2025年摩尔线程公司研究报告：以全功能GPU为核心的国产加速计算平台领军者

一、以全功能 GPU 为核心，平台化发展的国产计算加速龙头

1.1 公司自主研发的全功能 GPU 国内领先

摩尔线程成立于 2020 年，主要从事 GPU 及相关产品的研发、设计和销售。公司以自主 研发的全功能 GPU 为核心，聚焦 AI、数字孪生、科学计算等高性能计算领域，提供专业 计算加速平台。凭借四代自主研发 GPU 架构的技术积淀，公司构建了覆盖 AI 智算、高性 能计算、图形渲染、智能媒体的多元产品矩阵，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。公司所有产品均基于自主研发的 MUSA 统一系统架构。该架构 融合 GPU 硬件和软件的全功能 GPU 计算加速统一系统架构。MUSA 架构具备与由英伟 达主导的国际主流 GPU 生态的兼容性，使得开发者能够以较低成本充分利用目前国际主 流生态下的代码资源。

公司主营业务主要分为 AI 智算、专业图形加速和桌面级图形加速三大类，AI 智算业务自 2024 年起成为公司的核心增长引擎。根据公司招股说明书，2025H1 公司 AI 智算类业务 实现营收 6.7 亿元，占比高达 95%；专业图形加速类业务实现营收 0.3 亿元，占比 4%； AI 智算和专业图形加速两项业务合计占比达 99%，构成了公司的主要收入来源。毛利方 面，2025H1 公司的 AI 智算类业务贡献毛利 4.6 亿元；专业图形加速类贡献毛利 0.2 亿 元。AI 智算类和专业图形加速类业务是公司最主要的毛利来源。

1.2 公司近年收入快速增长，亏损持续收窄

1-3Q2025 公司实现营收 7.8 亿元，同比增长 182%；2025 年前三季度亏损 7.24 亿元， 同比亏损收窄 19%。公司收入增速提升显著。

分产品毛利率来看，AI 智算产品已成为公司核心的盈利业务，25H1 毛利贡献占比达 95%， 且毛利率维持在 69%的高位。专业图形加速产品表现稳健，得益于产品在高端应用场景 的深入渗透，毛利率由 2022 年的 45%提升至 2025 年上半年的 73%；桌面级图形加速产 品通过战略聚焦高性能细分市场，成功实现扭亏为盈，毛利率从 2022 年的-116.47%修复 至 25H1 的 13%；作为新兴业务的智能 SoC 产品毛利率也随着量产上升，毛利率在 25H1 回升至 38%。

2025 年前三季度公司的期间费用率较往年显著改善，但仍处于较高水平。25Q1-Q3 公司 的销售费用率为 17.3%，较 25 年上半年有所增长，反映了公司 Q3 加大了市场推广、客 户拓展及生态建设的力度；25Q1-Q3 公司的管理费用率为 28.7%，管理费用率的提升主 要系 Q3 管理支出（如上市合规成本、股权激励摊销等）的释放。 2025 年前三季度公司的研发费用率较前几年降低至 109.75%，公司的研发投入超同期收 入，体现了公司在核心技术研发方面的持续高强度投入。公司重视底层技术迭代，研发投 入费率行业领先。我们判断，由于早期公司营收规模较小，当前研发费率较高，但随着后 续营收放量摊薄固定成本，研发费用率将呈现结构性下降趋势。

二、AI 浪潮驱动算力需求激增，国产 GPU 加速追赶

2.1 AI 算力市场成长迅猛，国产替代势头强劲

全球集成电路行业稳健增长，根据弗若斯特沙利文的数据，全球集成电路市场规模从 2020 年的 2.5 万亿元增长至 2024 年的 3.6 万亿元，CAGR=9.7%。同期，中国集成电路市场 从 2020 年的 8762 亿元增长至 2024 年的 1.4 万亿元，CAGR=12.5%，中国市场增速高 于全球水平。展望未来，在 AI、5G 等新兴应用加速落地的推动下，全球市场预计 2025- 2029 年 CAGR 将进一步提升至 11.0%，至 2029 年市场规模有望突破 63,021.62 亿元。 弗若斯特沙利文预测，国内市场在政策支持与产业链自主化推进的双重驱动下，有望延续较高增速，2029 年市场规模预计达到 2.7 万亿元。

