摩爾線程這回翻盤了

今年2月27日，摩爾線程發佈去年業績快報：全年營收15.05億元，同比增長超240%；歸母淨虧損縮小至10.24億元，較前年減少約6億元，這一表現標誌著公司在商業化上取得實質性進展。

作為去年12月登陸科創板的“國產GPU第一股”，摩爾線程上市初期市值一度接近2800億元，引發市場高度關注。與多數國產AI晶片企業聚焦專用加速器不同，摩爾線程選擇了一條更複雜的路徑，開發全功能GPU，同時支援AI訓練、圖形渲染、科學計算等多類任務。

這種策略意在相容現有軟體生態、降低使用者遷移門檻，但也意味著更高的技術門檻和更長的研發周期。當前，公司雖在營收規模和產品落地方面取得突破，但仍面臨客戶集中度高、製造工藝受限、軟體生態尚不成熟等現實問題。

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摩爾線程的財務變化並非突然發生，而是過去幾年戰略調整的結果，2022年，公司營收僅0.46億元，主要來自桌面級顯示卡銷售，但該業務毛利率為-70.08%，幾乎每賣一塊卡都在虧錢。

到了前年，營收增長至4.38億元，而去年進一步躍升至15.05億元，三年複合增長率超過200%。更關鍵的是，收入結構發生了根本轉變，去年上半年，AI智算相關收入佔比已達94.85%，消費級顯示卡幾乎可忽略不計。

而這一轉型與行業環境密切相關，2023年後，國際高端AI晶片在華供應受限，國內大模型公司急需替代方案。摩爾線程抓住窗口期，推動旗艦產品MTT S5000實現規模量產，該晶片基於自研“平湖”架構，單卡AI算力達1000 TFLOPS，配備80GB視訊記憶體，已用於支援GLM-5、Qwen3.5、Kimi K2.5等主流大模型的訓練與推理。

據公司披露，其與矽基流動合作完成的DeepSeek-V3 671B模型推理測試中，單卡Prefill吞吐超過4000 tokens/s，顯示出一定的工程落地能力。與此同時，研發投入持續加碼，2022至2024年，公司累計投入研發38.1億元；去年上半年再投5.57億元。

這種高投入模式與寒武紀類似，後者去年實現淨利潤20.59億元，首次盈利，驗證了“先投入、後放量”的路徑在國產算力領域具備可行性。摩爾線程雖尚未盈利，但虧損縮小幅度高於市場預期，且營收接近業績預告上限，說明其產品正被真實需求所接納，而非僅靠政策驅動。

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摩爾線程的核心差異在於堅持全功能GPU路線，不同於寒武紀等企業專注AI專用晶片，摩爾線程試圖打造一款既能跑大模型、又能打遊戲、還能做科學計算的通用晶片。

其自研MUSA架構覆蓋硬體指令集到軟體棧，是國內少數能整合AI計算、圖形渲染、視訊編解碼和高性能計算四大功能的GPU平台。而這一選擇與其團隊背景有關，創始人張建中曾任輝達全球副總裁兼中國區總經理，多位核心成員來自NVIDIA、AMD等公司，對GPU生態有長期經驗。

他們認為，僅做AI加速器容易陷入同質化，且難以相容現有軟體，因此，公司從成立起就強調“通用計算”，目標是讓客戶在切換國產晶片時無需重寫程式碼。為支撐這一目標，摩爾線程同步推進硬體迭代與生態建設。

於去年發佈的“花港”架構，在算力密度和能效上有所提升，並計畫推出面向AI訓練的“華山”晶片和面向圖形渲染的“廬山”晶片。在軟體方面，公司通過“摩爾學院”培訓開發者，截至去年年底已吸引約20萬人參與，並完成對PyTorch、vLLM等主流框架的適配，相容超80款大模型。

但現實約束依然明顯，受美國實體清單影響，公司無法使用先進製程，目前晶片仍基於5–7奈米工藝，而輝達已進入3奈米。其更大的差距在生態，CUDA經過十餘年積累，擁有成熟的工具鏈和龐大的開發者社區，MUSA短期內難以複製。

此外，客戶集中度也過高，去年上半年前五大客戶貢獻超98%收入，這樣也增加了經營風險，不過，市場機會正在擴大。據弗若斯特沙利文預測，中國GPU市場規模將在2029年達到1.36兆元，佔全球比重從前年的15.6%提升至37.8%。

在大模型、自動駕駛、具身智能等新場景推動下，對多樣化算力的需求將持續增長，摩爾線程若能穩住技術迭代節奏、逐步擴大客戶基礎，並在生態相容性上持續最佳化，或能在國產替代的深水區中佔據一席之地。 (AI硅基未來)