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2025 年，中国算力产业正站在一个历史性的转折点上：大模型全面爆发，智算需求以指数级速度攀升，而与此同时，围绕算力的全球科技竞争，正把GPU推向前所未有的战略高度。
正因如此，国产GPU的价值也迎来了重估。而即将成为“国产GPU第一股”的摩尔线程，无疑是最受关注的标的之一。
近日，摩尔线程（688795）在科创板正式发行，114.28元/股的发行价成为今年最“贵”新股。据公告，本次网上发行有效申购户数达到482.66万户，有效申购股数高达462.17亿股。由于本次网上初步有效申购倍数约为 4，126.49 倍，高于 100 倍，发行人和保荐人决定启动回拨机制。回拨机制启动后，网上发行最终中签率为 0.03635054%。
11月25日晚间的网下初步配售结果显示，摩尔线程的网下有效申购股数合计704.06亿股，获配股初步配售股数总额为3920万股。其中，公募基金、社保基金、养老金、年金基金、银行理财产品、保险资金、保险资产管理产品、合格境外投资者资金获配股初步配售股数约3858.96万股，占网下最终发行比例的98.44%，其他类型投资者占比1.56%。
投资者对摩尔线程的热情令人毫不意外。事实上，从IPO申请获得受理到成功过会，摩尔线程仅用时88天，同样创下2025年科创板过会最快纪录。
AI的每一次技术跃迁，背后都是算力形态的变革。作为中国少数走通全功能 GPU 路线的企业，摩尔线程正在成为这场时代浪潮的关键变量。
对标英伟达，“全功能GPU”的含金量
理解摩尔线程的价值，首先需要理解 GPU 的本质。
国际上 GPU 大致分为三种路线：以英伟达为代表的全功能 GPU、AMD 的 GPGPU 路线，以及近年来大量涌现的 AI 加速芯片厂家。后者虽然在特定 AI 场景中表现出色，但通用性较弱，其成功高度依赖于上层的软件栈和生态支持，通常与自家的云服务或框架强绑定。
其中技术壁垒最高的，无疑是英伟达所代表的全功能GPU。它不仅提供强大的硬件，更构建了一个从芯片、系统软件、编程模型到应用库的完整生态系统。英伟达的CUDA生态，也令其成为了当前大模型训练领域的绝对霸主。
高性能 GPU 的研发难度极高，必须从底层开始完全自主研发。芯片巨头英特尔近二十年多次尝试踏足高端 GPU 领域，都没能够拿出一套叫座的解决方案。而在过去几十年间，中国也几乎没有企业真正走通过英伟达的技术路线。
这正是摩尔线程的特别之处。它是国内唯一对标英伟达、坚持全功能GPU路线的企业，也是少数真正建立起从底层架构、核心工具链到软件生态全栈自主研发的 GPU 公司。而与其他类型的GPU相比，全功能GPU能够满足更广泛的应用需求，在科学计算、世界模型、具身智能、物理AI等未来AI的发展趋势下都拥有显著的竞争优势。
摩尔线程是少有的、拥有全流程自主设计能力的国产 GPU 厂商，包括自研FP8高效能计算单元、自研专用异步通讯引擎、自研国产支持 DirectX 12 3D 图形加速引擎，以及构建自主可控的芯片可信执行环境等。这些能力不仅有效提升了大模型训推效率，更在 FP8 技术研发上取得系统性突破，与英伟达保持技术同步，充分体现了其前瞻性布局与研发实力。
这一切都离不开一个关键基座：由摩尔线程自研的MUSA架构。
MUSA架构是摩尔线程自主研发的融合GPU 硬件和软件的全功能 GPU 计算加速统一系统架构，具备多引擎、可伸缩的创新特性。凭借其先进的架构设计，摩尔线程率先实现了在同一颗芯片架构上同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算，以及超高清视频处理所需计算能力的突破，奠定了全功能GPU的硬件基石。
MUSA的另一项核心优势是高度兼容国际主流的GPU应用生态。这意味着，开发者现有的代码和工具链可以较低成本地迁移到摩尔线程的平台，大幅降低了用户的学习成本和替换阻力，这对于在英伟达CUDA生态占主导的市场中突围至关重要。
这并不是短期内能被轻易复制的优势。GPU行业向来存在极高的技术门槛，尤其在架构设计、软件生态与系统级优化方面，需要长期积累与深度投入。而摩尔线程从创立之初就拥有人才优势。其创始人张建中曾担任英伟达全球副总裁，大中华区总经理，创始团队高管均有戴尔、英伟达、惠普等大厂工作背景，这也让摩尔线程起跑之初就站在了更高的起点上。
高速成长，商业化路径明确
摩尔线程的成长确定性，从其基本面中不难窥视。
招股说明书显示，2022年至2024年，公司营业收入从0.46亿元跃升至4.38亿元，年复合增长率超过208%，2025年上半年营收达7.02亿元，增长势头强劲。
