热点题材☆ ◇688795 摩尔线程 更新日期：2025-11-29◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.所属板块】【2.主题投资】【3.事件驱动】【4.信息面面观】
【1.所属板块】
概念:人工智能
风格:融资融券
指数:无
【2.主题投资】
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2025-11-17│人工智能 │关联度：☆☆☆
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公司主营业务是GPU及相关产品的研发、设计和销售，包括AI智算产品等。
【3.事件驱动】 暂无数据
【4.信息面面观】
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│栏目名称 │ 栏目内容 │
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│公司简介 │摩尔线程成立于2020年，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。 │
│ │公司已成功推出四代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、智能媒体和面向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，产品线涵盖政务与企业级智能计算、数据中心及消费级│
│ │终端市场，能够满足政府、企业和个人消费者等在不同市场中的差异化需求│
│ │。新一代架构相关产品处于研发阶段，同步推进高性能GPU芯片和智算集群 │
│ │前沿技术预研，以自主创新为核心，持续推动计算产业向通用化与智能化方│
│ │向发展。 │
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│经营模式 │1、盈利模式 │
│ │公司主要通过向客户提供GPU相关产品获取业务收入，其业务流程与Fabless│
│ │模式的芯片设计公司一致。 │
│ │2、研发模式 │
│ │公司研发流程主要分为三个阶段： │
│ │（1）立项前的市场调研与技术可行性分析阶段 │
│ │在此阶段，公司进行市场需求分析，包括应用需求、技术可行性、市场定位│
│ │、竞争分析、收入预期及研发预算等。管理层通过评估投入回报比决定是否│
│ │立项。 │
│ │（2）产品研发阶段 │
│ │该阶段由产品经理和架构师协作，将市场需求分解为具体的产品需求，并进│
│ │一步细化为各技术领域的可量化研发目标、中期里程碑和项目排期表。芯片│
│ │、软件和系统研发同步进行，管理层在各里程碑和最终项目交付前对项目进│
│ │展及测试结果进行风险评审，决定是否进入下一阶段或投产。 │
│ │（3）产品量产与维护阶段 │
│ │量产产品需通过量产测试，通过测试的产品将按计划逐步投放市场。研发团│
│ │队收集生产制造数据和产品使用数据，进行技术分析和调研，通过软件更新│
│ │提升产品体验，并提炼数据以改进新一代产品。 │
│ │3、采购和生产模式 │
│ │（1）GPU芯片及板卡业务 │
│ │公司采用Fabless模式，负责制定GPU芯片的规格参数、完成芯片设计和功能│
│ │验证、提供芯片设计版图、封装设计版图及板卡设计版图。晶圆制造、封装│
│ │测试及板卡加工通过委外方式完成。公司需向晶圆厂采购定制化生产的晶圆│
│ │，向封测厂采购芯片封装和测试服务，向加工厂采购板卡加工服务。 │
│ │（2）一体机及集群设备业务 │
│ │除上述采购外，公司还需要采购相应配套的服务器、网络通信等设备与配件│
│ │。 │
│ │4、销售模式 │
│ │报告期内，公司采取直销与经销并存的销售模式，内部设有专门的销售团队│
│ │同客户进行及时接洽。在直销模式下，通常公司直接参与客户的商务谈判，│
│ │达成意向后，公司直接与客户签订销售合同。除直销模式外，公司亦采用经│
│ │销模式拓展市场。 │
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│行业地位 │公司专注于GPU芯片及其相关产品的研发与销售，在AI智算集群、高性能图 │
│ │形工作站及消费电子等领域已建立一定的市场地位。公司依托自主研发的全│
│ │功能GPU产品体系，通过技术创新与市场化推广，满足了关键基础行业、科 │
