摩尔线程：国产GPU第一股的崛起与挑战

相较于2024年市场对“大模型概念”的热捧，2025年最引人注目的焦点无疑是“国产AI芯片”，后者在资本市场中获得了更为广泛的认可与资金支持。

随着摩尔线程正式登陆资本市场，网络上的欢呼声不绝于耳，诸如“中一签盈利20万，这才是AI牛市的模样”、“国产GPU终于站上舞台中央”、“这就是中国的英伟达！”等评论充斥社交平台。

图片来源：摩尔线程官方网站

资本市场极为青睐这类叙事：国产替代、科技创新稀缺性、AI算力需求、国家战略支持、创始人源自英伟达、五年快速上市、股价连续涨停，将重大题材一次性充分演绎……

然而，上市仅仅七天后，12月12日晚间摩尔线程发布公告称，计划使用最高不超过75亿元的闲置募集资金进行现金管理，购买协定存款、定期存款等保本型产品，该额度在12个月内可循环使用。

图片来源：摩尔线程官方公告

此举立即引发轩然大波，众多投资者提出批评，作为“国产GPU”首家上市公司，不专注于研发，反而将刚刚IPO获得的资金用于理财，募资的合理性何在？“如果不缺资金，为何要上市？上市后进行保本理财，这究竟是何意图？”

针对网络上的质疑，摩尔线程相关负责人在回应中指出，75亿元是现金管理额度的上限，并非实际动用金额，实际管理金额将远低于这一上限。公司进一步说明，前期已明确披露募集资金的项目计划，所募集的75亿元资金将分阶段用于研发、技术升级等具体安排，并将严格遵循既定募投项目计划推进。项目实施周期为三年，资金支出将依据项目进度分阶段拨付。

如何解读摩尔线程的回应呢？简而言之，这是上市公司的常见做法，并非所有融资资金都必须立即投入研发。摩尔线程提及的75亿元现金管理额度，并非实际用于理财的金额，而是规定的上限。公司的技术升级仍按原定路径推进，而且所谓的理财仅是购买存款产品，与一些上市公司直接融资购买美债等理财行为有所不同。

尽管存在合理性，且华虹半导体、寒武纪等公司也曾有过类似操作，但摩尔线程引发巨大争议的关键在于时机——上市刚满一周便宣布大额理财计划，极易让市场质疑其创新初衷。行业分析人士认为，这暴露了公司在投资者关系管理方面的不足，若能先公布详细的研发资金使用进度表，再解释理财安排，很可能减少误解。

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作为被寄予厚望的“国产英伟达”，市场抱有更高期望也在情理之中。我们期待摩尔线程能像真正的英伟达一样，持续给出超越市场预期的业绩指引，为市场带来更多希望，而非仅仅依赖投资者的理解。

01 立志成为“中国的英伟达”

回顾摩尔线程的融资历程，自创立之初便备受资本瞩目，迅速成为一级市场的“共识性选择”——2020年成立仅三个月就完成两轮融资，随后以每年一轮的节奏稳步推进，累计融资规模超过百亿元，IPO前股东数量高达86位。

有投资者回忆，在融资敲定之际，摩尔线程甚至“尚未拥有原型机”，而吸引顶尖机构的关键在于其无可挑剔的团队构成。

摩尔线程核心团队堪称“英伟达校友会”，其创始人、联合创始人及高级管理人员中，至少有六人具备长期英伟达工作背景，覆盖技术研发、市场生态、销售管理及公司战略等关键职能，为公司的技术与商业基础奠定了坚实支撑。

摩尔线程创始人张建中，曾是黄仁勋的重要“副手”，自2006年起担任英伟达全球副总裁兼中国区总经理，带领团队构建了GPU在中国的完整生态系统，并将大中国区发展为英伟达全球最重要的GPU市场，完整见证了GPU从图形处理到神经网络加速的产业演进。

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实际上，摩尔线程初期并未设定过高调门。2022年3月推出苏堤芯片：面向中低端To B场景，如电信、金融行业，强调“可用性与性价比”。

