摩爾線程，不想只做AI「賣鏟人」

作者| 丁卯

編輯|張帆

封面來源|視覺中國

2月3日，摩爾線程正式推出AI Coding Plan智能編程服務，實現了國產芯片與國產大模型在AI編程領域的首次深度耦合。

長期以來，軟件生態的匱乏是制約國產算力滲透的主要壁壘。此次摩爾線程AI Coding Plan服務的推出，標志著國產AI芯片實現了從“能用”的算力補充，向“好用”的實戰生產力工具的關鍵進化，有望打通算力國產化替代進程中最關鍵的場景閉環。

那么，摩爾線程的AI Coding Plan優勢是什么？會對摩爾線程帶來怎樣的影響？

全棧國產化的AI編程軟件

摩爾線程全新推出的AI Coding Plan，是全球首個基于國產全功能GPU算力底座構建的智能開發解決方案。簡言之，這是一套“軟硬一體、全棧國產化”的AI輔助編程引擎。它通過四個維度的深度協同，試圖重構國產AI生態的敘事邏輯：

在算力層，該服務以摩爾線程MTT S5000強勁的全精度計算能力為核心驅動，通過軟硬件協同架構實現了算力效能的倍增，為AI編程提供穩健的算力底層支撐。

在框架層，摩爾線程與硅基流動聯合開發，通過高效算子融合及框架極致優化，在確保代碼生成質量的同時顯著降低了響應延遲。

在模型層，系統搭載了智普GLM-4.7頂尖代碼模型，該模型在Code Arena（全球百萬用戶參與盲測的專業評估系統）中位列開源及國產第一，在函數補全、漏洞檢測等場景的表現超越同級，甚至優于 GPT-5.2。

在生態層，摩爾線程AI Coding Plan實現與Claude Code、Cursor、OpenCode等多款主流編程工具的即插即用適配，開發者無需改變習慣，即可在不同開發環境中實現無縫切換。

整體來看，AI Coding Plan實現了從芯片、框架到算法全棧自主可控的安全閉環。在地緣政治環境復雜化的背景下，這套方案相當于為國內開發者提供了一個高性能且安全的“技術避風港”，是國產算力從“幕后支撐”向“臺前賦能”的重要標志。

盡管AI Coding Plan在理論上展現出了一定的競爭力，但不可否認的是，該服務目前仍處于早期推廣階段，面對開發者的路徑依賴以及國際巨頭成熟的生態壓力，未來能否實現大規模商業化，仍需要經受市場的檢驗。

重塑國產算力生態敘事

隨著國產芯片性能的持續迭代，硬件指標已不再是國產算力遷移的主要障礙，真正的挑戰在于英偉達CUDA生態長期構建的習慣圍墻。開發者對既有工具鏈的路徑依賴，持續制約著國產算力的滲透。

摩爾線程AI Coding Plan的核心價值，在于其通過AI輔助編程與自動化遷移技術，降低了國產架構的學習曲線和算力切換的沉沒成本。

這無疑讓國產算力在AI核心生產力工具領域打破了現有的瓶頸，具備了支撐高復雜度應用開發的實戰能力，打通了算力國產化替代進程中最關鍵的場景閉環。

這一邏輯的轉變，恰逢AI競速進入商業化變現的“下半場”。

進入AI后時代，巨頭們比拼的重心從模型性能、萬卡集群轉換為商業化變現能力，這背后AI原生應用的落地至關重要。AI Coding作為AI后時代的“賣鏟人”，有望催化國內原生應用的放量。

背后的邏輯在于，傳統編程模式高度依賴開發者的個人精力上限，煩瑣的樣板代碼與文檔查閱占據了大量帶寬；而引入AI編程工具后，相當于程序員與AI協作編程，實質上是將程序員從低維的“體力勞動”中解放出來，使其能將精力聚焦于高維度的邏輯設計。

這種開發門檻的降低與效率的提升，有望催化中國本土AI應用的爆發，從而助力中國企業在AI應用層取得先發優勢。

更深遠的意義在于，應用端的爆發將觸發國產AI鏈條的整體進化。當越來越多的開發者基于國產算力底座與工具鏈完成日常開發任務時，真實場景產生的優化反饋將源源不斷地回流，這將更好地反哺底層的模型迭代與算力芯片架構優化，從而實現從芯片、模型到應用協同進化的正向循環。

估值邏輯變了？

對于摩爾線程而言，AI Coding Plan 的推出不僅僅是上線軟件工具，更象征著其身份實現了從“芯片硬件商”向“軟硬一體生態平臺商”的關鍵轉型。

一方面，AI Coding Plan 扮演了硬件銷售的“加速器”。如前文所述，AI Coding Plan降低了開發門檻，有望在AI時代激發出開發需求，而AI應用的爆發又會反過來提振市場對底層算力芯片的需求。

摩爾線程憑借先發優勢和全棧國產化帶來的系統穩定性，成功卡位AI編程入口，有望進一步提升用戶對公司整個生態系統的黏性，帶動硬件業務實現進一步擴張。

另一方面，AI Coding Plan 的推出，象征著摩爾線程成功拓展了高毛利、高黏性的軟件服務業務。

以傳統芯片銷售為代表的硬件生意，受制于供應鏈成本、庫存周期、產能波動和市場需求的綜合影響，收入增長需要持續高強度的資本投入驅動，具有周期性強、資產模式重、毛利率波動劇烈的特點。

但AI Coding Plan這種軟件業務，是根據開發者的不同需求采取階梯式訂閱制來獲取收入，這種收費模式對外部環境的依賴較低。盡管前期也需要大規模的研發和成本投入，但收入的可裂變性強，一旦形成規模效應，邊際成本會快速遞減無限趨近于零，帶動毛利率持續走高，同時現金流也更穩定。

綜上所述，AI Coding Plan服務的推出，不僅強化了摩爾線程在國產芯片硬件領域的領先優勢，更拓展了其征收“生態稅”的能力。意味著其從一個上游AI芯片供應商轉變為“AI硬件+生態系統+軟件服務”的國產頭部AI平臺主導者。通過軟硬件的深度協同，摩爾線程持續拓寬收入邊界，改善利潤結構，有效平滑了芯片行業的周期性風險。

而這種身份的轉變可能會引發資本市場對其長期價值的重估。在此前《英偉達，不想一輩子賣芯片》一文中，曾經提到，相比于硬件公司明顯的天花板限制，軟件公司收入邊界更廣、現金流更穩定、毛利空間更高，在資本市場可以拿到更好的估值溢價。

從這個角度來看，參考英偉達和蘋果的進化路徑，軟件服務能力的提升直接拔高了標的公司的增長天花板，提振了公司的長期估值中樞。回到摩爾線程的角度，以AI Coding為代表的軟件業務 落地，有望使摩爾線程在“國產AI芯片龍頭”的稀缺性溢價之外，進一步獲得“生態平臺商”角色賦予 的高估值溢價。

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