研报评级☆ ◇688795 摩尔线程 更新日期：2026-08-19◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.投资评级统计】【2.盈利预测统计】【3.盈利预测明细】【4.研报摘要】
【5.机构调研】
【1.投资评级统计】最新评级日期:2026-08-13
时间段 买入评级次数 增持评级次数 中性评级次数 减持评级次数 卖出评级次数 评级次数合计
────────────────────────────────────────────────
1周内 2 1 0 0 0 3
1月内 3 3 0 0 0 6
2月内 3 3 0 0 0 6
3月内 4 3 0 0 0 7
6月内 5 3 0 0 0 8
1年内 5 3 0 0 0 8
────────────────────────────────────────────────
【2.盈利预测统计】(近6个月)
┌──────────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
│财务指标 │ 2023年│ 2024年│ 2025年│2026年预测│2027年预测│2028年预测│
├──────────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
│每股收益(元) │ -80.21│ -4.05│ -2.13│ -0.38│ 1.04│ 3.28│
│每股净资产(元) │ 2.29│ 11.22│ 24.38│ 24.66│ 25.67│ 28.96│
│净资产收益率% │ -225.58│ -36.04│ -8.73│ -1.59│ 4.07│ 11.26│
│归母净利润(百万元) │ -1702.91│ -1618.29│ -1000.79│ -178.30│ 489.96│ 1540.34│
│营业收入(百万元) │ 123.98│ 438.46│ 1505.53│ 3436.91│ 5725.70│ 8376.51│
│营业利润(百万元) │ -1703.56│ -1615.66│ -1007.91│ -178.50│ 499.38│ 1572.63│
└──────────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘
【3.盈利预测明细】(近6个月)
日期 评级 评级变化 目标价 2026EPS 2027EPS 2028EPS 研究机构
────────────────────────────────────────────────
2026-08-13 买入 首次 --- -0.31 1.35 3.66 中邮证券
2026-08-12 买入 维持 --- -0.08 1.44 3.20 华创证券
2026-08-12 增持 维持 --- -0.26 1.12 3.99 东北证券
2026-08-10 买入 维持 904.48 -0.13 1.08 3.22 国泰海通
2026-07-26 增持 首次 --- -0.44 0.99 3.15 国海证券
2026-07-19 增持 首次 --- -0.70 0.74 3.01 东吴证券
2026-05-27 买入 首次 --- -0.11 1.43 3.16 华创证券
2026-05-19 买入 首次 --- -0.99 0.20 2.83 国盛证券
────────────────────────────────────────────────
【4.研报摘要】(近6个月)
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-08-13│摩尔线程(688795)词元时代，万物智能 │中邮证券 │买入
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
投资要点
公司凭借出色的产品力持续拓展市场，积极助力人工智能应用落地。2026年上半年，公司实现营业收入17.36亿元，
较上年同期增长147.42%。公司毛利总额达到9.89亿元，较上年同期增长103.78%。整体毛利率水平达到56.95%。归属于上
市公司股东的净利润-1,156.31万元，亏损金额较上年同期收窄比例达95.73%。归属于上市公司股东的扣除非经常性损益
后的净利润-1.51亿元，亏损金额较上年同期收窄比例达52.37%。营业收入较上年同期大幅增长，主要系报告期内得益于
人工智能产业的蓬勃发展及市场对全功能GPU的强劲需求，叠加公司夸娥智算集群商业化加速，产品性能获得客户高度认
可，并实现稳定供货，公司市场竞争优势进一步扩大，推动收入快速增长。
智算产品硬核实力获客户高度认可，广泛覆盖互联网、运营商、国央企地方政府等重点客户。2026年上半年，公司依
托第四代芯片架构MTTS5000产品，持续夯实智算产业落地基础。基于MTTS5000智算卡构建的夸娥（KUAE）大规模智算集群
不仅展现了强大的AI计算能力，更在超大规模AI模型训练中实现了高达95%的集群训练线性度突破。公司在组网架构、训