2022年11月：春晓（MUSA架构）切入消费和多终端需求，注重多功能与多场景兼容性。

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生成式AI兴起后：战略方向转向“全功能GPU”，不再局限于训练或渲染，而是将单卡打造为「统一算力底座」：涵盖AI训练、推理、图形渲染、视频编解码、物理仿真、数字孪生等全场景。

全功能GPU显卡“MTT S200”图片来源：网络资料

如果一款国产GPU能同时支持训练、推理、渲染和仿真，就意味着在算力主权、云平台、数字孪生、工业制造、视频内容等多个关键行业，都有了国产化替代选择。这听起来比国产CPU、单一AI卡或渲染卡的市场空间更为广阔。这也是市场愿意为其赋予“十年叙事”溢价的原因。但吸引力的另一面是：功能越广泛，落地越困难；特性越多，商业化进程越缓慢。

02 大规模商业化仍具距离

2022年底，摩尔线程举办秋季发布会，推出业内首款国潮显卡MTT S80、元计算一体机MCCX及系列GPU软件栈与应用工具，打破了当时行业“只展示芯片不呈现应用”的惯例。随后，其自主研发的显卡以2999元定价在京东开售，成为国内少数实现To C端落地的AI芯片公司。这意味着普通游戏玩家、投资机构、竞争对手乃至海外用户均可获取摩尔线程的芯片产品，展现了团队对技术的充分信心。

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2023年10月17日，美国将摩尔线程列入实体清单，叠加其对集成电路算力密度、带宽密度的新规限制，多重压力直指这家处于快速成长期的中国AI芯片公司，使其面临自成立以来最严峻的挑战。

摩尔线程管理层并未选择收缩防御，反而向所有股东明确表态：“加大研发投入，全力推进下一代产品研发。”随后张建中发出的内部信，进一步印证了媒体的报道。他在信中强调：“中国GPU不存在‘至暗时刻’，打造中国最好的全功能GPU，摩尔线程将坚定不移地推进这项事业。”同时，他明确了四大攻坚方向：加速自主研发与创新、打磨优质产品、推动应用落地、构建高效团队。

但摩尔线程仍处于“前期投入阶段”，从财报来看，营收从2022年的0.46亿元猛增至2025年前三季度的7.85亿元——尤其是2025年上半年营收已达7.02亿元，超过去年全年。但2025年前三季度仍亏损7.24亿元，2022年至2024年三年累计亏损约50亿元。

图片来源：同花顺

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目前市场主流观点认为，摩尔线程尚未实现规模化增长，主要源于三方面困境：首先，全功能GPU产品门槛高，架构设计复杂，研发难度大、周期长，需要大量高科技人才，产品从启动研发到规模化销售需较长时间；其次，当前全球GPU市场由少数国外龙头企业垄断，国内企业长期依赖进口GPU产品，国产GPU推广需要时间；最后，受国际政治环境影响，2023年10月公司被美国列入“实体清单”，对其产生一定冲击。

客观而言确实如此，但摩尔线程与市场期望存在差距，与同行对比的显著差异也是重要原因。

例如，摩尔线程在招股书中指出，在国内AI芯片市场中，2024年英伟达（全功能GPU）、华为海思（ASIC）以及AMD（GPGPU）的市场份额分别为54.4%、21.4%、15.3%，而摩尔线程在国内GPU市场份额占比低于1%。

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摩尔线程的估值也超出市场预期，即便按2025年前三季度7.85亿元营收估算，其当前动态市销率也接近300倍。这一估值水平将国内同行远远甩开，业务更为成熟、已实现盈利的海光信息动态市销率约为41倍，同样聚焦AI芯片且已开始盈利的寒武纪市销率约为99倍。

