2026年摩尔线程首次覆盖：端云协同+开放生态，自研MUSA架构改写算力格局

聚焦国内高性能GPU领域，助力国产算力高速发展

1.1 国产GPU核心企业，推动我国GPU产业自主可控进程

摩尔线程是国内 GPU 领域的核心企业之一。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。 摩尔线程作为国内高性能 GPU 领域的领军企业，发展历程亮点纷呈。摩尔线程的发展可 清晰划分为四大阶段：2020 年为初创起步期，公司正式成立并启动运营，开启国内高性 能 GPU 领域的布局；2022 年进入技术突破与产品推出期，不仅发布全新 MUSA 统一系 统架构，还密集推出多款 MTTS 系列显卡、国内首款游戏显卡 MTT S80、元计算一体机 MCCX 等硬件产品，同步落地物理引擎 AlphaCore、DigitalME 数字人解决方案及 AIGC 创作平台“摩笔马良”，构建起“硬件+软件+应用”生态雏形；2023 年迈入算力升级与规 模化落地期，在技术上推出 DirectX 11 驱动、MUSAToolkit 1.0 等工具，硬件端发布新一 代 GPU 芯片“曲院”、大规模智算加速卡 MTT S4000 等产品，更成功落地全国首个产千 卡千亿模型训练平台——KUAE 夸域智算中心，实现全功能 GPU 底座大规模算力集群的 启用；2024 年则进入行业认可与规模跃迁期，先后获北京市独角兽企业授牌、国家高新 技术企业认定，其夸域（KUAE）智算集群解决方案更完成从千卡到万卡规模的重大升级， 进一步巩固行业竞争力。

公司主要从事 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，致力于为 AI、数字孪生、科学计算等高性能计算领域提供计算加速平台。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。 AI 智算产品:公司 AI 智算产品线涵盖 AI 训练智算卡、AI 推理卡、AI 超节点服务器及夸娥 （KUAE）智算集群等，为 AI 计算中心、云服务平台等打造，满足从大模型预训练及后训 练、推理部署到 GPU 云服务等场景应用需求。 专业图形加速产品：主要应用于工业设计、高清视频编辑、数字孪生、AI 云电脑等高端场 景的 GPU 及相关产品系列，涵盖 MTT S3000/S2000/S1000 等系列显卡，以及基于前述 显卡打造的一体机等解决方案。 桌面级图形加速产品：主要应用于 AI PC、游戏 PC 及办公 PC 等场景的 GPU 及相关产 品，包括 MTT S80/S70/S50/S30/S10/X300/X100 等系列显卡，以及基于前述显卡打造的 工作站等。该类产品支持 Windows、麒麟 KylinOS、统信 UOS、openEuler 等多款国内 外主流操作系统，以及 Intel、AMD、海光、飞腾、鲲鹏等多款国内外主流 CPU 平台。 智能 SoC 类产品：主要应用于 AI PC、边缘智能、具身智能、智能汽车和低空经济等众 多场景，包括基于 SoC 芯片的 AI 算力本-A140、AI 模组-E300 等产品。该类产品可以广 泛服务于 C 端和 B 端客户，满足上述行业对于端侧和边缘类 AI 场景的需求，同时可与公 司的 AI 智算产品结合，形成云–边–端一体化解决方案，赋能客户实现 AI 的训练-推理需 求。

公司招股说明书显示，公司持续加大研发投入，组建了专业的研发团队，核心成员多来自 行业龙头公司。截至 2025 年 6 月 30 日，公司研发人员占比超过 75%，其中具备博士学 历的 35 人、硕士学历的 622 人，硕博占比超过 75%。

公司实际控制人为张建中，其通过“直接持股+一致行动人协议+执行事务合伙人身份”实 现控制权集中。发行后张建中直接持股比例为 9.41%，与一致行动人南京神傲（持股 12.38%）签署一致行动协议，担任杭州华傲（5.73%）、杭州京傲（1.71%）、杭州众傲（1.71%） 三家员工持股平台的执行事务合伙人。张建中合计控制公司 30.94%的表决权，为公司的 实际控制人，其余股东持股占比 69.06%，股权结构呈现“实际控制人相对集中、外部股东 多元分散”的特征。

1.2 营收规模增长态势明确，盈利改善值得期待

公司营收持续增长，盈利能力增长可期。近年来公司的营收稳步增长，由 2022 年的 0.46 亿增长至 2025 年的 15.06 亿，CAGR 为 139.2%。营收上升主要得益于当前计算加速产 业呈现出战略性技术变化趋势，推理算力需求大幅增长，为公司提供了广阔市场空间；随 着国家“十四五”规划与“人工智能+”战略的持续推进，制造业、医疗、能源、互联网、 金融等各行业对大模型的落地需求呈现指数级增长，算力需求与日俱增；公司具备丰富的 产品布局，不断积累优质客户资源。自成立以来，公司持续加大研发投入，已成功推出多代 GPU 架构；公司持续推进产品研发及迭代升级，保持核心竞争力，公司高度重视技术 创新，持续加大研发投入，公司核心成员来自国际知名 GPU 龙头企业，凭借其丰富的先 进 GPU 研发经验，保持了公司研发速度与技术领先性。