练推理协同、超高带宽通信及算力平台智能调度等方面的支撑能力持续跃升，可以为互联网、科研、大模型、具身智能等
核心场景提供安全可靠的算力底座，强力推动国产算力基础设施的发展与智能化升级。公司依托自主研发的MUSA计算平台
以及MTTS5000产品，全面深入开展主流大模型的适配与优化工作，在模型适配广度与深度上均取得重大突破，公司的全功
能GPU产品力及软硬协同生态构建能力得到了行业客户的广泛认可。针对DeepSeek等具有行业标杆意义的前沿大模型，公
司联合生态伙伴，基于原生FP8低精度算力等创新技术，率先在MTTS5000上完成了对DeepSeek-V4的深度适配与性能突破。
此外，摩尔线程陆续实现了新一批头部厂商SOTA大模型的快速适配，如MiniMaxM3、智谱GLM-5.2等。，公司抓住了边缘和
端侧智能的机遇，凭借“长江”SoC高规格、低功耗、大算力、多精度和全功能等优势，E300模组在行业智能体、工业智
造和智慧教育等场景取得持续进展；MTTAIBOOK于线上及线下渠道销售亦有序推进。公司持续深耕云电脑市场，凭借全功
能GPU及首创的动态弹性切分vGPU技术，在运营商业务领域持续渗透。核心产品MTTS3000单卡支持32路并发，通过软硬协
同方案使CPU负载降低75%、渲染性能提升10倍。
坚持自主创新，筑牢全功能GPU技术根基，确保公司技术领先优势。公司高度重视全功能GPU技术与产品的研发投入，
以不断提升公司云端、边缘与终端产品的性能表现与市场竞争力。报告期内，公司研发投入达7.7亿元，占营业收入比例
为44%，金额同比增长38%。在底层核心技术与前沿攻关方面，公司持续加码自主可控芯片架构的迭代升级。作为面向未来
大模型时代与多元泛在算力需求打造的底层架构，“平湖”架构在晶体管密度、计算能效比、显存带宽利用率及全功能GP
U微架构协同优化上实现了全面升级。该架构针对超大规模AI训练及复杂生成式AI场景进行了深度定制，原生增强了对Tra
nsformer、MoE等前沿模型结构的硬件级加速支持，并大幅优化了FP8/BF16等混合精度AI计算的吞吐效能。同时，“平湖
”架构延续并深化了公司“全功能GPU”的战略路线，在保持卓越的高性能图形渲染与超高清视频编解码能力的基础上，
实现了算力与算效的平衡。公司夸娥（KUAE）万卡级智算集群产品从技术层面成功攻克了万卡级硬件系统优化、高速互联
与系统级容错等一系列高难度工程壁垒。该集群在Dense大模型训练中的模型算力利用率（MFU）高达60%，在MoE大模型上
达40%，训练线性扩展效率达到95%，并在原生FP8精度下完整复现了顶尖大模型的训练流程，多项关键指标均达到国际主
流水平。公司推理软件平台在大模型适配、开源生态建设及易用性优化、大模型推理解决方案等方面同样取得显著进展。
公司Day-0适配了DeepSeek-V4、MiniMaxM3、智谱GLM-5.2等一系列行业SOTA大模型。近期，月之暗面正式开源万亿参数模
型KimiK3，MiniMax正式开源多模态生成模型MiniMaxH3，摩尔线程亦实现了Day-0适配，体现出摩尔线程全功能GPU架构的
全栈协同能力，助力开发者以更快速度及更低成本接入行业最新模型。
深化生态布局，提升品牌价值，开发者数量已超过80万人。开发者生态建设方面，公司依托“摩尔学院”搭建系统化
学习路径，覆盖企业开发者、科研机构及在校学生，提升开发者对产品的认知与使用能力。目前，公司各类开发者数量已
突破80万名。摩尔学院平台提供丰富免费课程资源，MUSA系列课程已上线国家智慧教育平台“启悟学习社区”。全球顶级
推理框架SGLang完成MUSA代码主线合入，标志着国产GPU开源生态进入“原生支持”时代。公司开源TileLang-MUSA算子开
发工具，MUSA软件栈持续丰富。公司还开源集群性能仿真工具SimuMax，为大规模分布式训练提供智能并行策略搜索与全
栈工作流支持。
拟发行H股深化战略布局。为深化公司的国际化战略布局，持续吸引并集聚优秀的研发与管理人才，进一步提升公司
治理水平和核心竞争力，公司拟发行境外上市外资股（H股）股票并申请在香港联合交易所有限公司主板挂牌上市。
投资建议
我们预计公司2026/2027/2028年分别实现收入35/60/90亿元，分别实现归母净利润-1.5/6.3/17.2亿元，首次覆盖，
给予“买入”评级。
风险提示：
需求不及预期风险；市场竞争加剧风险；新产品推出不及预期风险。
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-08-12│摩尔线程(688795)收入跨越式增长，国产GPU迭代蓄势 │东北证券 │增持
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
半年收入超去年全年，算力主业高增、亏损大幅修复
摩尔线程2026年半年度报告显示，公司上半年实现营业收入173,630.91万元，同比增长147.42%，半年度收入已超过2
025年全年营业收入；毛利总额达到98,876.39万元，同比增长103.78%，整体毛利率水平为56.95%。利润端亏损大幅收窄
，归属于上市公司股东的净利润为-1,156.31万元，亏损较上年同期收窄25,937.92万元，收窄比例达95.73%；扣除非经常