在数字经济快速发展和算力需求持续提升的背景下，以 GPU 为代表的高算力逻辑芯片实 现快速放量，成为 AI 时代的核心算力载体。目前主流 AI 加速芯片包括 GPU、ASIC、 FPGA 三类：1）GPU 依托大规模并行架构和高带宽存储体系，在 AI 训练与推理环节具 备显著性能优势，并凭借成熟的软件生态（如 CUDA）构筑行业壁垒，是当前最主要的通 用 AI 加速器；2）ASIC 面向特定算法场景定制，能效表现突出，适用于数据中心加速器 及大规模边缘部署；3）FPGA 具备硬件可编程特性，可灵活适配不同算法，适用于算法 迭代频繁或验证场景。综合来看，GPU 在通用性、生态成熟度及算力表现方面优势明显， 仍是 AI 计算领域的主导架构。在英伟达 B200 等新一代产品推动下，GPU 的性能优势进 一步扩大。尽管能耗相对偏高，但从综合成本和部署灵活性来看，GPU 仍是当前 AI 行业 中兼具效率与普适性的优选方案。

AI 加速芯片产业链覆盖上游 EDA 与 IP 供应商、材料设备企业，中游芯片设计、晶圆制 造、封测企业及下游系统集成与终端应用。产业链核心环节集中于中游设计端。设计企业 通过架构创新、IP 自研及软件生态构建，决定行业竞争格局。海外市场中英伟达、AMD 等企业长期占据主导地位，技术与生态壁垒高企，GPU 行业呈现明显寡头垄断格局。

中国大陆的半导体行业起步较晚，行业的发展受到国家产业政策强力支持。近年来，国务 院、工信部、国家发改委等多个部委高度重视 AI 芯片及智算基础设施建设，密集出台支 持政策。近年来，部分国家对 GPU 等高性能芯片的出口管制不断升级。自 2023 年 10 月， 美国进一步扩大高性能 GPU 的出口管制范围，限制包括英伟达 H800、A800 在内的高性 能 AI 芯片对华出口。在此次禁令中，公司被列入“实体清单”。国际贸易争端的频繁发生， 暴露了芯片进口依赖度高、核心技术受制于外部等关键问题。海外高性能芯片供应受限叠 加供应链安全的国产化替代需求，为国内本土 GPU 厂商带来发展机遇。公司作为在国内 GPU 领域具有一定技术优势的企业，有望受益于国产替代进程。 算力层面，随着 AI、大数据等技术在行业端的全面渗透，中国算力规模保持高速增长。根 据弗若斯特沙利文的数据，中国总算力规模由 2020 年的 136.2 EFLOPs 快速增至 2024 年的 617.0 EFLOPs，CAGR 达 46%。其中智能算力增长最为迅速，2020~2024 年 CAGR 高达 65%，弗若斯特沙利文预测到 2029 年智能算力将占中国算力总规模的 88%以上。 同期，来自办公、数据管理等传统 IT 场景的通用算力需求仍维持稳定增长。

在算力需求持续扩张的支撑下，中国 AI 计算加速芯片市场进入高速增长周期。根据弗若斯特沙利文的预测，中国 AI 计算加速芯片市场规模将由 2024 年的 1425 亿元增至 2029 年的 1.3 万亿元，2025~2029 年的复合增速达 54%。细分来看，GPU 的增速最为亮眼， 市场份额预计将由 2024 年的 70%提升至 2029 年的 77%，主导地位进一步增强。