由于研发投入高，国产GPU企业目前普遍处于亏损状态。但从招股书来看，2025年1月至6月，摩尔线程的净利润为-2.7亿元，虽仍未盈利，但较之前亏损幅度已经大幅收窄。管理层预计，公司最早于2027年能实现盈利。
目前，摩尔线程业务收入主要来自AI智算、专业图形加速和桌面级图形加速领域。其中，AI智算产品是核心收入来源，且客单价较高，2024年收入占比为77.63%，这也受惠于市场对大模型训练、推理部署、GPU云服务等需求大幅提升。此外，专业图形加速产品同样增长快速，主要来自于数字孪生、AI云电脑等高端应用场景需求提高。
值得一提的是，得益于收入规模提升与产品结构优化，尤其是AI智算及专业图形加速产品性能较高，摩尔线程综合毛利和综合毛利率呈现上升趋势。综合毛利率由2022年的-70.08%快速提升至2024年的70.71%，主营业务毛利率更是提升至2024年的72.32% ，领先于国内同行业对手。
总体来看，摩尔线程的产品矩阵覆盖了 AI 智算、专业图形、桌面消费和边缘计算等多个高潜力赛道。与单一 AI 加速卡企业相比，这种多元化布局显著降低了市场波动和政策变化带来的风险，也为企业增长提供了稳定支撑。
这离不开高强度的战略投入。报告期内，摩尔线程的累计研发投入超过38亿元，研发费用率在同业中处于领先水平。2024年研发投入13.59亿元，研发费用率309.88%。一个可参考的对比是，英伟达2024研发费用率9.9%；AMD 2024 研发费用率为23.23%，寒武纪2024研发费用率为91.30%。
高研发费用率是高科技企业、尤其是处于战略投入期企业的典型财务特征。它意味着公司将几乎所有资源都押注在技术突破和长期竞争力上，对谋求自主可控的国产 GPU 企业而言，这是构建护城河的必要投资，也是早期商业化阶段的必然表现。
积极信号是，高投入已经带来了高效的转化成果。自2020年成立以来，摩尔线程已推出四代GPU架构，并围绕芯片构建了板卡、一体机、智算集群等多种层级形态的全线产品矩阵。从营收增速来看，摩尔线程已经具有将技术转化为规模化收入的能力，这是其走向长期盈利的前提。
站在国产算力风口之巅
如今，摩尔线程已牢牢站在 AI 算力国产化和数字经济建设的风口之巅。
英伟达最新一季财报说明，全球市场对人工智能芯片的需求仍然火热。根据市场研究机构Gartner的最新预测数据，2024年全球AI芯片市场规模将实现25.6%的同比增长，规模预计达671亿美元。长期来看，到2027年，该市场规模有望较2023年实现翻倍以上增长，突破1194亿美元。
中国无疑是其中最重要的市场之一。弗若斯特沙利文预测，随着AI和大数据技术的广泛应用，中国算力规模呈现快速增长态势，整体规模从2020年的136.20 EFLOPs增长至2024年的617.00 EFLOPs。预计到2029年中国算力总规模将达到3，442.89 EFLOPs，预测期年均复合增长率达40.0%。
智能算力是其中绝对的增长主力，而在智能算力的基础设施中，GPU因其强大的并行计算能力，成为当前处理AI任务最主要的硬件。弗若斯特沙利文预测称，中国 GPU 市场规模在2029年将达到13，635.78亿元，在全球市场中的市场占比预计将从2024年的30.8%提升至2029年的37.8%。
正因如此，政策层面也在持续为国产算力产业输送东风。各地推出的算力券、智算中心建设以及算力基础设施的规划，已经为国产 GPU 厂商创造了明确的市场需求。就在今年10月，工信部还发布了《算力标准体系建设指南（2025版）》（征求意见稿），明确提出到2027年将围绕算力全产业链制修订50项以上标准，这也将为国产算力企业提供更清晰的技术发展路径。
对掌握核心技术的本土企业而言，这显然是巨大利好。在全球地缘政治格局动荡的当下，建设自主可控的算力供应链，已经成为保障国家数字经济发展与安全的必行之路。
而摩尔线程的优势就在于其选择的技术路线与研发实力。从大型智算中心到企业级 AI 应用，再到个人创作者和边缘计算场景，几乎所有需要智能计算的领域都对高性能 GPU 有刚性需求。并且，未来 AI 竞争的核心，不仅是单个模型的性能，更是生态体系的完整性。摩尔线程的全功能 GPU 路线，不仅满足训练和推理需求，也能同时驾驭图形、物理仿真与AI融合的复杂场景，无论技术演进如何，都能在产业链中找到自己的有利位置。
这是一条清晰的增长的路径：市场在扩张，企业有能力承载需求，产品性能和生态得到验证，商业闭环也正在加速形成，摩尔线程因此具备了高度确定性和可复制的增长模式。这种确定性和稀缺性，也是其最核心的投资价值所在。
摩尔线程被市场看好的背后，是中国对高科技行业相关核心产品自主可控的诉求日益增强。投资摩尔线程，不仅是押注一家企业，也是押注中国智能化产业的底层平台，更是押注下一个十年全球 AI 竞争的战略红利。
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