性损益后的归母净利润为-15,082.18万元，亏损同比收窄16,586.28万元，收窄比例达52.37%。结构上看，云端产品实现
收入169,266.20万元，占营业收入的97.49%，边缘与终端产品收入4,052.16万元。期末存货账面价值354,970.30万元，占
总资产比重20.97%，较上年期末增长166.48%，系公司为应对市场需求增长及保障供应链稳定主动增加备货。
算力软硬件生态持续夯实，新架构与具身智能打开成长空间
公司收入实现高增长，主要受益于人工智能产业蓬勃发展、全功能GPU市场需求持续旺盛，同时叠加夸娥智算集群商
业化进程加速，凭借优异的产品性能获得客户高度认可并实现稳定供货。1）产品端，基于第四代“平湖”芯片架构的MTT
S5000训推一体智算卡可提供FP8至FP64全精度算力，单卡性能位居行业第一梯队，依托其打造的夸娥万卡级智算集群在De
nse大模型、MoE大模型训练中分别实现60%、40%的算力利用率，训练线性扩展效率达95%，配套万卡训练容错系统让有效
训练时间占比超90%；2）生态端，公司MUSA架构兼容CUDA，可对DeepSeek-V4、MiniMaxM3、智谱GLM-5.2、KimiK3等主流S
OTA大模型实现Day-0适配；3）研发端，公司技术壁垒稳固，报告期末累计发明专利申请2049项、授权725项，研发团队10
19人，占全员比例74.16%，为技术创新提供坚实支撑。4）公司持续迭代技术、落地新品并拓展产业布局，2025年12月发
布支持十万卡以上集群扩展的“花港”架构，实现算力密度提升50%、计算能效提升10倍，并推出MTTC256超节点架构规划
，2026年进一步将“AI工厂”细化为模型训练、词元生产、智能体三大生产工厂。
投资建议：我们预计2026-2028年收入分别实现32.88/55.21/78.39亿元，归母净利润分别为-1.24/5.27/18.75亿元，
对应PE分别为亏损/509.69/143.42X，给予“增持”评级。
风险提示：研发不及预期风险；业绩预测和估值不达预期等。
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-08-12│摩尔线程-U(688795)2026年半年报点评：AI领域商业化落地加速，经营业绩大│华创证券 │买入
│幅提升 │ │
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
事项：
公司发布2026年半年报：2026年上半年公司实现营收17.36亿元（YoY+147.42%），归母净利润-0.12亿元（同比大幅
减亏）。
评论：
智算产品硬核实力获客户高度认可，商业化持续加速，推动经营业绩大幅提升。公司凭借出色的产品力持续拓展市场
，积极助力人工智能应用落地。26H1实现营收17.36亿元（YoY+147.42%），归母净利润-0.12亿元（上年同期亏损2.71亿
元），同比减亏95.73%。单季度来看，26Q2公司实现营收9.98亿元（YoY+141.88%，QoQ+35.40%），实现亏损4100万元（
同比收窄亏损，环比亏损扩大）。
依托于全功能GPU产品及其配套软件平台的技术领先优势，公司产品持续在互联网和大模型客户落地应用。（1）AI算
力基础设施领域，基于MTTS5000智算卡构建的夸娥（KUAE）大规模智算集群不仅展现了强大的AI计算能力，更在超大规模
AI模型训练中实现了高达95%的集群训练线性度突破。公司在组网架构、训练推理协同、超高带宽通信及算力平台智能调
度等方面的支撑能力持续跃升，可以为互联网、科研、大模型、具身智能等核心场景提供安全可靠的算力底座，强力推动
国产算力基础设施的发展与智能化升级。（2）SOTA大模型领域，公司依托自主研发的MUSA计算平台以及MTTS5000产品，
全面深入开展主流大模型的适配与优化工作，在模型适配广度与深度上均取得重大突破，公司的全功能GPU产品力及软硬
协同生态构建能力得到了行业客户的广泛认可。（3）边缘计算与智能体终端领域，凭借“长江”SoC高规格、低功耗、大
算力、多精度和全功能等优势，公司E300模组在行业智能体、工业智造和智慧教育等场景取得持续进展；MTTAIBOOK于线
上及线下渠道销售亦有序推进。
自主创新筑牢全功能GPU根基，万卡级智算集群工程性能表现优秀。“平湖”架构持续深化公司全功能GPU发展战略，
在夯实高性能图形渲染、超高清视频编解码基础能力之余，兼顾算力与运行效率的均衡优化。在万卡集群建设方面，旗下
夸娥万卡级智算集群攻克万卡规模硬件适配、高速互联、系统级容错等关键工程难题。万卡级AI工厂商业化稳步提速，验
证自研GPU在大规模复杂场景下稳定可靠，稳固在国产算力赛道的技术领先地位。开发者生态建设方面，依托摩尔学院搭
建分层培训体系，面向企业、科研院所、高校学生完善开发者培育，当前整体开发者规模已突破80万人。
投资建议：摩尔线程近期商业化进展全面提速，据财联社报道MTTS5000智算集群已在北京、无锡、杭州等多地完成落
地部署。公司加速渗透互联网、运营商等关键客户，从而持续推动收入高增。我们调整26-28年实现营收预测为36.17/61.
