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【摩尔线程】摩尔线程科创板IPO - 国产GPU第一股启航 80亿元加码AI算力自主化

查看信息来源】   发布日期:12-5 0:17:41    文章分类:商业洞察   
专题:摩尔线程】 【GPU】 【科创板】 【IPO

  聚焦自主可控算力芯片

  摩尔线程IPO落子科创板

  2025年12月5日,摩尔线程智能科技(北京)股份有限公司(证券代码:688795.SH,证券简称:摩尔线程)正式登陆科创板,开启了其作为“国产GPU第壹股”的资本市场新征程。作为国内极少数具备全功能GPU研发能力的企业,摩尔线程此次发行7000万股,占发行后总股本14.89%,发行后总股本达4.70亿股。值得注意的是,此次募资的80亿元将全部投放到新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片、AI SoC芯片研发项目及补充流动资金,全力推进核心技术迭代与市场拓展。

  自2020年成立以来,摩尔线程依托自研的MUSA架构,已成功量产5颗芯片,其中部分性能指标接近或超越国际顶尖水平。其产品广泛覆盖AI智算、图形渲染、 数字孪生 等多元场景,不仅填补了国内高端GPU领域的技术空白,更成功打破了该领域长期“卡脖子”的困境。

  AI智算驱动

  营业收入跨越式增长

  摩尔线程作为国内GPU领域技术突破与生态构建的领军者,已通过全功能GPU架构自主化、万卡级智算集群国产化、消费级GPU市场突破,这三大核心维度构筑起行业壁垒。公司采用Fabless经营模式,专注于GPU芯片及相关产品的研发、设计和销售,将制造等其余环节交由专业厂商,这种战略聚焦使其能集中资源攻坚核心技术,也为后续承接行业发展机遇奠基了坚实基础。

  AI智算产业的爆发式增长,恰好为摩尔线程提供了将技术与模式优势转化为业务增长的绝佳窗口,推动公司实现营业收入跨越式增长与盈利状况持续改善。数据显示,公司营业收入从2022年的4608.83万元跃升至2024年的4.38亿元人民币,年复合增长率高达208.44%,2025年上半年更是达到7.02亿元人民币,超过了过去三年总和,展现出强劲的增长实力。盈利方面,归母净收入亏损逐年收窄,2022年至2024年分别为-18.94亿元、-17.03亿元和-16.18亿元人民币。据公司管理层初步预测,公司2025年全年营业收入较上年同期增长177.79%至241.65%,净收入亏损较上年同期收窄27.82%至54.89%,增长与改善双重趋势明确。

  强劲增长的背后,技术驱动的发展战略贯穿公司成长始终,这一点集中体现在持续高强度的研发投入上。招股说明书数据显示,公司2022年—2025年上半年累计研发投入超过43亿元人民币。这种阶段性的高研发投入占比,既符合芯片行业高投入、长周期的典型特点,更是公司技术持续突破的核心保障,而自主研发的MUSA架构,正因这笔重磅投入结出的关键硕果,也是公司破解GPU行业核心壁垒的战略支点。

  MUSA架构

  破局软件壁垒

  在国产替代成为行业共识的环境下,GPU作为高端通用芯片,对 人工智能 、科学计算、具身智能等前沿科技的进步具有决定性作用,潜在市场空间巨大。但GPU生态系统研发壁垒极高,核心挑战聚焦在硬件架构与通用计算软件生态两大维度,其中英伟达CUDA生态形成的完善开发者网络,构筑了坚实的软件壁垒,成为国产GPU突围的最大障碍。

  针对这一核心行业槽点,摩尔线程自主研发的MUSA架构成为破局关键,构成了公司的核心竞争优势。作为融合GPU硬件和软件的全功能GPU计算加速统一系统架构,MUSA不仅提供编程工具和库,简化复杂计算开发流程,优化了计算与通讯的协同效率,而且兼容现有CUDA与Triton生态,为公司GPU产品的广泛应用扫清了障碍。

