Moor Threads: Przełamanie barier konkurencji ekosystemu dzięki zunifikowanej architekturze

Wait, let me correct that - you asked for Ukrainian translation:

Moor Threads: Подолання бар'єрів екосистемної конкуренції через уніфіковану архітектуру

В епоху штучного інтелекту, якщо компанії з виробництва чипів не мають системної стратегії інтелектуальної власності, їх важко вважати справжніми володарями ключових технологій.

Автор｜Ху Цзяці

ID | BMR2004

Нещодавно вітчизняний виробник GPU — Mooresoft (688795.SH) оголосив про запуск інтелектуальної програми AI Coding Plan. Цей новий продукт базується на повноцінних обчислювальних можливостях MTT S5000 і за допомогою апаратно-програмної координації забезпечує подвоєння обчислювальної ефективності, перетворюючи базові можливості GPU у інструменти продуктивності для розробників. Це ознаменувало перехід вітчизняних виробників GPU від простих постачальників апаратного забезпечення до повноцінних платформ для обчислень.

Mooresoft заснована у червні 2020 року і до кінця 2025 року вийде на ринок через IPO на технологічній біржі, встановивши рекорд швидкості проходження IPO за 88 днів, привернувши увагу ринку. Її мета — не лише заповнити прогалину обчислювальної потужності, а й побудувати глобальну інфраструктуру для прискорених обчислень та комплексні рішення, що підтримують цифрову трансформацію різних галузей.

Якщо обчислювальна потужність — це вхідний квиток, то системна здатність — ключ до довгострокового збереження позицій на ринку. У рамках цієї глибшої конкуренції «Бізнес-школа» взяла інтерв’ю у керівників Mooresoft та галузевих експертів, щоб відтворити менше відомий аспект: як вітчизняні компанії з GPU формують свою «міцну стіну» у сфері патентів і архітектурних рішень.

01

Стратегія патентування з точки зору продукту

У патентній політиці Mooresoft не прагне просто збільшити кількість патентів, а зосереджена на створенні високої цінності патентів.

За словами керівника компанії, станом на червень 2025 року Mooresoft отримала 514 патентів, з них 468 — на винаходи, що є одним із найвищих показників серед вітчизняних GPU-виробників. Важливо, що ці патенти не розкидані хаотично, а зосереджені навколо ключових аспектів AI-обчислень: архітектури процесорів, прискорення AI-додатків і паралельних обчислень, драйверів і системного програмного забезпечення, а також кластерів GPU і високопродуктивних мереж, формуючи системний підхід.

Висока цінність патентів у сфері GPU — це патенти, що охоплюють архітектуру процесорів, оптимізацію паралельних обчислень, управління пам’яттю, високошвидкісні протоколи зв’язку, компілятори та драйвери, енергоефективність і прискорення AI-обчислень. Ці технології безпосередньо впливають на продуктивність, енергоефективність і сумісність, створюючи технічні бар’єри.

У 2024 році Mooresoft здобула перемоги у двох національних конкурсах високої цінності патентів: проект кластерів AI-обчислень отримав першу премію на конкурсі у Хайдянь, а проект повноцінного GPU — золоту медаль у Ханчжоу, що підтверджує глибоку експертизу у розробці технологій і управлінні патентами.

Відомий аналітик галузі Лян Чженьпін у інтерв’ю «Бізнес-школі» зазначив, що високоякісні патенти підсилюють технологічний авторитет компанії, підтримують екосистему апаратного і програмного забезпечення, а також допомагають у глобальній конкуренції захищати інтелектуальні права і підвищувати цінність ліцензій.

Лян Чженьпін вважає, що увага GPU-компаній до патентів має зосереджуватися не лише на кількості, а й на здатності підтримувати цілісність технологічної системи і бізнес-рішень.

При оцінці патентного портфеля і його комерціалізації важливо враховувати рівень технологічного охоплення, юридичну стабільність, ринкову релевантність і складність обходу конкурентів. Важливі показники — кількість цитувань, обсяг правових вимог, географічне охоплення, історія судових процесів і внесок у стандартизацію. Компанії слід балансувати між кількістю і якістю, зосереджуючись на високоякісних патентах у ключових сферах і створюючи захисний «мережевий» комплекс із периферійних патентів.