55/87.80亿元（前值33.78/57.57/82.33亿元），实现归母净利润-0.39/6.75/15.05亿元（前值-0.52/6.72/14.86亿元）
，维持“强推”评级。
风险提示：技术和产品迭代风险、行业竞争加剧风险、国际贸易相关风险
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-08-10│摩尔线程(688795)智算商业化全面提速，推进H股发行上市准备 │国泰海通 │买入
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
本报告导读：
智算产品商业化持续加速，2026H1收入大幅增长、亏损显著收窄；持续推进全功能GPU技术、万卡级智算集群及MUSA
软件生态建设；推进H股发行上市准备工作。
投资要点：
维持增持评级，上调目标价。公司智算产品商业化加速，推进H股发行工作，预计将持续提升公司竞争力。上调2026-
2028年营收预测至37.29/57.46/86.60亿元，给予高于平均值PS估值，2026年114倍PS，对应目标价904.48元，前次为880
元，维持“增持”评级。
收入高增、亏损显著收窄，备货规模快速提升。①2026H1公司实现营业收入17.36亿元，同比+147%；毛利率56.95%，
同比下降12.2pct;我们认为，毛利率下降主要受半导体行业原材料价格上涨影响；归母净利润-0.12亿元，扣非归母净利
润-1.51亿元。②期末存货35.50亿元，较2025年末增长166%，较2025H1末5.11亿元增长约594%，主要系为应对市场需求增
长及保障供应链稳定主动增加备货。
技术创新加快走向规模应用，商业化全面提速,公司加速渗透互联网、运营商等关键客户，以更丰富的应用场景推动
商业化落地。①MTTS5000智算集群实现规模化销售，已在北京、无锡、杭州等多地完成落地部署，并通过国家《安全可靠
测评》；高端训练能力取得多项“国芯训国模”突破，夸娥万卡级智算集群在Dense/MoE大模型训练中的MFU分别达到60%/
40%，训练线性扩展效率95%，有效训练时间占比超过90%。②“长江”SoC推动公司形成云、边、端全链路解决方案，E300
模组在行业智能体、工业智造和智慧教育等场景持续推进，并推出MTTAICUBE。③云电脑领域，MTTS3000单卡支持32路并
发，已与中国移动等运营商实现多省市商用落地。
MUSA软件生态持续完善，推进H股发行上市准备。①公司持续优化MUSA基础软件平台，实现DeepSeek-V4、MiniMaxM3
、智谱GLM-5.2、KimiK3、MiniMaxH3等模型Day-0适配，持续降低新模型适配周期和开发者接入成本。②公司各类开发者
数量超过80万人，SGLang完成MUSA代码主线合入，并开源TileLang-MUSA及集群性能仿真工具SimuMax，软件生态进一步丰
富。③公司董事会审议通过H股发行上市后生效的《公司章程（草案）》及相关治理制度修订议案，推进H股发行上市相关
准备工作。
风险提示：产品迭代不及预期；商业化推进缓慢；供应链风险。
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-07-26│摩尔线程(688795)动态研究：2026H1营收预计同比高增，客户覆盖多个关键领│国海证券 │增持
│域 │ │
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
2026H1营收预计同比+135.12%至149.37%，盈利端有望进一步显著释放
2026年上半年，公司预计实现营业收入16.50亿元至17.50亿元，同比增长135.12%至149.37%；其中第二季度预计实现
营收9.12亿元至10.12亿元，同比增长120.82%至145.04%。分业务看，2025年云端产品、边缘与终端产品、其他业务分别
实现收入14.61亿元、0.26亿元、0.19亿元，同比分别增长250.30%、83.86%、152.96%。2026年上半年旗舰产品MTTS5000
实现规模量产并持续交付大规模集群，成为业绩高增主要驱动力。
公司毛利率维持高位，盈利拐点已然显现。2025年及2026Q1毛利率分别达65.57%和67.35%，持续保持在较高水平。伴
随营收放量，2026Q1研发费用率、销售费用率、管理费用率分别为50.03%、10.36%、9.91%，同比分别下降35.17、0.61、
15.93pct。受益于此，2026Q1公司首次实现盈利，归母净利润2936万元，较上年同期-1.12亿元大幅扭亏。结合上半年营
收强劲增长态势，我们预计公司盈利能力有望进一步显著释放。
产品矩阵覆盖云/边/端，MTTS5000集群可支持万亿参数模型训练