│ │研机构和高校的需求，助力国内GPU技术自主可控和产业发展。 │
│ │在智算市场，公司在大模型训练及AI推理计算领域具有一定的技术积累，产│
│ │品覆盖大语言模型、多模态模型，AIGC、世界模型、自然语言处理、医疗影│
│ │像等多个高端应用场景。公司推出的智算卡MTTS4000、S5000及KUAE系列智 │
│ │算集群，凭借高效互联技术和先进的模块化设计，为大规模并行任务提供了│
│ │高效解决方案。 │
│ │在高性能图形工作站市场，公司产品广泛应用于工业设计、地理信息、模拟│
│ │仿真等领域。公司产品通过多项国产化兼容认证。同时，公司在该市场的广│
│ │泛应用推动了国产高性能图形市场的生态优化，为行业构筑长期稳定的竞争│
│ │壁垒，不断提升市场份额和影响力。 │
│ │在消费电子市场，公司以领先的硬件性能和较高的兼容性实现了消费级市场│
│ │的技术突破。公司推出的MTTS80/S70显卡作为国内首款消费级GPU产品，获 │
│ │得了年轻用户的认可。该产品在两年内实现了性能提升5倍，兼容多款游戏 │
│ │和应用。产品通过电商平台直销等模式覆盖终端市场。 │
│ │GPU市场规模庞大且增长潜力显著，细分领域的高成长性与多场景需求为公 │
│ │司带来长线发展机遇。从AI应用的爆发式增长到云计算、智能驾驶和虚拟现│
│ │实的加速发展，均对高性能算力提出了更高需求。公司与下游高价值生态体│
│ │系深度绑定，为技术实力与市场地位的持续提升奠定基础。公司以核心技术│
│ │优势、市场成长性及完善的产业链协同能力充分验证了其持续满足科创属性│
│ │的能力，并具备显著的长期增长潜力。在智算市场、工业图形应用及消费电│
│ │子市场协同发展的背景下，公司通过一定的技术储备、高效的市场拓展及稳│
│ │固的合作网络，进一步推动GPU技术的国产替代进程。 │
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│核心竞争力 │（1）国产全功能GPU领域的技术领先性 │
│ │公司在国产全功能GPU领域具备一定的技术领先性。基于自主研发的MUSA架 │
│ │构，公司成功开发出支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超│
│ │高清视频编解码等多场景的全功能GPU芯片。MUSA架构支持FP64、FP32、TF3│
│ │2、FP16、BF16、FP8和INT8等多种计算精度，具备高度的灵活性和扩展性。│
│ │公司已推出四代GPU架构（苏堤、春晓、曲院和平湖），覆盖AI智算、专业 │
│ │图形加速及桌面级图形加速等领域，构建了完整的产品矩阵。通过持续的技│
│ │术创新，公司产品在部分性能指标上已接近或超过国际先进水平，为客户提│
│ │供更具竞争力的解决方案。 │
│ │（2）MUSA架构的生态系统支持 │
│ │公司依托MUSA架构构建了完整的软硬件生态系统，支持DirectX、OpenGL、V│
│ │ulkan等主流图形应用开发技术，并兼容国际主流GPU生态。公司自主研发的│
│ │MUSA编译器及相关工具包，提供高度优化的计算库（如muFFT、muBLAS、muD│
│ │NN等），满足科学计算、AI训练推理及图形渲染等多样化需求。同时，公司│
│ │启动MUSA社区开发者计划，为开发者提供全套开发工具及移植支持，推动国│
│ │产GPU生态的繁荣发展。通过MUSA架构的统一编程模型，公司实现了跨平台 │
│ │兼容性与开发效率的优化。 │
│ │（3）适应中国本土的技术能力 │
│ │公司深度适配中国计算产业标准及生态需求，支持X86、ARM、LoongArch等 │
│ │主流CPU架构，以及麒麟、统信、Windows、OpenEuler等操作系统。公司在 │
│ │北京、上海、成都、深圳等地设立研发及技术支持中心，能够快速响应客户│
│ │需求，提供定制化解决方案。基于自主研发的全栈技术，公司可为客户提供│
│ │更具性价比的AI+图形融合产品及智算中心解决方案。 │
│ │（4）专业的研发团队与高效的研发体系 │
│ │公司持续加大研发投入，2022-2024年度累计研发投入超过38亿元，截至202│
│ │5年6月30日，研发人员人数达到873人，占员工总数的77.81%，研发人员中 │
│ │超过75%具备硕士及以上学历。核心团队成员多来自国际龙头企业，具备丰 │
│ │富的先进GPU研发经验。公司建立了完善的研发基础设施与流程体系，涵盖 │
│ │架构设计、物理实现、验证测试等环节。 │
