摩尔线程上市一周急推75亿理财计划，国产GPU龙头深陷争议与期待

如果说2024年市场追逐的焦点还是“大模型概念”，那么到了2025年，最炙手可热的标签无疑变成了“国产AI芯片”。后者在资本市场的认可度与资金追捧力度显然更胜一筹，成为新的叙事中心。

当摩尔线程正式登陆A股，网络上的欢呼声几乎要将这家公司捧上神坛。“中一签赚20万，这才是AI牛市该有的样子！”、“国产GPU终于站上C位”、“这不就是中国的英伟达吗？”类似的评论刷屏社交媒体，散户与机构 alike 都沉浸在国产算力崛起的亢奋之中。

图源：摩尔线程官网

资本市场向来钟情于宏大叙事，而摩尔线程恰好集齐了所有热门元素：国产替代的紧迫感、科创板的稀缺性、AI算力的无限前景、国家战略的高度支持、创始人来自英伟达的光环、成立仅五年便闪电上市、股价连续五日涨停……几乎每一个关键词都能引爆一轮行情。

然而，上市仅仅七天后，12月12日晚间，摩尔线程的一纸公告就引发了轩然大波：公司计划动用最高不超过75亿元的闲置募集资金进行现金管理，投向协定存款、定期存款等保本型产品，且该额度在12个月内可循环使用。

图源：摩尔线程公告

舆论瞬间炸锅。不少投资者直言，作为“国产GPU第一股”，不把资金全力投入研发，反而在IPO刚结束就大手笔理财，其募资的真实性与合理性何在？“既然不缺钱，何必上市圈钱？拿募资去买理财，这波操作实在令人费解！”

面对汹涌的质疑，摩尔线程相关负责人紧急回应称，75亿元仅为现金管理的额度上限，并非实际投入金额，实际操作中将远低于此数。同时强调，公司在招股书中已明确披露了募集资金的使用计划，75亿资金将分阶段、有步骤地用于研发投入和技术升级，并严格按既定项目推进。项目实施周期为三年，资金支出会根据项目进度分批拨付。

如何解读这一回应？简单来说，这是上市公司常见的资金管理手段，并非意味着所有资金都必须立刻投入研发才能融资。所谓的75亿现金管理额度，只是一个上限，并不意味着真要拿出75亿去买理财。原有的技术升级路径并未改变，而且摩尔线程选择的理财方式仅限于协定存款、定期存款等极低风险产品，远非某些上市公司将融资款投向美债或高风险理财可比。

尽管从操作层面看有其合理性，华虹半导体、寒武纪等企业也曾有过类似安排，但摩尔线程之所以引发如此大的争议，关键在于时机太过敏感——上市刚满一周就抛出巨额理财计划，难免让市场质疑其创新初心与募资的真实目的。有业内人士分析，这暴露出公司在投资者关系管理上的短板，若能先公布一份详细的研发资金使用时间表，再解释现金管理安排，或许能很大程度上消解误读。

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作为被寄予厚望的“国产英伟达”，市场对摩尔线程抱有超乎寻常的期待也是理所当然。我们希望摩尔线程能像真正的英伟达那样，用远超预期的业绩指引来回应市场的热情，而不是一次次需要投资者给予更多谅解。

01 立志要做“中国英伟达”

回溯摩尔线程的融资历程，可谓一路星光熠熠。自2020年成立之初，它便迅速成为一级市场的“共识标的”——仅三个月内完成两轮融资，之后以每年一轮的节奏稳步推进，累计融资规模超过百亿元，至IPO前股东数量已达86位之多。

有投资人回忆，当年敲定融资时，摩尔线程甚至“连原型机都还没有”，而打动一众头部机构的，正是其堪称豪华的团队配置。

摩尔线程的核心团队堪称“英伟达校友会”，创始人、联合创始人及高管中，至少有六人拥有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岗位，为公司奠定了深厚的技术与商业根基。

创始人张建中，曾是黄仁勋麾下的重要干将，自2006年起担任英伟达全球副总裁兼中国区总经理，亲手搭建起GPU在中国的完整生态系统，将大中国区打造为英伟达全球最重要的GPU市场之一，完整见证了GPU从图形处理向神经网络加速的产业跃迁。

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起初，摩尔线程的调门并不算高。2022年3月推出苏堤芯片，主打中低端To B场景，如电信、金融等行业，强调“可用性和性价比”。同年11月，春晓架构（MUSA）亮相，切入消费市场和多终端需求，突出多功能与多场景兼容。

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随着生成式AI爆发，公司战略方向迅速调整为“全功能GPU”，不再局限于训练或渲染，而是致力于将一块显卡打造成“统一算力底座”：AI训练、推理、图形渲染、视频编解码、物理仿真、数字孪生全覆盖。

全栈功能GPU显卡“MTT S200”图源：网络

如果一块国产GPU能同时支撑训练、推理、渲染和仿真，就意味着算力主权、云平台、数字孪生、工业制造、视频内容等关键行业都有了一个国产底座可选。这听起来比单纯的CPU、AI卡或渲染卡市场空间大得多，也是市场愿意为它“讲十年故事”而给予溢价的原因。但硬币的另一面是：功能越宽泛，落地难度越大；集成度越高，商业化进程越慢。

02 大规模商业化尚需时日

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以及系列GPU软件栈与应用工具，打破了当时行业“只晒芯片不秀应用”的怪圈。随后，其自主研发的显卡以2999元定价在京东开售，成为国内少数能实现To C端落地的AI芯片公司。普通游戏玩家、投资机构、竞争对手乃至海外用户均可获得产品，彰显了团队对技术的自信。