У цьому контексті управління інтелектуальною власністю Mooresoft перейшло до системного рівня. Завдяки державній сертифікації з впровадження стандартів IP, компанія розширила управління від юридичних питань до всього життєвого циклу — від планування продуктів і вибору технологічних шляхів до маркетингових стратегій. Патентна стратегія стала основою довгострокового розвитку, а не просто засобом виправлення помилок.

Ці кроки відображають зміну у свідомості компанії: у епоху AI без системної інтелектуальної власності важко вважати компанію справжнім володарем ключових технологій. GPU — це вже не просто апаратний продукт, а складна платформа, що складається з командних систем, компіляторів, драйверів, бібліотек операторів, систем управління і архітектур кластерів. Кожен елемент містить інновації, які можна запатентувати, і кожен технологічний вузол може стати важливим активом у майбутніх бізнес-угодах і галузевих іграх.

02

Зменшення диференціації в апаратному забезпеченні

Зростання щільності транзисторів вимагає експоненційних витрат, тоді як приріст продуктивності зменшується, і переваги передових технологій зменшуються.

Для GPU — чутливих до щільності транзисторів, енергоефективності та частоти — технологія виробництва залишається ключовим фактором.

На сьогодні Mooresoft використовує переважно зрілі технологічні процеси середнього та високого рівня. Наприклад, у 2022 році для ринку інноваційних систем був запущений MTTS50 на базі 12-нм технології — стабільний і надійний вибір для швидкого масового виробництва і контролю витрат.

Загалом у галузі перехід до більш передових процесів — 7 нм і вище — стає нормою. Відомо, що провідні світові виробники GPU, такі як NVIDIA, використовують для своїх топових продуктів 4-нм технологію TSMC, що забезпечує вищу щільність транзисторів і кращу енергоефективність. Внутрішні виробники в Китаї стикаються з обмеженнями у доступі до передових технологій через глобальні ланцюги постачань і обладнання, тому їхні можливості у високопродуктивних і малопотужних рішеннях ще обмежені.

На цьому етапі Mooresoft оптимізує архітектуру і планування ресурсів, поєднуючи зрілі технології з дизайном для досягнення балансу між енергоспоживанням і продуктивністю, а також контролюючи витрати і стабільність поставок. Це дозволяє швидко запускати продукти і готуватися до майбутніх оновлень із підвищенням технологічного рівня.

За словами професора Цао Сінміня з Центру інтелектуальної власності Цінаньського університету, ця тенденція зумовлена фізичними обмеженнями. З наближенням до 3 нм і 2 нм технологій витрати на підвищення щільності транзисторів зростають експоненційно, а приріст продуктивності зменшується. Крім того, глобальні виробники зосереджені у кількох компаніях, таких як TSMC, Samsung і Intel, що ще більше звужує диференціацію.

03

Уніфікована архітектура і екосистема програмного забезпечення

Конкуренція у GPU-індустрії зараз переживає структурний зсув: ключовими факторами стають IP-архітектура і екосистема для розробників.

Якщо фізичні межі технологій зменшують можливості диференціації через процеси, то зрілість програмної екосистеми значно підвищує бар’єри входу.

Це підтверджує і Цао Сінмінь, який зазначає, що конкуренція у галузі GPU переходить у нову фазу. Технології процесів (закон Мура) і базові показники обчислювальної потужності (FLOPS) залишаються важливими, але довгостроковий успіх залежить від патентних бар’єрів і IP-архітектури, а також від екосистеми розробників, підтримуваної програмним стеком.

За інформацією «Бізнес-школи», Mooresoft розробила власну архітектуру MUSA (Meta-computing Unified System Architecture), яка є ядром її технологічної і екосистемної платформи.

MUSA — це унікальна архітектура, що поєднує апаратне і програмне забезпечення GPU у єдину систему прискорення. Вона охоплює архітектуру чипа, інструкційний набір, модель програмування, бібліотеки і драйвери, створюючи цілісний стек для високопродуктивних обчислень у різних сферах: AI, графіка, фізичне моделювання, наукові розрахунки і відео високої чіткості.