│ │（5）商业化落地与技术迭代 │
│ │公司通过多元化应用场景的商业化落地，持续优化产品性能与生态兼容性。│
│ │公司与运营商、云服务提供商、AI企业及科研院所等建立深度合作关系，获│
│ │取及时的市场反馈，精准把握客户需求与技术发展方向。商业化收益持续投│
│ │入前沿技术研发，进一步巩固技术领先性，推动业务稳健发展。 │
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│经营指标 │2022年度-2024年度及2025年1-6月，公司主营业务成本分别为7,813.52万元│
│ │、8,765.26万元、11,968.26万元和21,631.60万元，各类产品的成本变动趋│
│ │势及占比与其收入相匹配。 │
│ │2022年度-2024年度及2025年1-6月，公司主营业务毛利率分别为-70.45%、2│
│ │7.84%、72.32%和69.17%，整体呈现上涨趋势，公司前期毛利率较低主要为 │
│ │了拓展市场、提高市场认可度。 │
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│竞争对手 │英伟达、AMD、N公司、海光信息、寒武纪、景嘉微。 │
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│品牌/专利/经│截至2025年6月30日，发行人及其子公司已取得514项专利，其中境内专利49│
│营权 │9项，境外专利15项。境内发明专利453项，实用新型专利33项，外观专利13│
│ │项。 │
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│投资逻辑 │公司在国产全功能GPU领域具备一定的技术领先性。 │
│ │公司以领先的硬件性能和较高的兼容性实现了消费级市场的技术突破。 │
│ │在智算市场、工业图形应用及消费电子市场协同发展的背景下，公司通过一│
│ │定的技术储备、高效的市场拓展及稳固的合作网络，进一步推动GPU技术的 │
│ │国产替代进程。 │
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│消费群体 │云服务提供商、智算中心建设和运营企业、互联网企业、AI初创企业等。 │
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│消费市场 │境内外销售，境内销售为主。公司境外销售区域主要为中国香港，主要客户│
│ │为极致电子技术有限公司。 │
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│主营业务 │GPU及相关产品的研发、设计和销售。 │
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│主要产品 │AI智算产品；专业图形加速产品；桌面级图形加速产品；智能SoC类产品。 │
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│行业竞争格局│全球集成电路行业整体呈现寡头垄断格局，国际龙头企业在技术、市场和生│
│ │态方面具有显著优势。国内厂商凭借对下游客户需求的快速响应和本地化服│
│ │务，已在特定领域取得一定市场份额，并持续向新应用领域延伸。 │
│ │1、国际龙头企业 │
│ │主要国际龙头企业有英伟达（NVIDIA，NVDA.O）；超威半导体（AMD，AMD.O│
│ │）。 │
│ │2、国内重点企业 │
│ │国内企业在计算加速芯片领域已取得一定进展，形成了多元化竞争格局。 │
│ │（1）上市公司 │
│ │寒武纪、海光信息、景嘉微作为上市公司，在该领域具有一定的市场地位和│
│ │技术积累。 │
│ │（2）未上市公司 │
│ │1）GPU芯片类 │
│ │包括上海壁仞科技股份有限公司、上海天数智芯半导体股份有限公司、沐曦│
│ │集成电路（上海）股份有限公司、芯动科技（北京）有限公司、格兰菲智能│
│ │科技股份有限公司、南京砺算科技有限公司、深流微智能科技（深圳）有限│
│ │公司、芯瞳半导体技术（厦门）有限公司、苏州登临科技股份有限公司、瀚│
│ │博半导体（上海）股份有限公司等。 │
│ │2）其他类型计算加速芯片类 │
│ │包括N公司、上海燧原科技股份有限公司、昆仑芯（北京）科技有限公司等 │
│ │。 │
│ │上述公司共同构成了国内计算加速卡芯片领域的多元化竞争格局。 │
