2025年，国产GPU站在新一轮技术与资本的交汇点。成立仅五年的摩尔线程，正式冲刺科创板IPO，成为这一浪潮中的标志性事件。
这家坚持自研路线、主攻“全功能GPU”的芯片企业，通过稳健的技术迭代和系统性市场验证，成为国内半导体的新生力量。
摩尔线程在创立之初，就定下了“全功能GPU”的技术路线，成为了国内少数能全面对标英伟达的公司。目前，其GPU产品在算力、通用性和生态兼容性方面逐步逼近国际主流水平。
当下，随着AI模型算力需求爆发式增长、国内芯片产业快速创新，国产GPU正在迎来真正的“破局时刻”。初步实现商业化的摩尔线程，正是这一进程中最具代表性的公司之一。
根据弗若斯特沙利文预测，全球GPU市场规模预计在2029年将达到36119.74亿元，其中，中国GPU市场规模将达到13635.78亿元，全球占比预计将从2024年的30.8%提升至2029年的37.8%。
在资本与技术双轮驱动之下，GPU这一高技术壁垒、长周期、高投入的赛道，正成为国产芯片企业真正比拼“硬实力”的主战场。尽管与国际巨头仍有代际差距，但摩尔线程在关键技术点已实现局部突破。
凭借持续研发，并深化AI技术创新，摩尔线程成为国产GPU的“技术长跑”中的标杆。而它的发展路径，也为中国高端芯片的自主创新，提供了一种可能的范式样本。
“全能型”硬核玩家
摩尔线程的起点，并非“做一张显卡”，而是构建一套完整、自主、面向未来的GPU计算平台。区别于大多数AI加速卡仅面向单一计算任务，摩尔线程选择了难度最高、通用性最强、最稀缺的“全功能GPU”路径。
根据功能结构划分，GPU可分为图形GPU、GPGPU（通用计算GPU）与全功能GPU。所谓“全功能GPU”，并非仅具备图形渲染或AI训练能力，而是同时实现图形图像处理、AI张量计算、物理仿真和超高清视频编解码等多种任务协同处理能力。这种架构的芯片，不仅面向AI模型训练、智算中心部署，也能支撑游戏图形、视频渲染等大众级应用场景，具备高度通用性与生态承载力。
放眼全球，目前仅英伟达等极少数企业具备真正意义上的全功能GPU量产能力。摩尔线程的切入，填补了国内该类型产品的空白，形成了差异化壁垒。
而摩尔线程自研的MUSA架构是这一能力的技术基础，架构可谓芯片的灵魂，英伟达的芯片Blackwell、Hopper就是直接以架构命名，重要程度可见一斑。
而摩尔线程的MUSA架构是国内首个实现单芯片同时支持AI智算、图形加速、物理仿真的全功能GPU架构。目前，MUSA架构已迭代到四代GPU架构，支撑构建了完整的产品矩阵。
具体来看，根据招股书介绍，面向消费级市场，MTT S80是摩尔线程推出的国内首款支持Windows操作系统以及DirectX 11/12图形计算库的消费级显卡，其性能规格与英伟达RTX 3060相当。
在消费级显卡领域，英伟达和AMD占据主要份额，国内很少有企业能正面竞争，而摩尔线程的MTT S80等系列产品是国产旗舰。
在AI智算等B端市场，摩尔线程发布了MTT S5000、S4000等多款智算卡。并且，摩尔线程还推出了“夸娥（KUAE）”智算中心全栈解决方案，支持万卡级规模扩展能力，能够为DeepSeek等千亿参数大模型预训练提供稳定高效的算力支撑。基于其最新一代AI旗舰产品MTT S5000构建的千卡智算集群效率，超过同等规模国外同代系GPU训练集群计算效率。
在智能终端产品线上，摩尔线程的代表产品“长江”SoC成功实现国内全功能GPU统一内存架构的突破，达到了国际水准，在汽车智能座舱市场上抢占高端市场份额。面向机器人和边缘计算市场的E300，性能规格超越英伟达同代系产品。
整体而言，摩尔线程通过架构级优化、驱动层统一和生态兼容性布局，使全功能GPU具备更强的通用性与产品形态延展能力，不仅服务数据中心，也具备下沉至消费端的潜力，是真正的“全能型”选手。这不仅拓宽了收入来源，也提升了抵御单一市场风险的能力。
回顾摩尔线程的发展路径，其技术积累并非凭空而来。创始团队大多出自国际巨头，摩尔线程创始人、董事长张建中曾长期担任英伟达全球副总裁、大中华区总经理。联合创始人亦来自英伟达、惠普、戴尔等公司，具备深厚的架构研发与市场经验。