Після п’яти років розробки і постійних оновлень, MUSA 5.0 стала зрілою платформою, що забезпечує цілісність системи, високу продуктивність і відкритість екосистеми. Вона підтримує сучасні мови програмування, такі як MUSA C, TileLang і Triton, що дає розробникам гнучкість і знижує витрати на адаптацію. Водночас, ключові бібліотеки, наприклад muDNN, досягають максимальної ефективності у таких операціях, як GEMM і FlashAttention, прискорюючи тренування і виведення моделей.

Мережа екосистеми MUSA розширюється за рахунок відкритого доступу до основних компонентів, таких як бібліотеки прискорення і системне управління, що сприяє залученню партнерів і розвитку спільноти.

Це підтверджує і Цао Сінмінь, який вважає, що патенти відіграють все більш важливу роль у підтримці інновацій і стабільності екосистеми. Вони охоплюють технології компіляції, паралельного планування, драйверів і глибокої інтеграції з AI-фреймворками, що робить їх ключовими активами для довгострокового розвитку.

04

Конкуренція для новачків

У майбутньому конкуренція у патентній сфері GPU зосереджуватиметься на гібридних обчисленнях, AI-інтеграції, оптимізації апаратного і програмного забезпечення, а також нових застосуваннях.

Для новачків найважливішим викликом є високий поріг входу: потрібно значні інвестиції у розробку і виробництво чипів без гарантії швидкого повернення. Виробництво — лише перший крок, адже без розвиненої екосистеми, підтримки драйверів і сумісності з популярними AI-фреймворками, розробники не зможуть ефективно використовувати новий продукт, а користувачі — перейти на нову платформу. Відсутність масштабної бази користувачів ускладнює формування екосистеми, а без неї — комерційна реалізація.

Зараз більшість розробників глибоко інтегровані з CUDA від NVIDIA, і їхній досвід, оптимізації і процеси побудовані навколо цієї платформи. Щоб переконати їх перейти, новий продукт має пропонувати значну перевагу у продуктивності або енергоефективності. Тому багато AI-чипів орієнтовані на сумісність з CUDA і популярними фреймворками, щоб знизити бар’єри входу.

Стратегія Mooresoft — це прагматизм: з одного боку, створення власних моделей програмування і базових бібліотек, щоб мати контроль над технологією; з іншого — підтримка сумісності з основними графічними і AI-інтерфейсами, щоб балансувати між незалежністю і сумісністю.

Паралельно з цим зростає і патентний і правовий ризик. За словами Цао Сінміна, ключові технології GPU вже давно запатентовані, і перед виходом на ринок нових продуктів потрібно провести складний і дорогий патентний аудит. У разі патентних спорів з провідними компаніями довгі судові процеси і високі витрати можуть поставити під загрозу фінансову стабільність молодих компаній.

Враховуючи цю ситуацію, більш реалістичним шляхом для новачків є фокусування на вузьких сегментах — автономному водінню, edge-комп’ютингу або промисловому зору — де важливіше енергоспоживання і час відгуку, ніж універсальна обчислювальна потужність. У таких сферах можна створити диференціацію через глибоку адаптацію під конкретний сценарій, а не через повну копіювання екосистеми GPU.

З довгострокової перспективи, структура галузі може змінитися завдяки відкритому апаратному і програмному забезпеченню. Проекти на базі RISC-V, PyTorch і TensorFlow з відкритим кодом створюють нові можливості для побудови альтернативних платформ і екосистем, що з часом може змінити баланс сил.

Лян Чженьпін вважає, що у майбутньому конкуренція у патентній сфері зосереджуватиметься на гібридних обчисленнях, AI-інтеграції, оптимізації співпраці апаратного і програмного забезпечення, а також застосуваннях у метавсесвіті і автономному водінні. Водночас тренд відкритого коду і стандартів дозволить компаніям розширювати свою технологічну і ринкову присутність. Стратегії для новачків включають фокус на вузьких технологічних нішах, активну участь у відкритих спільнотах, партнерство і ліцензування ключових технологій, а також міжнародну експансію і управління ризиками для збереження конкурентоспроможності.