一、摩尔线程：卡位全功能GPU，智算级放量，消费级可期
1.1 发展历程：定位全功能GPU，从技术验证迈入商业加速
摩尔线程：定位全功能GPU，产品体系多元，发力 ToB+ToC 广阔市场。公司成立于 2020 年 6月，2025年12月登陆科创板成功上市。公司专注于研发设计全功能GPU芯 片及相关产品，目前已成功推出多代GPU架构，构建起包含芯片设计、硬件产品及软硬 一体化解决方案的全方位自主可控产品体系，产品形态覆盖从智能计算中心至终端设备 以及从服务器级至个人计算机级的各类场景，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，充分发挥全功能GPU的多元计算优势。 ◼ 技术奠基期（2020-2021年）：公司于2020年10 月正式运营，成立伊始即明确 聚焦全功能GPU研发方向，围绕国产GPU的通用计算与图形计算能力进行技术路 线布局。2021年11月，公司宣布首颗全功能GPU研制成功，标志着核心架构与关 键技术路径完成阶段性验证。 ◼ 体系扩张期（2021-2023年）：从内部技术研发走向产品公开发布，公司逐渐迈入 产品化与生态化扩展阶段。2022 年春季发布会，公司首次对外发布 MUSA 统一系 统架构，并推出数据中心产品MTT S2000、物理引擎AlphaCore等产品；2022年 秋季发布会，公司发布第二颗全功能GPU芯片““ 春晓”，以及国内首款游戏显卡MTT S80；2023 年两季发布会新品频出，进一步推出新一代全功能GPU芯片“曲院”及 大模型智算加速卡MTT S4000。 ◼ 商业化加速期（2023 年-至今）：公司持续推进架构更新，发力于商业化落地与规 模化应用。2023年秋季发布会发布KUAE夸娥千卡计算集群，2024年7月重磅宣 布其 AI 旗舰产品夸娥智算集群解决方案实现重大升级，从当前的千卡级别大幅扩 展至万卡规模。并且2025年12月公司发布新一代GPU架构及华山、庐山产品路 线图，形成架构迭代+产品更新的正向循环。
1.2主营业务：打造云边端全链算力，智算业务为核心增长极
GPU架构自研并实现量产，构建““云-边-端”全链算力协同。公司针对不同下游需求推 出AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速、智能SoC的完整产品矩阵，满足政务、企 业及个人消费者等多层次、多样化需求，形成“云－边－端”全链算力协同，实现端到 端的训练-推理闭环。与此同时，公司围绕GPU芯片研发、驱动软件与系统工具链构建 起完整的技术体系，现已成功推出多代GPU架构，产品形态覆盖GPU板卡、一体机及 集群设备，并配套自研MUSA统一系统架构及相关开发工具，逐步推动GPU计算平台在 国内市场实现量产与商业化应用，形成涵盖技术架构设计、软件生态建设与应用场景适 配的一体化能力布局。 ◼ AI智算产品：产品线覆盖训推一体卡、智算一体机及KUAE智算集群，形成““板卡-服务器-集群”三级算力体系，面向大模型训练、推理部署与GPU云服务等核心场 景。公司代表性产品包括：①MTT S4000，2023年底推出的训推一体全功能智算卡； ②MTT S5000，通过FP8精度支持等创新提升性能；③KUAE1，支持千卡互联的第 一代超大规模智算融合中心产品；④KUAE2，2024年底推出的第二代超大规模智算 融合中心产品，支持万卡互联。 ◼ 专业图形加速产品：产品涵盖MTT S3000/S2000/S1000等系列显卡，为工业设计、 视频制作、数字孪生、AI云电脑等专业场景提供高性能、高可靠的图形渲染能力。 ◼ 桌面级图形加速产品：核心产品为MTT S80/S70/S50/S30/S10及X300/X100系列 显卡，并延展至工作站产品，应用于AIPC、游戏PC、办公PC等消费级与轻量级专 业场景，兼容多操作系统及CPU。 ◼ 智能SoC产品：产品包括面向AI PC行业的AI算力本-A140和面向边缘计算行业、 具身智能等行业的智能模组-E300，主要面向AIPC、边缘计算、具身智能、智能汽 车等场景。后续拟持续推出迷你型电脑AI Cube、面向智能汽车行业的智能座舱解 决方案等，持续满足端侧与边缘侧AI推理需求。
1.3 股权结构：控制权稳定，NV技术基因深厚
股权结构：控制权稳定，张建中为实控人。截至2025年6月30日，公司实际控制人张 建中任公司董事长，直接持股11.06%，通过南京神傲间接持有公司1.62%的股份，通 过杭州华傲、杭州众傲和杭州京傲三家员工持股平台合计间接持有公司 0.05%的股份， 合计持有公司 12.73%的股份。并通过与持股平台南京神傲、杭州华傲签署一致行动人 协议，并拥有对三家员工持股平台持续稳定的控制权，合计控制摩尔线程 36.36%的股 份。
1.4 财务分析：连续四年营收高增，产品放量加速利润端转正
公司销售规模快速爬坡，规模效应推动利润端表现向好。1）收入端，2022-2025年营业 收入增长迅速，2025年实现收入15.06亿元，同比增长达243%，依托于全功能GPU产 品及其配套软件平台的技术领先优势，公司产品持续在多个重点行业应用场景落地，第 三代芯片架构MTT S4000及第四代芯片架构MTT S5000产品表现亮眼，持续夯实智算 产业落地基础。2）利润端，由于芯片设计公司前期研发投入高企，芯片量产后规模效应 将逐步显现。