云依托自研MUSA架构，公司已构建起覆盖云端、边缘与终端的GPU产品矩阵。云端方面，旗舰智算卡MTTS5000基于第
四代“平湖”架构，单卡稠密算力达1000TFLOPS，配备80GB显存及1.6TB/s显存带宽，卡间互联带宽约800GB/s。基于MTTS
5000打造的夸娥万卡级集群可支持万亿参数模型训练，总算力达10ExaFlops；其中Dense大模型训练算力利用率为60%，Mo
E大模型为40%，训练线性扩展效率达95%，有效训练时间占比超过90%。
边缘及终端层面，公司推出首款智能SoC芯片“长江”，集成GPU与高性能CPU，异构AI算力达50TOPS，可支撑AI计算
、模型调试、图形渲染等场景。基于“长江”SoC，公司发布了AI算力笔记本MTTAIBOOK，以及小型化AI计算模组MTTE300
，后者可部署于具身智能、低空经济、智能座舱、智慧交通、工业智造、智慧教育等多元边缘场景。
此外，在专业显卡领域，公司还推出了MTTS80和MTTX300，支持GIS、CAD、BIM等专业应用。
客户覆盖多个关键领域，生态支持头部SOTA大模型Day-0适配
公司客户覆盖AI科研机构、电信运营商、政务及关键行业等多个领域。智算中心：多个夸娥（KUAE）智算集群基完成
落地。运营商：MTTS5000集群完成了中国移动“九天35B”通用大模型的Day-0全流程适配与推理验证，构建起“国产GPU+
央企大模型”的全栈国产化方案。政务与关键行业：2026年6月点亮的无锡（惠山）国产智算中心为“东数西算”长三角
枢纽苏南算力集聚区的核心节点，一期即部署超2000张MTTS5000，总算力突破1000P。
在模型适配生态层面，公司凭借MUSASDK、SGLang-MUSA高性能推理引擎、MUSAC开发框架、muDNN计算库、MATE开源算
子库、Triton-MUSA工具链等，已建立起对业界主流CUDA生态的深度兼容能力。在此基础上，公司实现了对DeepSeekV4、
智谱GLM、MiniMaxM3、Qwen3.5等头部SOTA大模型的“发布即适配”常态化支持。
盈利预测和投资评级：公司是国内领先的算力GPU提供商，有望受益于大规模训练集群及推理场景规模化落地。我们
预计2026-2028年公司营业收入为34.33/55.57/78.98亿元，归母净利润为-2.08/4.67/14.82亿元，首次覆盖，给予“增持
”评级。
风险提示：国内AI基础设施建设不及预期、大模型发展不及预期、宏观经济影响下游需求、市场竞争加剧、新产品研
发不及预期等。
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-07-19│摩尔线程-U(688795)全功能GPU领军企业，自研MUSA统一架构搭建全栈体系 │东吴证券 │增持
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
摩尔线程：国产全功能GPU卡位选手，专注于通用GPU芯片设计及系统级算力解决方案。公司围绕自研MUSA统一架构，
构建“芯片+软件+平台”全栈体系，产品覆盖AI计算、图形渲染及视频编解码等核心场景，并实现云端智算、专业图形、
桌面图形及端侧SoC的跨场景部署。目前，公司产品已在智算中心、数字孪生及云渲染等领域实现落地，AI智算业务成为
主要增长来源。2022-2026Q1营业收入增长迅速，2025年实现收入15.06亿元，同比增长达243%，产品放量加速利润端转正
。26Q1实现收入7.38亿元，同比增长达155%，利润端扭亏为盈。
行业：算力腾飞，全功能GPU需求高启。模型训练与推理需求持续释放，推动智算中心建设进入高景气周期，GPU作为
AI计算核心载体，长期需求明确。同时，美国高端GPU出口限制强化国产替代逻辑，产业安全诉求提升。相较单一GPGPU或
图形GPU，全功能GPU兼具AI计算、图形渲染与视频编解码能力，可覆盖智算、专业图形、云渲染、端侧智能等多元场景，
具备更强生态迁移与商业化价值。
MUSA架构支撑硬件高频迭代，智算核心&消费领域协同并进。（1）架构层：自研MUSA统一GPU架构，兼容CUDA生态。
公司以MUSA架构为底层基石，通过统一指令集、驱动体系和软件栈，实现不同代际、不同形态GPU产品间的灵活迁移，并
适配主流AI框架与图形API，降低开发与迁移成本；（2）智算核心：全功能GPU一年一更迭，超节点与万卡集群构筑系统
级竞争力。公司已完成五代GPU架构迭代，平湖架构下MTTS5000支持FP8-FP64全精度计算，下一代“华山”芯片基于花港
架构支持FP4-FP64全精度计算；围绕AI训推，公司构建GPU芯片、板卡、服务器到KUAE智算集群的一体化体系，并规划MTT
C256超节点、联合发布OISA方案，强化系统级交付能力；（3）消费进展：公司基于“花港”架构规划“庐山”图形芯片