自2020年成立以来，摩尔线程就很重视技术研发。2024年其研发投入13.59亿元，研发费用率高达309.88%。截至2024年底，研发人员占比近八成，其中逾七成拥有硕士及以上学历，形成了一支以技术驱动为核心的团队结构。
与此同时，摩尔线程在国内GPU知识产权版图中占据重要一席。截至2024年12月31日，摩尔公司已获得450项专利授权，其中包括境内专利442项、软件著作权33项和集成电路布图设计专有权37项等知识产权。丰富的专利储备，填补了GPU多个领域的技术空白，并在全国高价值专利赛事中屡获大奖。
这些从“0到1”的突破，标志着摩尔线程正在用技术构建护城河，使其不仅能在政策支持下站稳脚跟，更具备跨越周期的技术根基。
蓝海市场窗口期
GPU的蓝海早已不止于游戏和图形。随着AI大模型、数字孪生、自动驾驶、虚拟现实等前沿技术不断演进，GPU正在成为下一代算力基建的核心引擎。
根据弗若斯特沙利文预测，到2029年，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至13367.92亿元，2025年至2029年期间年均复合增长率为53.7%。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%。
可以看到，AI芯片中，GPU是增长最快的子领域，而中国GPU产业的核心矛盾仍是“缺芯”。在这样的产业背景下，国产GPU面临新的市场空间。
其中，摩尔线程以全功能GPU切入，已构建出从芯片、板卡、一体机到算力集群的全线产品矩阵。这不仅体现了技术演进能力，也验证了其研发成果的商业转化效率。
眼下，摩尔线程正在持续推动商业化进程。
招股书数据显示，摩尔线程的主营业务收入已从2022年的4584万元增至2024年的4.32亿元，三年收入复合增长率达208%，营收大幅增长，远超科创板上市门槛标准。
在收入结构中，AI智算业务占比达77.6%，成为增长主引擎。随着大模型训练、GPU云服务、推理部署等场景需求爆发，其高客单价的AI板卡、智算一体机及集群解决方案快速落地。
虽然仍处于亏损期，但公司的净亏损规模逐年收窄，综合毛利率水平已显著反转。从2022年的-70.08%回升至2024年的70.71%，主营业务毛利率达72.32%，在国内同行中领先，显示出产品价值快速提升。
此外，摩尔线程的应收账款周转率高达9.34，远超行业平均水平1.88。资金流动性充足，截至2024年末，账上货币资金近49亿元，为后续研发与市场拓展提供了稳定保障。
可见，摩尔线程的基本面呈现出“技术领先、收入增长、亏损收窄、毛利回升”的特征。这些信号显示，摩尔线程正进入“由技术验证转向规模商用”的关键阶段。
更重要的是，在“自研+生态+市场”的闭环能力逐渐成熟的同时，摩尔线程形成了区别于纯硬件公司的战略组合：一方面具备底层芯片架构自研能力，另一方面通过智算系统与终端平台完成生态构建，并向下游软件和行业方案延展。这种模式不仅有助于实现高附加值，也提升了客户粘性和护城河厚度。
从科创板的视角看，摩尔线程完全符合“硬科技”标准：三年研发投入超38亿元，营收复合增速超200%，可产业化发明专利超400项，完全具备技术转化落地能力。
GPU是AI时代最稀缺的资源之一，也是科技竞争的焦点。硬科技的研发从来不易，摩尔线程选择了最难的路，也是最长远的路。IPO的推进为其带来更多资本与资源协同的可能性，有望为下一轮技术迭代与市场扩张打下坚实基础。
而此次IPO冲刺背后，也离不开政策东风的加持。今年科创板深化改革“1+6”政策措施正式落地，为尚未盈利但具有关键核心技术、行业竞争力强的“硬科技”企业打开绿灯。
对摩尔线程这样处于投入高峰、尚未盈利但拥有技术壁垒、存在市场空间的集成电路企业而言，资本市场正释放出更加包容和精准的信号。
在产业政策利好与AI时代底层算力需求爆发的双重驱动下，摩尔线程代表的“国产全功能GPU”路径，既顺应自主可控的大趋势，也具备长期技术成长性的内生逻辑。
当全球芯片产业迈入深水区，浮躁资本故事难以为继，真正具备技术自研能力、完整生态构建与产品落地能力的企业，将成为穿越周期的“价值股”。
凭借着GPU高价值赛道的先发优势，摩尔线程正在抓住新的窗口期，成为国产算力的“中坚力量”。
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