摩尔线程有多款芯片，其中主打AI计算的MTT S5000与英伟达H20的性能对比最受关注，其余产品和H20差距较大，整体呈现“部分场景有亮点，核心AI算力、显存及生态仍落后”的特点，具体如下：

1. 核心AI算力：H20在主流AI算力指标上占优。H20的FP16/BF16算力达148 TFLOPS，FP8算力更是296 TFLOPS，适配当前AI混合精度计算的主流需求；而摩尔线程S5000虽FP32算力达32 TFLOPS，接近H20的44 TFLOPS，但它在AI核心的FP16、FP8算力数据未公开，仅传闻适配MoE大模型训练，实际表现缺乏明确数据支撑。且摩尔线程前代的MTT S4000、MTT S80等产品，算力和H20差距显著，比如S80的FP32算力仅14.7 TFLOPS，仅适配轻量级AI推理。

2. 显存与互联能力：H20的优势十分明显。它配备96GB HBM3显存，带宽达4.0 TB/s，还支持900GB/s的NVLink高速互联，能轻松满足千亿参数大模型的高带宽数据传输需求，适配8卡HGX服务器集群部署。而摩尔线程S5000显存容量约80GB，带宽未披露；即便是千卡智算集群的MTT S3000，其多卡互联和显存带宽也远低于H20，大模型运行时的数据传输效率会受影响。

3. 不同场景表现：推理场景中，摩尔线程部分产品有惊喜，曾有测试显示其芯片在BERT模型推理的量比H20高出15%；但H20凭借大显存和高带宽，在头部互联网厂商的高推理场景中更具竞争力。训练场景上，H20本身算力较H100大幅削减，难支撑主流大模型高强度训练，而摩尔线程S5000构建的集群可支持200B参数MoE大模型全量预训练，这一领域H20与S5000不构成直接竞争，S5000更具优势。

4. 生态兼容性：H20依托英伟达CUDA生态占据绝对优势，该生态拥有约600万开发者，适配超海量AI框架和应用，开发迁移成本极低。摩尔线程虽靠自研MUSA架构做CUDA兼容，适配了200多个主流AI框架，但适配算子数量仅为英伟达的70%，在复杂场景下的迁移和优化成本较高，开发者群体和适配软件体量也远不及前者

江原科技的d20与英伟达的h20：推理能效与运营成本：如果你关注长期电费和散热压力，D20更省、更安静。整卡约145W，配合大显存做云端推理更省电；有案例以1000匹计算中心为例，D20对比H20每年可节约电费约1500万元，适合中小企业和私有化部署场景。

- 模型规模与显存需求：百亿到千亿参数的推理，D20的大显存更从容（单卡最高256GB，单机可扩至4TB）。H20的96GB更适合中等规模或对带宽更敏感的任务。

- 生态与兼容：需要CUDA生态、快速迁移现有代码，H20更省心。CUDA覆盖广泛、算子丰富；D20走全栈国产化与适配，已完成与浪潮、新华三等整机及主流CPU平台的适配，降低替代成本。

- 多卡/集群扩展：追求高密度集群和高速卡间通信，H20的NVLink 900GB/s更有优势。D20通过一卡双芯提升单机算力密度，也能做集群扩展，但更强调性价比与低功耗。

- 视频编解码/多媒体：有大量视频流处理需求，D20原生支持256路高清解码、20路编码，更贴近安防、直播等场景。H20也具备媒体引擎，但规格侧重不同。

- 自主可控与供应链：关键领域要求全国产、供应链安全，D20从设计到封测全流程本土化，更符合信创、政务等需求。H20受出口管制影响，供应存在不确定性。