，3A游戏渲染性能提升15倍，并以“长江”SoC布局AIBOOK、AICUBE、E300模组等端侧产品，赋能具身智能、工业、交通
、教育等场景，形成“云端训练—边缘推理—终端执行”的协同闭环。
盈利预测与投资评级：考虑到公司作为国产全功能GPU的稀缺标的，且受益于AI智算中心建设浪潮，我们预计公司202
6-2028年将实现营业收入33/55/83亿元，对应PS倍数分别为88/52/35倍，高于行业可比公司平均水平，横向对比寒武纪等
GPU行业领军企业过往PS水平，我们认为公司PS水平符合行业发展的正常趋势，看好公司从“投入期”向“兑现期”跨越
的长期价值。首次覆盖，给予“增持”评级。
风险提示：市场需求不及预期风险，市场竞争加剧风险，因技术升级导致的产品迭代风险。
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-05-27│摩尔线程-U(688795)深度研究报告：全栈引领，智算破局 │华创证券 │买入
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
全功能GPU领军企业崛起，多轮驱动构筑长期增长曲线。摩尔线程以全功能GPU为核心，致力于向全球提供加速计算的
基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。公司主要从事GPU及相关产品的研发、设
计和销售，已成功推出五代GPU架构，并形成了覆盖AI智算、高性能计算、图形渲染、计算虚拟化和个人娱乐与生产力工
具等应用领域的多元计算加速产品矩阵。公司基于MTTS5000训推一体智算卡及夸娥智算集群，与小马智行开展合作，同时
，公司与各类合作伙伴持续开展技术合作与产品适配，对DeepSeek、智谱、MiniMax、月之暗面、阿里巴巴等发布的SOTA
大模型实现“发布即适配”（Day-0适配）常态化支持；公司还与中国移动研究院等，联合发布128卡高密超节点参考设计
，定义超大规模智算底座新标准。
大模型发展催生算力刚性需求，国产芯片加速替代突围。大模型在应用端表现持续进步，活跃用户数量不断攀升，to
ken调用量高速增长。据谷歌业绩说明会，2025年其月度Tokens调用量从5月的480万亿大幅提升至7月的980万亿，并于10
月爆发式增长至1300万亿，其提升节奏与谷歌Gemini2.5、NonaBanana等产品的更新步调保持一致。从谷歌AI相关业务表
现看，大模型用户正加速向付费用户转化，有望实现AI投入的商业闭环。因此，北美科技巨头正纷纷加码AI相关投入。自
2025年以来，包括英伟达、微软、OpenAI、Oracle在内的北美AI领域巨头已陆续签订投资与战略合作协议，进一步坚定对
AI的投资信心。在数据中心GPU市场，英伟达一家独大并保持高速增长。近年来，美国对华限制不断升级，导致英伟达高
端GPU在中国市场供应几近中断。在市场空缺和国家战略的双重推动下，国产GPU企业迎来历史性发展机遇。
全功能GPU架构突破单一加速瓶颈，新品架构芯片释放高预期。（1）核心技术：公司具有自主研发的融合GPU硬件和
软件的全功能GPU计算加速统一系统架构MUSA，是公司全功能GPU产品的核心技术支撑。公司新一代架构“花港”将于2026
年量产，算力密度提升50%，具备全精度端到端的计算，此外公司FP8计算全栈技术实现突破，填补了国产GPU在低精度计
算领域的技术空白。（2）产品矩阵：公司系统架构落地多元产品，其中智算卡MTTS5000展现出对标国际主流旗舰产品的
卓越性能与稳定性，智算集群夸娥具备全精度、全功能通用计算能力，在万卡规模下能实现高效稳定的AI训练与推理。（
3）落地：公司于26年3月公告夸娥智群6.6亿订单，为后续收入释放提供了较强支撑。此外，公司与小马智行合作，依托
智算集群成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain2.5的全流程训练。（4）新品：公司在研两款GPU芯片：AI训推一体、
智算融合的GPU产品“华山”，对标国外顶尖厂商的Blackwell芯片；专业图形计算设计的芯片“庐山”，计算性能等指标
大幅优化。
投资建议：摩尔线程是国内领先的全功能GPU企业，覆盖AI智算、高性能计算、图形渲染等应用领域的多元计算加速
产品矩阵。26年公司新架构将实现量产，3月30日公告AI智算板块新签署6.6亿的订单，未来有望跟随GPU国产化率提高而
高速增长。我们预计公司26-28年实现营收33.78/57.57/82.33亿元，实现归母净利润-0.52/6.72/14.86亿元，首次覆盖给
予“强推”评级。
风险提示:技术和产品迭代风险、行业竞争加剧风险、国际贸易相关风险。
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-05-19│摩尔线程-U(688795)国产全功能GPU突围：智算立基，消费拓疆 │国盛证券 │买入
