2025-12-12 新闻动态 188
12月5日，科创板本年度最大IPO——摩尔线程正式挂牌在上市。这表明了，摩尔线程IPO不仅反映出资本市场对国产算力芯片赛道的关注，更标志着国产GPU企业正式进入资本市场，开启技术突破与商业化落地的新阶段。
从2020年成立至登陆科创板，摩尔线程用五年时间完成了传统芯片企业通常需要更长时间才能实现的上市进程，背后离不开核心团队的技术积累，也受益于国产替代的行业浪潮。不过需注意的是，此次上市发行价对应的2024年摊薄后静态市销率达122.51倍，高于同行业可比公司平均水平，存在一定的估值风险。
"英伟达系"创业天团：撑起国产GPU半边天
摩尔线程能在短短五年内崛起，核心密码就是一支被业内称为"复仇者联盟"的团队。他们是刻着"英伟达基因"的行业老兵，带着15年以上的技术积淀，在芯片封锁的铜墙铁壁中，为国产GPU凿开了一道生存裂缝。灵魂人物，正是创始人张建中。
被黄仁勋称为"中国得力干将"的张建中，毕业于南京理工大学计算机系，早年在惠普、戴尔等国际IT巨头摸爬滚打，攒下了扎实的行业经验。2005年加入英伟达后，他用14年完成了从普通管理者到全球副总裁、大中华区总经理的逆袭，亲手把中国市场打造成英伟达的"全球核心基本盘"：将GPU市占率从不足50%干到80%，还搭建起覆盖软硬件的完整生态。
2020年，恰逢美国芯片禁令加码的关键节点，张建中果断放下高薪光环，带着"造中国最好的全功能GPU"的初心创办摩尔线程。作为实际控制人，他通过一致行动人合计掌控公司36.36%的表决权，直接定下"对标英伟达全功能路线"的核心战略，目标就是打破国外垄断。
如果说张建中是定方向的"掌舵人"，那另外三位联合创始人就是撑起技术与市场的"铁三角"，而且三人都来自英伟达核心部门。联合创始人张钰勃是技术大拿，曾在英伟达担任GPU架构师，深度参与经典架构研发，离开后还曾任Pony AI主任工程师。在摩尔线程，他主导芯片研发，带着团队仅用11个月就完成首颗全功能GPU"苏堤"流片，四年内更是迭代出四代架构；联合创始人周苑是生态"操盘手"，在英伟达待了16年的她，亲眼见证CUDA生态从萌芽到成熟的全过程，如今主导搭建摩尔线程MUSA架构的生态体系，成功破解了国产GPU"有硬件没应用"的老大难问题；联合创始人王东则是市场"开疆拓土王"，在英伟达做了12年销售总监的他，手握大量政企客户与数据中心资源，帮摩尔线程快速实现商业化破局，让技术真正落地赚钱。
除此之外，摩尔线程的高管团队，大多来自英伟达、AMD、华为等行业巨头，平均行业经验15年。团队里78.7%都是研发人员，三年累计研发投入占营收比例超626%，砸出425项核心专利，撑起"芯片+板卡+集群+软件"的全栈能力，成为国内少数能在B端和C端同时布局的GPU企业。
发展历程梳理：从技术突破到资本市场落地
摩尔线程的发展速度，在国产GPU圈堪称"速度与激情"现实版。2020年6月公司成立，10月正式运营，仅用一年多时间，就在2021年11月宣布首颗全功能GPU研制成功，实现从0到1的关键突破，打破了国外企业在全功能GPU领域的长期垄断。
2022年是摩尔线程的"产品大年"，技术与产品布局逐步完善：
3月首次发布全新MUSA统一系统架构，同时推出面向PC和工作站的桌面级显卡MTT S50，以及专为数据中心打造的MTT S2000，还带来了GPU物理引擎AlphaCore和DigitalME数字人解决方案；
11月推出第二颗全功能GPU芯片"春晓"、业内首款国产游戏显卡MTT S80、面向服务器应用的MTT S3000，还有元计算一体机MCCX，同时发布系列GPU软件栈与应用工具，初步完成软硬件协同布局，摆脱了"只做硬件不做生态"的困境。
2023年摩尔线程进入了"高速增长期"：
5月丰富产品矩阵，推出全新游戏显卡MTT S70及整机产品"智娱摩方"，升级GPU物理引擎并开放测试，发布云桌面产品及MUSA Toolkit 1.0软件工具包；
9月发布新一代全功能GPU芯片"曲院"，推出AI训推一体计算卡MTT S4000 和KUAE（夸娥）千卡智算集群——这款产品能支撑千亿参数规模的大模型训练及推理，直接切入当下最火的AI算力赛道，同时推出算力管理平台与应用开发平台，自研大语言模型MusaChat；
11月获批成立博士后科研工作站，加码技术研发；
12月首个全国产GPU千卡千亿模型训练平台——摩尔线程KUAE智算中心正式揭幕，宣告国内首个以国产全功能GPU为底座的大规模算力集群落地。
2025年12月，成功登陆科创板，完成从初创企业到上市公司的转身。
