模型在全球迸发，摩尔线程估值也开端快速提高。
现在，摩尔线程已完结六轮出资，出资方包含我国移动、深创投、上海国盛、中银世界、建银世界、招商局创投、中关村科学城、红杉本钱等闻名国资和风投组织。上一轮融资发生在2023年11月，摩尔线程完结数亿元融资额，投后估值约300亿元。
从胡润历年全球独角兽榜中，也能够看到摩尔线程估值改变状况。
2022年，也便是建立两年后，摩尔线程榜首次登录该榜单，估值130亿元，位列568位。本年4月，胡润发布最新全球独角兽榜，摩尔线程估值255亿元，位列261名。
AI所带来的工业革命级时机，将对社会和经济发展发生严重影响，作为AI基础设施的参与者，摩尔线程踩对了年代的节奏，预备大干一番。
不过，应战也清楚明了，要想缩短和英伟达的距离，摩尔线程还有很长的一段路要走。
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在新一代人工智能加快演进的进程中，数据不再仅仅信息的质料，更成为驱动智能系统继续进化的“第一性资源”。假如算法构成了智能大脑的结构结构，那么数据则是决议其认知鸿沟与价值取向的中心要素。厘清数据与数据集之间的联系，清晰不同类型数据集的结构特征与运用场景，并深入知道其在模型练习、系统布置和技能办理中的效果，已成为智能年代根底才干系统构建的重要起点。从单点搜集到结构安排，从模型输入到系统输出，数据的价值正在从底层堆会集继续开释，推进人工智能从感知智能向认知智能稳步迈进。
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一、数据之内在：似曾相识的概念系统
在人工智能工程系统中，“数据”已不再是单一的信息元素，而是构成整个智能系统认知才干的根底单元，其内在也演化为一套包括搜集、安排、建模、流转等多个层面的系统性术语系统。要完结对数据财物的高效构建与科学办理，首要使命是厘清与数据相关的一系列貌同实异的概念，搭建起有逻辑、有层次的数据工程认知结构。
数据的生成始于对实践国际的感知，它一般来自传感器、用户输入、网络行为等等，是智能系统进行剖析和推理的原始材料。数据源指的便是这些信息的获取通道，既包括线下的物理设备，也包括各种类型的线上系统和渠道。跟着数据的生成，元数据也随之构成——它记载了数据的特色、格局、时刻、来历等信息，是完结数据办理和追寻的根底性东西。
原始数据只要通过安排和处理，才干实在为人工智能所用。数据集是在特定目标下，对数据进行清洗、标示与分类后构成的调集，是各类人工智能模型练习和测验的根本资源。而数据库则首要用于支撑日常事务，着重结构化存储与高效查询，常用于实时交互与信息系统之中。比较之下，数据仓库更倾向于战略剖析，它通过整合不同来历的数据，采纳预先界说方式（Schema-on-Write）来打开固定剖析，支撑企业级的长时刻决议计划。数据湖是会集存储海量原始格局（结构化、半结构化、非结构化）数据的存储系统，采纳按需界说方式（Schema-on-Read），可以支撑多样剖析场景。
为了让系统“了解”这些数据，就需求构建逻辑结构。数据模型用于描绘数据之间的联系，是数据库、数据仓库得以运转的底层规划。跟着数据财物的增加，数据目录成为数据办理中的要害性东西，它就像“数据地图”，协助用户快速检索、调用与办理数据资源。
数据不只需求存储和建模，还要能在不同系统间高效流转。数据接口起到衔接效果，保证各渠道间的数据交换顺利无阻。在网络传输进程中，信息一般被打包为多个数据包进行传输，以进步传输功率与稳定性。贯穿整个流程的数据流，则表现了数据从搜集到运用的动态途径，是完结实时处理与边际核算的中心机制。
伴跟着数据在生成、安排、办理与流转各环节中的人物不断跃升，其本质也从传统信息资源逐渐转化为具有战略价值的要害要素。数据财物的内在正是如此：它是企业或安排具有或操控的、具有经济价值的数据资源，可以通过算法剖析、智能运用或商场买卖等办法转化为可衡量的实践效益。与传统财物比较，数据财物展现出可审计、可运营、可变现的一起特征，不只成为算法才干的输入源，更是推进智能系统继续演进的“引擎”。
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