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
摩尔线程：卡位全功能GPU，智算级放量，消费级可期。摩尔线程定位全功能GPU，产品体系多元，发力ToB+ToC广阔
市场，从技术验证迈入商业加速期。公司已成功推出多代GPU架构并实现量产，构建“云-边-端”全链算力协同，主要产
品线包括云端产品线、边缘与终端产品线，涵盖AI智算产品、专业图形加速产品、桌面级图形加速产品及智能SoC产品，
其中2025年97%的收入由云端产品线贡献。公司销售规模快速爬坡，2022-2025年营业收入增长迅速，2025年实现收入15.0
6亿元，同比增长达243%，产品放量加速利润端转正，公司预计最早达到盈亏平衡点时间为2027年。
国产芯供需两旺，全功能GPU打开市场上沿。地缘风险+数据安全倒逼国产替代，国内芯片企业总出货量和GPU国产化
率上行趋势已显，随着国产技术成熟度提升，国产GPU公司份额有望加速上修。区别于图形GPU和GPGPU，全功能GPU集成AI
计算、图形渲染、科学计算与物理仿真及高清视频编解码多重能力，可承载多模态AI融合场景需求，为大模型训练与推理
、多模态应用及消费级场景提供高性能算力支持。尽管目前数据中心GPU仍然为主要需求方，高增趋势依旧，但边缘&云计
算产品和桌面级产品后期增速加快，有望成为下一重要增长极。
优势①-架构升级：“花港”性能再迭代，S5000旗舰产品能力卓越。1）架构升级：GPU架构逐年更新，2024年推出“
平湖”架构引入FP8精度支持，2025年发布的““花港”架构支持FP4到FP64的全精度计算，算力密度提升50%，能效提升1
0倍。2）全栈产品：实现企业级+消费级市场全覆盖，并支持FP64Vector、FP32Vector、TF32Tensor、FP16/BF16Tensor、
FP8Tensor、INT8Tensor全精度算力，下一代产品路线图分为高性能AI训推一体“华山”芯片与专攻高性能图形渲染的“
庐山”芯片。3）S5000提供从FP8到FP64的全精度算力支持，单卡AI（稠密）算力高达1,000TFLOPS，并配备80GB超大显存
、1.6TB/s显存带宽及约800GB/s的高速卡间互联带宽，核心指标对标国际旗舰水准。
优势②-布局消费级市场：以全功能架构为核心，构筑ToC领域差异化竞争力。公司消费级产品线涵盖显卡S80，性能
对标英伟达RTX3060；同时依托自研SoC““长””推出MTTAIBOOK，布局消费场景算力本，发力ToC市场。新一代庐山芯片
优化图形渲染能力，3A游戏性能提升15倍，并升级优化光追引擎，有望成为下一代国产旗舰显卡。
优势③-生态兼容：自研统一MUSA架构，兼容CUDA生态。MUSA架构为公司自研架构，兼容CUDA生态，MUSIFY移植工具
可实现现有代码与框架资源的低成本迁移。并且MUSA架构涵盖统一的芯片架构、指令集、编程模型、软件运行库及驱动程
序框架等关键要素，提供丰富的加速库与一体化开发工具，助力开发者降低开发门槛。
优势④-集群出货：万卡方案落地，利用率&精度&扩展效率表现亮眼。集群为公司主要出货形式，已交付多个智算中
心，基于S5000的KUAE集群已交付落地。夸娥万卡智算集群具备全精度、全功能通用计算能力，在万卡规模下实现高效稳
定的AI训练与推理，具备算力利用率领先（Llama3-70B模型算力利用率突破60%、有效训练时间占比超过90%）、精度高度
对齐（前3万步训练过程的Loss曲线与国际旗舰产品集群的相对精度误差为0.6%）、集群线性扩展效率突出（95%）的优势
。
盈利预测：我们预计2026-2028年公司营收达到32.72/55.41/83.02亿元，公司持续受益于GPU国产化率提升和AI端侧
爆发的产业趋势，集群订单持续放量，随着“花港”架构高性能AI训推一体“华山”芯片的量产和专攻高性能图形渲染的
“庐山”芯片打开消费级显卡市场，业绩有望在2026-2028年迎来持续释放。首次覆盖，给予“买入”评级。
风险提示：技术和产品迭代风险，市场竞争加剧风险，研究报告中使用的公开资料可能存在信息滞后或更新不及时的
风险。
【5.机构调研】(近6个月)
参与调研机构：34家
──────┬──────────────────────────────────────────────
2026-05-06│摩尔线程(688795)2026年5月6日-11日投资者关系活动主要内容
──────┴──────────────────────────────────────────────
1、能否解释一下公司通用全功能GPU架构理念，相比于业界将计算与图形分开的做法，我们为什么要把这些能力放在
一起？
答：摩尔线程定位全功能GPU，公司基于自主研发的MUSA统一系统架构，率先实现了在同一颗芯片上同时支持AI计算