│ │总体而言，GPU芯片及计算加速芯片行业呈现出国际企业主导、国内厂商快 │
│ │速追赶的竞争格局。随着国内企业在技术、生态和市场拓展方面的持续突破│
│ │，未来有望在更多领域实现国产替代和市场拓展。 │
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│行业发展趋势│中国GPU产业的发展趋势主要体现在技术、市场和应用三个方面。 │
│ │技术趋势：随着AI时代的到来，下游对算力的需求激增，推动GPU产品的更 │
│ │新迭代加速。近年来，GPU计算能力持续增强，更新周期显著缩短。以英伟 │
│ │达为例，其GPU更新周期已从2022年前的两年以上缩短至每年一次，计算能 │
│ │力呈现指数级增长。这一趋势得益于GPU企业在研发投入、半导体工艺技术 │
│ │进步、产业生态优化以及人才引进等方面的持续努力。未来，为满足算力增│
│ │长需求，GPU将采用更先进的工艺技术，集成更多计算单元，以实现更高的 │
│ │性能和效率。 │
│ │市场趋势：中国GPU市场正加速国产化进程。在外部限制性政策和国家数据 │
│ │安全保护需求的驱动下，本土GPU企业不断突破知识产权技术壁垒，推动国 │
│ │产GPU生态系统的技术验证和快速发展。预计未来，中国GPU市场的国产化率│
│ │将显著提升，逐步实现对进口产品的替代。 │
│ │应用趋势：GPU的应用领域持续拓展，多功能化成为未来发展的重要方向。 │
│ │为了满足下游多样化需求，GPU将结合计算与图形渲染能力，提供更全面的 │
│ │解决方案。例如，在AI图像处理、视频制作、具身智能等领域，GPU的多功 │
│ │能性将显得尤为重要。此外，随着AI产业的发展，GPU作为AI训练、推理以 │
│ │及下游应用中最成熟的方案，其在AI领域的应用规模已经超越了PC游戏产业│
│ │。未来，GPU将凭借其计算优势、多功能性和灵活性，进一步扩大在AI领域 │
│ │的市场份额，并在更多新兴应用场景中发挥重要作用。 │
│ │总体而言，中国GPU市场正迎来技术升级、国产替代和应用拓展的多重机遇 │
│ │，未来有望实现持续快速的增长，为行业参与者提供广阔的发展空间。 │
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│行业政策法规│《2019年政府工作报告》、《关于集成电路设计和软件产业企业所得税政策│
│ │的公告》、《国家新一代人工智能公共算力开放创新平台工作指引》、《关│
│ │于推动服务外包加快转型升级的指导意见》、《新时期促进集成电路产业和│
│ │软件产业高质量发展的若干政策》、《财政部海关总署税务总局关于支持集│
│ │成电路产业和软件产业发展进口税收政策的通知》（财关税〔2021〕4号） │
│ │、《关于做好享受税收优惠政策的集成电路企业或项目、软件企业清单制定│
│ │工作有关要求的通知》（发改高技〔2021〕413号）、《中华人民共和国国 │
│ │民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》、《国务院关│
│ │于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》、《新型数据中心发展三年行│
│ │动计划（2021—2023年）》、《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢│
│ │纽实施方案》、《2022年政府工作报告》、《关于做好2022年享受税收优惠│
│ │政策的集成电路企业或项目、软件企业清单制定工作有关要求的通知》、《│
│ │国家发展改革委等部门关于做好2023年享受税收优惠政策的集成电路企业或│
│ │项目、软件企业清单制定工作有关要求的通知》、《算力基础设施高质量发│
│ │展行动计划》、《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南》、《信息化│
│ │标准建设行动计划（2024—2027年）》、《关于深化智慧城市发展推进城市│
│ │全域数字化转型的指导意见》。 │
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│公司发展战略│摩尔线程以全功能GPU为核心，致力于向全球提供计算加速的基础设施和一 │
│ │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。 │