投资者并非不信任摩尔线程，而是担忧重蹈“寒武纪覆辙”。2020年7月，寒武纪以近300倍的市销率上市，随后经历了长达数年的估值消化与股价低迷，直至OpenAI引领AI新浪潮及寒武纪自身业绩逐步兑现才重回升势。分析指出，按2025年预计10-12亿营收和寒武纪约90倍的市销率估算，摩尔线程的合理市值应在1000亿元左右，而其当前超3000亿的市值可能已将2027年预计近60亿营收的乐观增长提前定价。一旦摩尔线程未来业绩增速或技术里程碑不及预期，估值回调压力显而易见。

03 与英伟达的差距有多大？

为何称摩尔线程为“英伟达”呢？这不仅源于摩尔线程自身的对标意愿，更基于技术层面的对标需求。中国缺乏的是全栈通用GPU，而非单点加速器。摩尔线程恰恰聚焦于国内最紧缺的领域。

摩尔线程选择的路线最为艰难，因为它需要解决：

图形管线（Raster + Compute + Vulkan）、通用计算（SIMD/SIMT并行架构）和AI Tensor核（矩阵乘），而英伟达、AMD耗费二十多年才走通此路。摩尔线程成立于2020年，仅用五年时间速度已算极快，当然距离比肩前辈仍有巨大差距。

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英伟达的成功在于它最早推出开放式GPU，投入巨量研发资源开发编译器、调试器并维护整个软件栈，这些短期内难以转化为显卡销量。2006年后，它正式向开发者开放GPU的并行计算能力，推出CUDA，将GPU转变为强大的可编程并行计算加速器。

如果说强大硬件是英伟达锋利的“矛”，那么CUDA平台及其衍生的庞大软件生态系统就是其坚不可摧的“盾”，共同构成了商业帝国的核心竞争力。硬件领先或许可被追赶，但耗时近二十年培育、拥有数百万开发者和海量应用的生态系统，其壁垒几乎无法逾越。

摩尔线程在纯硬件性能上或许仅落后两三代，但软件生态的差距则在十年以上。根据摩根大通数据，2025年英伟达出货550万张GPU。相比之下，摩尔线程AI计算芯片约1.5万到2万片，消费级显卡及SoC约15万片，但后者多为面向信创PC和轻薄本市场的低算力产品。

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消费级市场对建立品牌知名度和摊薄研发成本至关重要，但也是竞争最激烈的红海。摩尔线程的当红消费级显卡MTT S80，理论性能与RTX3060持平，但因生态限制仅能发挥RTX1060的效果。摩尔线程目前的技术实力和资源投入，尚不足以支撑其在游戏和内容创作领域与英伟达和AMD正面竞争。如何平衡在这一市场的投入与产出，将是一个艰难的战略选择。

理论上，MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群，效率超过同等规模国外同代系GPU集群。然而，摩尔线程已售出的最大集群仅包含2048张卡。据行业人士透露，在AI计算卡集群上，5000卡是一个关键瓶颈，因为集群规模扩大后，对电源、电力、散热及系统调控等方面都是极大考验。因此，相较于英伟达动辄10万卡、20万卡互联的规模，摩尔线程的KUAE集群技术仍需进一步完善与迭代。

写在最后

摩尔线程在招股书中已给出可能的盈利时间表。据前瞻性信息预计，公司2027年方可实现合并报表盈利，该盈利包含政府补助收益，扣除后2027年处于微利状态。

资本市场当然知晓其估值偏高，公告书中明确写着“公司尚未盈利”、“存在退市风险”。但资本在押注一个更大的逻辑：极致的稀缺性。高达300倍的市销率溢价，并非给予技术或利润，而是赋予国产替代的安全感。

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摩尔线程拥有与英伟达不同的背景和市场环境，无需强行成为英伟达，但要实现创始目标仍有漫漫长路。若不能大规模量产、不能规模化运行、不能保证稳定性，AI场景就无法真正迁移至国产GPU。从财务视角看，毛利水平能否持续提升，研发费用率是否逐步下降，营收能否从项目制转向规模化产品模式，是近两年需关注的重点。