公司主营业务突出，公司营业收入金额逐年上升。公司业务收入主要来自 AI 智算、专业 图形加速。AI 智算产品 2025 年上半年实现营收 665.44 百万元，占比达 94.85%，主要由 于市场对大模型训练、推理部署、GPU 云服务等需求大幅提升。专业图形加速产品 2025 年上半年实现营收 29.38 百万元，占比达 4.19%，主要由于数字孪生、AI 云电脑等高端应 用场景需求提高。桌面级图形加速产品收入呈现下降趋势，主要由于公司战略重心调整， 将资源集中于高毛利、高性能的细分市场。2025 年 SOC 产品逐步量产，为公司贡献收入。

从利润端看，受到业务结构影响，利润端持续调整中。2025H1 公司毛利率 69.14%，同 比减少 1.57pct，公司净利率-38.61%，同比增长 301.66pct,增长主要因毛利率较高的 AI 智算业务自 2024 年开始快速增长；2024 年公司毛利率 70.71%，同比增长 44.64pct，公 司净利率-340.27%，同比增长 1009.37pct。 从费用端看，主要费用率降幅明显，产业布局规模效应逐步显现。25 年上半年公司销售 费用率、管理费用率、研发费用率、财务费用率分别为 10.19%、21.74%、79.33%、2.67%，相较 2024 年均有显著降低。公司费用主要为研发费用，公司 GPU 产品迭代速度较快， 研发需要持续投入。公司所处 GPU 行业属于技术密集型行业，业务复杂程度高，公司在 技术及产品的研发、团队的协调与管理、产品市场推广等方面进行了大量投入。

国产算力加速渗透，GPU市场星辰大海

2.1 GPU：从图形渲染到计算加速

GPU（图形处理芯片）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种主要用于计算加 速领域的微处理器。GPU 从早期的图形渲染任务开始，随着软件和硬件技术的持续发展， 逐渐扩展至计算加速等领域。其关键组件包括决定其处理能力和运算效率的微架构，以及 由开发工具、程序库和应用程序接口（API）组成的强大软件生态系统，这一生态系统确 保了开发者能够在各类应用场景中高效调用 GPU 的计算能力。

根据功能定位，GPU 主要分为全功能 GPU、图形 GPU 和 GPGPU。全功能 GPU 以英伟 达和摩尔线程为代表，具备功能完备性与计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性 以及兼容性等方面更具优势，可满足更广泛的应用需求，在元宇宙、世界模型、具身智能、 物理 AI 等未来 AI 的发展趋势下，全功能 GPU 将拥有显著的竞争优势。

GPU 的性能由多个关键参数决定。参数包括核心数量、工作频率、显存容量、显存带宽、 计算能力与精度覆盖范围等。GPU 在上述关键性能指标的综合表现，直接决定了其在 AI 训练、推理，以及图形渲染、科学计算等广泛应用领域的表现水平。

2.2 AI带动算力行业需求增长，GPU仍为主流选择

AI 推动半导体行业发展，算力需求不断增长。随着人工智能技术的快速发展，尤其是生 成式人工智能（AIGC）模型的广泛应用，半导体产业迎来了高速增长期。因算法较为复 杂和需要进行海量数据处理，AIGC 模型在云侧进行训练和推理，以及在端侧进行微调和 推理时，产生了很大的算力需求。根据弗若斯特沙利文数据，中国算力规模在 2020-2024 期间 CAGR 为 45.9%，预测 2024-2029 期间 CAGR 达 40.0%，2029 年中国算力总规模 将达到 3443 EFLOPs。

GPU 为 AI 计算场景中的优选方案。目前主流 AI 算力芯片包括 GPU、ASIC 以及 FPGA。 从应用覆盖看，GPU 同时适配 AI 训练与推理场景；在功能特性上，其凭借灵活可编程的 通用属性，无需永久性物理更改即可定义功能，相较 FPGA 的半定制局限与 ASIC 的完全 定制且不可更改性，适配性更优；在计算能力维度，以英伟达 B200 为代表的 GPU 产品性能远高于当前 FPGA 和 ASIC 相关产品；开发生态层面，GPU 依托成熟开发环境与庞 大开发者生态系统，远胜 FPGA 以及 ASIC 在开发工具兼容性上的事实表现。

AI 加速芯片市场快速增长，GPU 仍是 AI 计算加速芯片市场的主导者。根据弗若斯特沙利 文预测，中国的 AI 芯片市场规模将从 2024 年的 1425.37 亿元增长至 2029 年的 13367.92 亿元，从细分市场上看，GPU 的市场增长速度最快，其市场份额预计将从 2024 年的 69.9% 上升至 2029 年的 77.3%。

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