│ │公司的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合AI和数字孪生的 │
│ │数智世界打造先进的计算加速平台。 │
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│公司经营计划│1、软硬件深度协同的全栈技术整合 │
│ │构建软硬件深度协同的AI基础设施体系，推进芯片架构、系统软件与分布式│
│ │框架的全栈优化，重点突破训练效率与能效瓶颈。通过动态资源调度算法与│
│ │异构计算加速技术，持续提升大规模集群的算力利用率与任务可靠性，为下│
│ │一代万亿参数大模型提供高性能训练基座。同步研发高密度算力模块与先进│
│ │散热方案，夯实超大规模智算集群的物理承载能力。 │
│ │2、端云智能算力融合创新 │
│ │布局端侧推理芯片与云端训练集群的架构级协同，研发自适应算力分发与模│
│ │型动态切分技术。聚焦AIPC、机器人等智能终端市场，开发轻量化推理引擎│
│ │与隐私计算框架，实现端云算力的无缝衔接与弹性伸缩。建立面向新兴产业│
│ │的算力即服务（CaaS）模式，提供从模型预训练、后训练、推理优化到应用│
│ │部署的全栈支持。 │
│ │3、消费和商业及政企市场双轮驱动 │
│ │深化消费级与商业及政企市场协同拓展策略，通过开发者社区建设与行业解│
│ │决方案深耕构建生态壁垒。消费端聚焦AI工具链开源与国际GPU生态兼容计 │
│ │算设备平台推广，培育开发者生态；企业级市场强化金融、医疗等关键基础│
│ │行业垂直领域的场景化方案输出。 │
│ │4、前沿技术前瞻布局 │
│ │构建开放式技术预研体系，重点投入3D堆叠、存算一体、先进封装等下一代│
│ │算力技术。建立先进封装与异构集成研发能力，探索新型计算范式与芯片架│
│ │构的工程化路径。 │
│ │5、拓展国际市场 │
│ │拓展国际智能算力市场，聚焦本地化AI应用部署需求，提供低延迟、高合规│
│ │的边缘计算基础设施建设服务。依托公司通用GPU架构的生态兼容能力，无 │
│ │缝对接全球主流开发框架与云服务平台，满足客户数据主权与实时推理的双│
│ │重诉求。 │
│ │6、可持续发展与社会赋能 │
│ │践行绿色算力发展路径，研发全生命周期能耗优化技术，构建碳中和数据中│
│ │心解决方案。设立AI伦理与技术普惠专项，通过算力捐赠计划支持科研创新│
│ │与社会公益。建立开发者赋能体系，降低AI技术应用门槛，推动智能算力成│
│ │为普惠性社会基础设施。 │
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│公司资金需求│摩尔线程新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可│
│ │控图形芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控AI SoC芯片研发项目、补充│
│ │流动资金。 │
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│可能面对风险│一、与发行人相关的风险 │
│ │（一）报告期内公司尚未实现盈利，最近一期期末存在未弥补亏损 │
│ │（二）触发退市风险警示甚至退市条件的风险 │
│ │（三）被美国列入“实体清单”及国际贸易争端加剧的相关风险 │
│ │（四）技术和产品迭代风险 │
│ │（五）存货规模较大及存货跌价的风险 │
│ │（六）预付账款规模较大的风险 │
│ │（七）客户集中度较高的风险 │
│ │（八）技术泄密风险及研发人员流失风险 │
│ │（九）供应商集中度偏高及关联采购占比较高的风险 │
│ │（十）核心技术及知识产权风险 │
│ │二、与行业相关的风险 │
│ │（一）行业竞争加剧的风险 │
│ │（二）宏观经济变化及行业需求下滑的风险 │
│ │（三）产业政策风险 │
│ │三、其他风险 │
│ │募集资金投资项目实施风险 │
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〖免责条款〗
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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
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