要点一: 所属板块 电子 半导体 数字芯片设计 北京板块 高市净率 科技风格 大盘成长 大盘股 权重股 百元股 融资融券 QFII重仓 人形机器人 算力概念 AI芯片 半导体概念 国产芯片 次新股
要点二: 经营范围 一般项目:集成电路设计;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;集成电路芯片设计及服务;集成电路芯片及产品销售;集成电路销售;信息系统集成服务;计算机系统服务;软件开发;信息咨询服务(不含许可类信息咨询服务);计算机软硬件及辅助设备零售;电子产品销售;货物进出口;技术进出口;进出口代理;企业管理;集成电路制造。(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)(不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)
要点三: 全功能GPU 摩尔线程自成立以来，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。摩尔线程在国内GPU领域处于领先地位，基于自主研发的MUSA架构，公司率先实现了单芯片架构同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术突破，有力推动了我国GPU产业的自主可控进程。目前，公司的主要产品线包括云端产品线、边缘与终端产品线。
要点四: GPU 以具身智能和AI4S（AIforScience）为目标的产业发展，正带领新一代通用超智算中心兴起。随着机器人产业的蓬勃发展，具有自主感知、决策与执行能力的具身智能产业步入快车道，实现从“数字空间”向“物理空间”的跨越；同时，AI4S在生命科学、材料科学等领域的广泛应用，也对复杂系统的物理仿真与计算提出了极高要求。这些前沿领域高度依赖于极高逼真度的物理世界仿真、大规模复杂场景的实时3D渲染以及端侧实时交互。在多模态与空间计算深度融合的背景下，单一的AI张量加速已无法满足复杂的应用落地需求，兼具强大AI并行计算、复杂图形渲染及物理仿真能力的全功能GPU，成为构建新一代通用超智算中心的核心底座。
要点五: 国内领先的全功能GPU架构与全栈技术优势 公司是国内极少数能够实现全功能GPU量产量销的厂商，拥有自主研发的MUSA统一架构。该架构不仅支持高强度的AI张量计算加速，还具备强大的图形渲染、物理仿真/科学计算，以及超高清视频编解码能力。全功能特性使得公司的产品能够适应从数据中心到边缘计算，再到个人终端的广泛应用场景，为客户提供通用性强、性价比高的算力底座。报告期内，公司发布的新一代“花港”架构在底层微架构上实现了重大突破，算力密度提升50%，计算能效提升10倍，同时原生增强了对FP8/FP4等先进低精度混合计算格式的硬件级加速支持，进一步巩固了公司在国产核心芯片领域的技术领先地位。
要点六: 完善的MUSA软件生态与极高的CUDA兼容性 软件生态是决定GPU产品商业化落地的核心壁垒。公司构建了完备的MUSA软件栈，涵盖了从底层驱动、编译器、算子库到上层开发框架的全套工具链。更为重要的是，MUSA架构从GPU架构到开发者套件均采用与CUDA兼容的编程模型,通过自研MUSIFY工具可协助开发者将源代码快速迁移到MUSA平台、自研MUSA-X计算库实现CUDAAPI的替换,MUSAToolkit提供编译和调用支持,确保应用程序在迁移至MUSA架构时的高效性和便捷性。MUSA提供了完整的开发者工具链，包括编译器、调试器和性能分析工具，与CUDA开发者套件功能对标，降低迁移成本。这种“全栈生态+高度兼容”的能力，不仅大幅缩短了下游客户的适配周期，也为公司在激烈的国产替代进程中构筑了生态护城河。
要点七: 端到端的万卡级别AI工厂集群设计与建设能力 大模型时代，算力竞争已从单卡性能演进为系统级的大规模集群能力。针对这一需求，公司夸娥（KUAE）万卡级智算集群不仅跨越了超大规模无损组网与高带宽低延迟通信互联的技术鸿沟，更在容错机制与并行调度上实现了系统级创新，能够为客户打造端到端、高可用性的AI工厂。在长周期、高负载的千亿级大模型训练中，夸娥（KUAE）集群表现出卓越的性能：在Dense大模型上，模型算力利用率（MFU）达到60%，多机分布式训练线性扩展效率高达95%，且通过夸娥万卡训练容错系统实现了极高的有效训练时间占比，确立了公司在大规模智算中心建设领域的先发优势。
要点八: 面向未来的前沿图形渲染技术 在物理世界仿真与数字孪生需求爆发的背景下，公司持续深耕现代图形技术。依托全功能GPU架构，公司不仅实现了对DirectX、Vulkan等主流图形API的全面支持，更在底层硬件级实现了对先进光线追踪技术的原生加速，为复杂场景提供高保真的3D实时渲染能力。同时，公司前瞻性地将AI技术与图形学深度融合，突破性地支持AI生成式渲染技术（如AI超分辨率与帧生成），在大幅降低渲染功耗的同时成倍提升画面帧率。这些前沿图形技术的掌握，使公司成为支撑具身智能仿真训练与新一代通用超智算中心的核心力量。
要点九: 赋能具身智能与个人智算的SoC异构集成能力 随着人工智能向边缘侧和终端设备的深度下沉，公司前瞻性地布局了“长江”SoC芯片产品线。该类芯片采用了先进的模块化设计，在极度受限的功耗与散热条件下，将高性能CPU、全功能GPU与高能效NPU等异构算力单元进行了深度融合与高效集成。凭借这种极致的能效比控制与异构计算协同能力，公司的SoC及AI模组（MTTE300）不仅能为工业机器人、无人机等具身智能设备提供低延迟的本地化AI感知与决策能力，更支撑了AI算力本（MTTAIBOOK）等个人智算终端的快速兴起，实现了端侧百亿级大模型的流畅推理，全面打开了公司在泛在智算市场的广阔增量空间。
要点十: 顶尖的研发团队与丰富的工程经验 公司核心团队深耕GPU与人工智能领域多年，凭借深厚技术积淀与规模化工程落地经验，构建了从底层微架构设计、芯片流片到上层系统软件开发、生态适配、集群部署的全链条研发能力。依托成熟的工程化管控体系，公司实现五年推出五代自主芯片架构、年均推出一代旗舰GPU芯片并成功量产，顺利完成从单卡产品到千卡级、万卡级智算集群的工程化落地，攻克大规模算力调度、软硬件协同优化、生态兼容适配等行业难题，彰显了顶尖的芯片研发与工程交付实力。