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2023年10月17日，美国将摩尔线程列入实体清单，叠加对集成电路算力密度、带宽密度的新规限制，使这家正处于快速成长期的中国AI芯片公司面临自成立以来最严峻的考验。

然而，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。”随后张建中发出一封内部信，强调：“中国GPU不存在‘至暗时刻’，打造中国最好的全功能GPU，摩尔线程会将这项事业进行到底。”并明确了四大攻坚方向：加快自主研发与创新、打磨优质产品、推动应用落地、打造高效团队。

但摩尔线程仍处于“前期投入阶段”。财报显示，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年三年合计亏损约50亿元。

图源：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产品门槛极高，架构设计复杂，研发难度大、周期长，需要大量高端人才，产品从启动到规模化销售需要时间；其次，全球GPU市场长期由少数国外巨头垄断，国内企业对进口产品依赖较深，国产GPU推广需要时间周期；最后，受国际政治环境影响，2023年10月被列入“实体清单”对公司业务产生了一定冲击。

客观来说这些因素确实存在，但摩尔线程距离市场预期仍有差距，与同行的对比也凸显出挑战。

例如，摩尔线程在招股书中披露，2024年国内AI芯片市场中，英伟达（全功能GPU）、华为海思（ASIC）以及AMD（GPGPU）的份额分别为54.4%、21.4%和15.3%，而摩尔线程的份额不足1%。

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更令市场侧目的是其估值水平。即便按2025年前三季度7.85亿元营收估算，当前动态市销率已接近300倍，将国内同行远远甩在身后——已实现盈利的海光信息市销率约41倍，同样聚焦AI芯片但已开始盈利的寒武纪约99倍。

投资者并非不相信摩尔线程，而是害怕重蹈“寒武纪覆辙”。2020年7月，寒武纪以近300倍市销率上市，随后经历了长达数年的估值消化与股价低迷，直至OpenAI引爆AI浪潮且自身业绩逐渐兑现后才重拾升势。有分析指出，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完毕。一旦未来业绩增速或技术里程碑不及预期，估值回调压力不言而喻。

03 距离英伟达还有多远？

为什么说摩尔线程是“英伟达”的追随者？这不仅是因为它主动对标，更源于技术路径的相似——中国缺的正是全栈通用GPU，而非单点加速器。摩尔线程选择的正是国内最稀缺的一块。

摩尔线程选择的是最难的路：它需要同时攻克图形管线（Raster + Compute + Vulkan）、通用计算（SIMD/SIMT并行架构）和AI Tensor核（矩阵乘），而Nvidia、AMD花了二十多年才走通这条路。摩尔线程成立于2020年，仅用五年时间达到目前水平，速度已属惊人，当然距离前辈仍有巨大差距。

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英伟达的成功在于它最早布局开放式GPU，投入巨量资源开发编译器、调试器、维护整个软件栈，即便短期内难以转化为显卡销量。2006年，它推出CUDA，正式向开发者开放GPU的并行计算能力，将GPU变成可编程的并行计算加速器。

如果说强大的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，就是其坚不可摧的“盾”，共同构成其商业帝国的核心壁垒。硬件领先或可追赶，但耗时近二十年精心培育、拥有数百万开发者和海量应用程序的生态系统，其壁垒几乎无法逾越。

摩尔线程的纯硬件性能差距或许只有两三代，但软件生态的差距则在十年以上。据摩根大通数据，2025年英伟达出货550万张GPU，而摩尔线程AI计算芯片出货量约1.5万至2万片，消费级显卡及SoC约15万片，且后者多为面向信创PC和轻薄本市场的低算力产品。

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消费级市场对于建立品牌知名度、摊薄研发成本至关重要，但也是竞争最激烈的红海。摩尔线程的当红产品MTT S80，理论性能可打平RTX3060，但因生态限制实际只能发挥出RTX1060的水平。以摩尔线程当前的技术实力和资源投入，尚不足以在游戏和内容创作领域与NVIDIA、AMD正面抗衡。如何平衡该市场的投入与产出，将是一个艰难的战略抉择。

理论上，基于MTT S5000构建的千卡GPU智算集群，效率可匹敌同等规模的国外同类集群。不过，据行业人士透露，摩尔线程目前卖出的最大集群仅含2048张卡，而5000卡是AI计算卡集群的关键瓶颈——集群规模扩大后，对电源、散热、系统调控等都会带来极大考验。相比英伟达动辄10万卡、20万卡互联的集群，摩尔线程的KUAE集群技术仍需完善与迭代。

写在最后

摩尔线程在招股书中给出了可能的盈利时间表。据前瞻性信息预计，公司2027年方可实现合并报表盈利，且该盈利包含政府补助；扣除补助后，2027年将处于微利状态。

资本市场当然知道它贵——公告里白纸黑字写着“公司尚未盈利”、“存在退市风险”。但资本赌的是一个更大的逻辑：极致的稀缺性。高达300倍的市销率溢价，不是给技术，也不是给利润，而是给国产替代的“安全感”。

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摩尔线程有不同于英伟达的背景与市场环境，不必强行成为第二个英伟达。但要实现创始人的目标，前路依然漫长。如果不能大规模量产、不能稳定运行、不能保证可靠性，AI场景就无法真正迁移到国产GPU上。从财务角度看，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，是未来两年值得关注的核心指标。