加速、图形渲染、物理仿真以及超高清视频处理所需计算能力的突破，推动了我国GPU产业的自主可控进程，相比采用GPG
PU、ASIC等技术路线的其他单一AI加速卡产品，MUSA架构技术具备更强的计算通用性、更优的技术演进能力、更高的生态
兼容性以及更广泛的市场适应性。
在世界模型、具身智能、AI4S、物理AI等未来AI的发展趋势下，全功能GPU拥有更多的竞争优势，可适配未来更多的
应用场景，满足多功能与全精度的需求，具有更大的灵活性和通用性。
2、对于CUDA的市场地位，以及兼容性的长期策略怎么看？
答：目前英伟达CUDA生态仍然占据绝对主导，一般而言，开发者或者客户从CUDA生态切换至新平台迁移成本高、适配
工作量大。
公司坚持既兼容主流又独立发展的策略，实现MUSA架构对CUDA生态高度兼容，旨在降低迁移门槛，减少双方人力与资
源投入。同时，公司通过自研MUSA开发平台，提供完整的开发、调试等工具，原生适配了PyTorch、vLLM、SGLang等主流
框架，开发者可以基于原生MUSA架构开发新项目。目前公司开发者社区已经覆盖超过45万人，覆盖200多所高校，去年举
办了首届MUSA开发者大会，今年还在快速扩张。
3、公司毛利率维持较高水平的核心原因是什么？
答：公司当前聚焦高性能训练市场为主，兼顾高质量的推理市场，该业务定位使得公司具备较高的技术门槛，拥有优
质的客户结构与较低的市场竞争，从而支撑较高毛利率水平。
4、公司GPU产品是否可以适配市场上的主流模型？
答：公司产品已与业界主流SOTA大模型进行了Day0适配。公司依托 MTT S5000原生FP8能力与完善的MUSA软件生态，
快速完成对DeepSeek V4、Minimax M2.7、GLM-5.1、中国移动九天大模型等的Day0适配。
5、公司如何看待训练与推理的差异？
答：训练市场更强调系统级平台的创新能力。目前以大模型厂商为代表的企业算法不断更新迭代，GPU厂商需提供通
用、灵活的工具链以满足客户的需求，而摩尔线程全功能芯片具有更强的适应能力；推理市场则更关注性价比，当企业对
于推理使用芯片产品需求量大时，可能会倾向于定制优化芯片性能。
推理市场的需求来源于终端用户交互，是对市场中已存在的模型进行应用，例如每天大量用户与大模型进行交互会消
耗大量的词元（Token）。训练则是持续提升大模型智力水平的过程，技术门槛更高，每次训练大模型投入大。当大模型
参数越多，数据量也会越多，所需算力水平呈指数增长。
6、公司在GPU互联通信方向的布局如何？
答：摩尔线程在GPU通信领域构建了自主可控的三层技术体系：芯片层面通过ACE异步通信引擎实现通信与计算物理级
并行，减少15%计算资源损耗；卡间互联层面自研MTLink2.0技术，带宽性能高出国内行业平均水平，支持万卡以上规模集
群扩展；生态标准层面深度参与中国移动OISA开放互联架构制定,并在下一代高密超节点引入对该标准的支持，将跨节点
带宽推向TB/s级，为大规模智算中心提供了从芯片硬件到集群互联、从私有技术到开放标准的全栈解决方案。
7、公司当前的产品进展及下一代产品规划
答：公司旗舰级训推一体全功能智算卡MTT S5000产品已量产并实现商业化落地，MTT S5000是国内为数不多的支持FP
8精度的训推一体芯片。
公司下一代的产品基于“花港”芯片架构，计划推出两款芯片：“庐山”面向高性能图形渲染，“华山”则专注AI训
练与推理加速。
8、目前云边端同时进军，战略考量是什么？
答：公司的底层技术架构都是以全功能GPU为核心，以MUSA统一架构为基础。而面对未来AI赋能全场景的趋势，无论
是云端、边缘端还是终端均会迎来全面爆发。
公司目前已构建起从云到端的产品矩阵，云端产品以训练为主，持续推进高性能国产GPU、先进互联网络、集群软件
栈和算力调度平台的一体化布局，构建支撑万卡级、十万卡级智能算力集群的自主可控技术底座。在边缘与终端方向，加
快推进SoC的迭代升级，围绕智能体和端侧推理发展趋势，前瞻布局端侧算力、轻量模型与软硬一体平台能力，推动终端
设备从“可连接”向“可感知、可理解、可执行”的智能体载体升级。
─────────────────────────────────────────────────────
〖免责条款〗
1、本公司力求但不保证提供的任何信息的真实性、准确性、完整性及原创性等，投资者使
用前请自行予以核实，如有错漏请以中国证监会指定上市公司信息披露媒体为准，本公司
不对因上述信息全部或部分内容而引致的盈亏承担任何责任。
2、本公司无法保证该项服务能满足用户的要求，也不担保服务不会受中断，对服务的及时
性、安全性以及出错发生都不作担保。
3、本公司提供的任何信息仅供投资者参考，不作为投资决策的依据，本公司不对投资者依
据上述信息进行投资决策所产生的收益和损失承担任何责任。投资有风险，应谨慎至上。
|