2.2 算力结构加速向智能算力演进，GPU 为 AI 芯片主导路线

GPU（图形处理芯片）作为计算加速领域的核心微处理器，自早期承担图形渲染任务以来， 伴随软硬件技术的持续演进，其应用边界不断拓展，已成为高性能计算与人工智能领域的 关键算力基础。GPU 的核心能力主要由底层微架构决定，而完善的软件生态系统包括开 发工具、算法库、编译器、驱动程序及 API 接口，将直接影响其在不同场景中的开发效率 与适配能力。 从生态体系来看，GPU 的软件栈通常由上层算法库、中间层接口与驱动、低层编译器与 硬件架构共同构成。行业主要难点集中于硬件架构设计及通用计算软件体系的长期建设。 在软件生态方面，厂商需持续投入 IP 研发与软件堆栈建设，以形成完善且具有黏性的开 发者社区。以英伟达 CUDA 生态为例，自 2006 年推出后持续扩张，吸引全球数百万开发 者参与，构筑了高度成熟的开发体系。目前，全球能够构建完整 GPU 软件生态的企业屈 指可数，CUDA 在兼容性与生态完备度上已形成深厚护城河，对行业未来技术路径仍具有 显著引领作用。在此背景下，能够兼容既有生态（如 CUDA）的新兴体系，有望实现快速 渗透并推动产业加速发展。

GPU 产业的发展大体经历三个阶段：起步阶段，英伟达在 PC 市场中率先提出 GPU 概念 并快速建立领先优势；进化阶段，21 世纪初 CUDA 发布显著释放 GPU 在并行通用计算 领域的潜力，推动产业进入加速发展期；爆发阶段，AI 技术兴起驱动 GPU 在 AI 训练和 推理场景中占据主导地位，过去二十年间 GPU 在计算加速领域持续强化其核心地位，行 业规模迎来快速扩张。相比之下，中国 GPU 行业仍处早期发展阶段，但在政策支持、技 术积累及算力需求驱动下，产业正处于快速成长周期。 随着 DeepSeek 等大模型、具身智能、智能驾驶等中国本土 AI 技术持续突破，全球 AI 产 业进入多元化发展阶段。根据弗若斯特沙利文的数据，过去五年中国 GPU 市场保持高景 气，规模由 2020 年的 385 亿元增至 2024 年的 1638 亿元，呈现高速扩张态势。弗若斯 特沙利文预测，全球 GPU 市场规模预计将在 2029 年达到 3.6 万亿元，同期，中国 GPU 市场规模预计将达到 1.4 万亿元，中国市场占全球比重将由 2024 年的 16%提升至 2029 年的 38%。

从下游结构看，GPU 的应用主要包括 AI 智算产品和桌面级产品两类。AI 场景驱动的计算 需求是未来增长主线。根据弗若斯特沙利文的数据，2024 年中国 AI 智算 GPU 市场规模 为 997 亿元。在大模型持续升级与行业算力需求指数级增长的推动下，弗若斯特沙利文 预测 2029 年市场规模将升至 1.0 万亿元。桌面级 GPU 市场则受游戏、创意设计、专业 可视化等需求拉动，预计市场规模将保持稳定增长，从 2024 年的 641 亿元增长至 2029 年的 3302 亿元。

三、自主架构、软硬一体布局构筑技术护城河

从竞争格局看，全球 GPU 市场集中度极高，英伟达与 AMD 占据主导地位。英伟达凭借 其在 GPU 架构、CUDA 软件生态及数据中心 AI 加速领域的深厚积累，保持绝对领先； AMD 则依托 CPU+GPU 产品布局，在数据中心及客户端市场形成差异化竞争优势。两家 公司凭借长期的技术沉淀与高强度资本投入构筑了行业高壁垒，进一步巩固了全球市场竞 争格局。在 GPU 芯片设计与制造中，软件生态被行业普遍视为决定产品竞争力的核心要 素。以 CUDA 为代表的成熟生态系统难以在短期内被复制，这也意味着新兴厂商在硬件 性能逐步追赶的同时，仍需面对生态构建、开发者迁移成本高企等长期挑战。整体来看， 软件生态壁垒将继续在较长时期内主导全球 GPU 行业的竞争格局，亦是国内厂商实现突 破的关键领域。 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。在上市公司中， 主要包括寒武纪（专注于 AI 芯片）、海光信息（兼容 x86 的 CPU 和 DCU）和景嘉微（专 注于 GPU 芯片设计）。在未上市公司中，GPU 芯片赛道的企业包括上海壁仞科技、上海 天数智芯、沐曦集成电路等；其他类型（如 ASIC）计算加速芯片的企业则包括上海燧原 科技、昆仑芯等。这些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。