二、国产芯供需两旺，全功能GPU打开市场上沿
2.1 GPU 国产趋势加速，国产芯加速迈入产业爆发期
地缘风险+数据安全倒逼国产替代，GPU国产化率上行趋势已显。近年来，美国对华高 端GPU出口限制政策频出，多次限制高性能计算芯片对中国大陆的出口，陆续将A100、 A800、H800 芯片纳入管制清单，并且中国互联网监管机构国家互联网信息办公室也要 求英伟达对H20算力芯片“后门”风险问题进行说明。地缘风险扰动国内GPU市场供给 稳定性，GPU国产替代决心日益坚定。
国内AI芯片市场持续扩容，GPU主导地位依旧。下游需求激增与国产GPU技术进步共 振，中国AI 计算加速芯片的市场规模快速增长。根据弗若斯特沙利文的数据，中国AI 计算加速芯片市场规模由2020年的175.60亿元增至2024年的1425.37亿元，2020 2024 年CAGR为68.8%，预计2025-2029年CAGR为53.7%，在基数抬升的情况下继 续保持较高增速，2029年市场规模将增至13,367.92亿元。AI芯片主要分为GPU、ASIC 和FPGA三类，GPU凭借其完整生态及通用性依然是AI市场的主流选择，预计继续保持 份额领先，2024年GPU占比为69.9%，根据弗若斯特沙利文预测，预计2029年上升 至77.3%。
国产芯渗透率加速上行，国产厂商百花齐放之时将至。根据摩尔线程问询函信息，2024 年英伟达（全功能GPU）、华为海思（ASIC）以及AMD“（ GPGPU）在国内AI芯片市场中 的市场份额分别为54.4%、21.4%、15.3%。根据IDC及芯东西，2024年中国加速芯片 出货超过270万张，中国本土人工智能芯片品牌的出货量已超过82万张；2025年中国 AI 加速芯片出货约400万张，国内芯片企业总出货量约165万块，国产芯大势所趋，未 来GPU 国产化率有望进一步提升。随着国产技术成熟度提升，国产GPU公司份额有望 加速上修。
2.2 全功能GPU承载多场景需求，多模态领域优势凸显
全功能 GPU 场景适配更广阔，结合计算与图形渲染能力提供更全面的解决方案。根据 功能定位，GPU主要分为全功能GPU、图形GPU和GPGPU。1）全功能GPU：以英伟达 和摩尔线程为代表，具备功能完备与计算精度完整的优势，在工作效率、生态完整多样 性、兼容性方面更具优势，场景适配度较高，可满足更广泛的应用需求，在世界模型、 具身智能、物理AI等场景下适用度更高；2）图形GPU：专为图形渲染和PC游戏应用 而设计，主要针对高清显示及高性能2D/3D图形计算进行优化；3）GPGPU：省去与图 形显示和渲染相关的功能，专注于利用GPU架构执行通用并行计算任务。 全功能GPU兼具计算与图形渲染能力，承接多场景需求能力强。GPU结合计算与图形 渲染能力，在AI图像处理、视频制作、具身智能等场景下，全功能GPU的多功能优势 将凸显。全功能GPU的重要性不在于单一功能的特化，而在于凭借强迁移性承接覆盖多 种场景的不同需求，降低系统集成与商业化的不确定性，尤其适应国产GPU生态的搭建。
多引擎集成技术为核，兼顾复杂场景适配&性能最大化。多引擎集成技术是摩尔线程GPU 实现兼顾复杂场景适配与性能最大化的核心技术，通过融合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等多种引擎，满足多样化应用场景需求。该技术 依托高度并行的架构设计、动态资源分配、复用的多级内存子系统（MSS）、智能片上网 络系统（NoC）及统一的智能任务调度机制，并结合指令级并行与通用元计算核心、自研 特制指令单元，实现多引擎协同处理异构任务的高效计算模式。 统一的计算任务调度与分配单元是多引擎集成技术的调度中枢，根据任务类型、优先级 及资源可用性动态分配计算、内存与通信资源。在核心计算单元层面，摩尔线程GPU采 用“通用可编程元计算核心+自研特制指令单元”的异构计算架构。通用计算核心采用单 指令多线程架构并行执行指令，提升计算资源利用率；针对AI训练、视频编解码等特定 任务，集成高度优化的自研特制指令计算单元（如张量计算核心支持混合精度矩阵运算、 视频编解码引擎实现高效视频处理等），通过专用硬件逻辑以低功耗、低延迟完成复杂运 算。AI训练任务中优先分配资源给张量计算核心与通用元计算核心，图形渲染任务中优 先分配资源给图形固定管线与通用元计算核心，实现多样化计算需求的高效响应。 模型迭代+应用泛化倒逼GPU性能提升和代际更新加速，技术赛马方兴未艾。计算能力 和代际更新方面，英伟达GPU 产品稳定推新，计算能力加速增长；AMD也在其年度报 告中宣布加快AI加速器线路图的推进节奏。供给侧方面，台积电的2nm工艺在25年 Q4量产，从底层助力产品更新迭代。
2.3 需求旺盛GPU市场持续扩容，边端&桌面级GPU后发潜力可期
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（报告来源：国盛证券。本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