财务数据方面，公司营收实现快速增长，2022-2025年上半年营收从0.46亿元增长至7.02亿元，年均复合增长率超200%，2025年上半年营收已超过此前三年总和；毛利率也从2022年-70.08%的亏损状态，改善至2025年上半年的69.14%，成本控制与产品溢价能力逐步提升，商业化路径逐步清晰。不难看出，公司的成本控制和产品溢价能力都在稳步升级，商业化路径越来越清晰。
核心技术：MUSA架构撑起"门面"
作为国内少数可在功能上对标英伟达的全国产GPU芯片，MUSA架构集成了AI计算加速、图形渲染、物理仿真、科学计算及超高清视频编解码五大核心功能，覆盖FP4-FP64全精度计算，打破了国外企业在全功能GPU领域的垄断壁垒，为国产GPU的自主化发展提供了技术基础。
从性能表现来看，摩尔线程产品已具备一定市场竞争力：AI训练领域，其FP8混合精度技术可提升Transformer模型性能30%，KUAE千卡集群效率达到国际同代产品的70-80%，与国际头部产品的技术差距逐步缩小；图形渲染领域，MTT S80显卡单精度算力接近英伟达RTX 3060，且支持DirectX 12协议，该协议是游戏与专业图形应用的关键兼容性基础，此前国产GPU在该领域的突破相对有限。技术迭代速度方面，公司五年内推出四代GPU架构（苏堤→平湖），第四代架构已支持FP8精度计算，基本追平国际主流水平，展现出较强的技术迭代能力。但客观来看，与英伟达、AMD等国际巨头相比，公司在核心性能指标上仍存在代差，旗舰产品MTT S5000的FP32算力仅为英伟达H100的一半。
软件生态是GPU企业实现商业化的核心支撑，摩尔线程已搭建起MUSA软件生态体系。通过MUSIFY工具实现对CUDA的兼容，降低了用户的迁移成本；同时适配TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，兼容统信、麒麟等国产操作系统及龙芯、海光等国产CPU，实现了与国产算力产业链的协同适配。截至目前，MUSA架构已兼容超3000款游戏和工业软件，一定程度上解决了国产GPU“硬件强、生态弱”的行业痛点。但需注意的是，其生态成熟度与英伟达CUDA生态仍存在较大差距，生态建设的长期投入与持续迭代仍是公司面临的重要挑战。
基于软硬件协同能力，摩尔线程构建了从芯片、板卡、集群到软件的全栈AI智算产品线。其中，夸娥智算集群是公司的核心盈利产品，具备高兼容性、高稳定性、高扩展性及高算力利用率等特征，可扩展至千卡和万卡级别，能够为千亿甚至万亿参数级别的大模型训练提供算力支持。2025年上半年，该产品贡献了94.85%的营收，单套售价超1亿元，成为公司主要的收入来源。但单一产品占比过高也反映出公司产品结构相对单一的问题，抗风险能力有待提升。
扛上国产GPU大旗，将走向何方
摩尔线程上市恰逢国产GPU行业发展的关键窗口期，国内市场层面，GPU赛道已进入激烈竞争阶段。沐曦、壁仞、燧原等企业纷纷入局，形成了多元化的竞争格局。这些企业均具备较强的技术团队与资本支持，且在细分领域各具优势：沐曦主攻高性能GPU，壁仞聚焦GPGPU领域，燧原重点布局云端AI芯片。
业内普遍预测，经过行业整合后，最终仅有少数2-3家企业能够在市场中稳定生存，市场竞争压力较大。从市场表现来看，摩尔线程凭借全功能GPU技术优势、完整的软硬件生态及快速的商业化落地能力，已实现一定的市场突破：2025年上半年消费端出货量突破50万块，工业端在智能制造领域渗透率达8.7%，数据中心端成功拿下三大运营商、阿里云等客户订单，落地12个AI训练集群项目，初步建立了市场竞争力。
国际市场层面，面临技术代差与制裁威胁的双重挑战。英伟达、AMD等国际GPU巨头凭借数十年的技术积累与成熟的生态体系，占据全球GPU市场的主导地位，形成了较强的市场壁垒。除核心性能指标的代差外，其CUDA生态的成熟度远高于摩尔线程的MUSA生态，用户迁移成本较高。更为严峻的是，摩尔线程已被列入美国实体清单，这对其先进制程代工、IP授权等关键环节产生了不利影响，供应链安全面临较大压力。
业内分析认为，摩尔线程上市不仅是自身发展的重要里程碑，也为国产GPU行业开辟了直接融资渠道，对整个赛道的发展具有积极的带动作用。但长期来看，公司的发展仍依赖技术突破与商业化落地能力，需在核心性能提升、生态建设完善、盈利模式优化等方面持续发力，才能应对行业竞争与持续盈利的挑战。若能在2027年前实现盈利，并突破万卡集群核心技术，公司有望跻身行业前列，成为国产GPU领域的领军企业。
张建中曾表示，“中国GPU没有至暗时刻，只有星辰大海”，作为国产GPU赛道的重要参与者，摩尔线程的发展之路，是国产芯片企业技术突围的缩影。