国产算力行业业绩爆发，公司营收持续高增，处于行业上游水平。纵观 2023 年以来核心 国产计算芯片公司的营收表现，行业整体处于高速增长通道。其中，公司连续三年营收增 速超 150%，2025 年前三季度营收同比增加 181.99%，公司已全面进入业绩兑现与加速 渗透阶段。

公司在芯片硬件领域已形成系统性技术积累，核心能力覆盖架构、互联、能效优化、显示处理等关键环节。在架构层面，公司自研渲染与 AI 双架构并行演进；在互联方面，公司 掌握高速片上网络（NoC）与芯片间高速互联技术。为进一步提升能效，公司构建了多电 压域管理、动态电压频率调节（DVFS）等 GPU 功耗管理技术体系；同时掌握 SIMT 计算 架构，在可编程性与性能功耗比之间实现有效平衡。在显示处理能力方面，公司自研超高 清显示引擎，支持 8K@120Hz 以及国产 HDRVivid 标准。在软件生态方面，公司布局底 层驱动、加速库及多媒体处理引擎，适配 Windows、Linux、Android 等主流平台，实现 对主流视频编解码 API 的全面支持。同时，公司在前沿应用上持续投入，自研高性能渲染 管线，具备实时驱动写实数字人的能力，支持 PC、SoC、移动端等多端运行，逐步形成 差异化软件竞争力。在系统级设计方面，公司掌握芯片封装与板级系统设计核心技术，通 过优化封装结构、供电与信号完整性设计及散热方案，实现芯片性能最大化释放。目前， 公司已推出并量产 PCIe、MXM、OAM 等多形态全功能 GPU 板卡。 公司采取了直销与经销并行的策略，伴随公司产品性能持续提升，直销业务的占比显著上 升。初期公司主要依托经销商（如极致电子）进行桌面级加速卡销售；根据公司招股说明 书，自 2023 年以来，随着 AI 智算产品与专业图形加速集群出货占比提升，公司以直销方 式对接百度网讯、中国邮电器材集团等重点客户，并形成 AI 集群、一体机及板卡的规模 化交付能力。

受产品结构变化的影响，公司的客户集中度保持在较高水平。2022 年公司产品以桌面级 形式为主，销售形式主要为经销渠道；自 2023 年转向专业图形加速集群及 AI 智算集群 后，客户结构向具有大规模算力需求的直销客户集中，根据公司招股说明书，2022-2025H1， 公司的前五大客户收入占比均超过 80%。 从区域结构看，公司销售重心发生明显切换。业务初期境外收入占比高，2022 年与 2023 年境外收入占比分别为 67%和 32%，主要面向香港地区客户（如极致电子），香港在贸易 与外汇结算上的便利性促进了前期出货。随着公司战略逐步向国内 AI 智算市场转移，2024 年及 2025 年上半年境内收入占比达 99.7%，公司业务已全面完成向国内市场的回归与聚 焦。

公司对研发保持高强度的投入，从 2022 年至 2024 年，公司研发费用分别为 11 亿元、13 亿元和 14 亿元，2025 前三季度研发费用达 8.6 亿元，研发费用支出在同行业中处于中上 水平。公司的研发费用率高于同行业公司，持续性的高研发投入是公司加速追赶国际先进 水平的关键支撑。从研发费用与收入的占比来看，研发费用率始终处于高位。截至 2025H1， 公司已获得发明专利 468 项、软件著作权 33 项和集成电路布图设计专有权 37 项。

根据公司的 IPO 募投计划，公司于 2025 年 11 月发行 7000 万股，发行价 114.28 元，预 计募集资金 84.24 亿元。公司此次募集资金主要投向新一代自主可控 AI 训推一体芯片研 发项目、新一代自主可控图形芯片研发项目、新一代自主可控 AI SoC 芯片研发项目以及 补充流动资金。

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