  不仅如此,MUSA架构的技术实力进一步体现在其强大的多场景适配能力上。依托多引擎集成的特性,MUSA架构可全面支持AI计算、3D图形渲染、物理仿真和科学计算等多元任务,并具备高效跨节点通讯能力。针对AI基础设施(AI Infra),MUSA进一步聚焦模型训练与推理性能优化,提供低延迟、高吞吐量的计算支撑,兼容多种AI框架与算法,助力企业及科研机构构建高效、可扩展的AI平台。

  凭借全功能集成、自主生态构建、本土深度适配与高效研发体系,MUSA架构已成为国产GPU领域可替代国际主流方案的核心竞争力载体,不仅支撑起技术自主可控的战略需求,也为国产算力生态的可持续发展奠基了坚实基础。然而MUSA的价值远不止于突破软件生态壁垒,更在于以此为新起点,向核心技术的高地持续进发。

  技术赋能

  夯实核心竞争力

  立足MUSA架构的核心优势,摩尔线程在国产GPU产业崛起的关键阶段,更是构建了覆盖架构设计、核心技术、安全保证与封装工艺的多维优势,持续缩小与国际顶尖水平的差距,成为国产替代进程中的核心力量。

  核心架构层面,MUSA统一计算架构奠基了坚实技术根基。该架构基于异构计算宗旨,创新性集成计算核、AI张量核、3D渲染、实时光追引擎及4K/8K全格式视频编解码单元,实现单芯片峰值算力超50 TFLOPS。通过自研高带宽低延时NoC总线与分布式缓存系统,其片间互连带宽超1 TB/s,可高效满足高性能计算、AI及图形渲染等多领域核心算力需求,展现出强大的通用性与灵活性。

  在此基础上,关键技术突破进一步强化不同化竞争力。公司在FP8技术上实现系统性突破,成为国内少数掌握该技术的GPU厂商,自主研发的动态精度FP8计算单元创新性支持多模态数据表达,构建起从芯片设计到应用部署的FP8完整技术栈,为AI模型训练推理提供了新的效率基准。尤为突出的是,公司在芯片内部集成自主研发的专用异步通讯引擎,实现计算核心与通信单元的硬件级并行,动态带宽隔离机制使芯片级计算资源运用率(MFU)迫近理论峰值,零拷贝数据传输特性明显降低分布式训练延迟,为千亿参数模型训练提供接近线性的扩展效率。

  这时,摩尔线程在图形与安全领域的关键突破,进一步补齐了国产GPU的短板。其自研的图形加速引擎在国内率先支持DirectX 12,同时兼容DirectX 11、OpenGL等图形加速引擎,打破了美国在该领域的长期垄断。安全技术方面,构建起自主可控的芯片可信执行环境,通过四层安全模型,结合硬件设计、安全启动和度量启动,保障芯片软硬件在可信状态下工作。工作进程中,依据业务需求实时调整权限,对不同业务进行隔离,并设置异常响应机制,降低芯片被攻击风险。

  值得强调的是,先进封装与集成技术则提升了摩尔线程产品的灵活度与综合性能。其首创Chiplet可扩展架构,支持计算Die、HBM3e存储Die与I/O Die灵活配置。采用CoWoS 2.5D封装结合自研的HBM控制器,兼容国际和国产HBM颗粒。通过3D TSV垂直互连和3D的NoC架构,在实现高带宽、高性能的同时有效控制功耗,为不同场景的应用落地提供了更灵活的硬件支撑。

  80亿募投

  强化技术壁垒

  摩尔线程此次募集的80亿元资金,正是要在现有多维技术优势的条件上持续加码,精准锚定现有技术优势的深化与延伸,主要用于三大研发方向及流动资金补充,包含新一代自主可控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和新一代自主可控AI SoC芯片研发项目。

  面对市场对AI训推一体芯片在计算性能、访存带宽与容量、互联带宽等方面的高要求,摩尔线程结合DeepSeek等前沿MoE模型、多模态模型及世界模型的计算特点,计划在新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目中引入先进工艺、先进封装、先进存储与高速片间互联技术,对公司现有芯片进行架构、指令集、运算器和开发平台的全面升级。项目后续将产出服务于大模型训练、科学计算的AI训练卡I型,和聚焦大模型推理、AIGC场景的AI推理卡I型,进一步巩固公司在AI智算领域的市场地位。

  为了响应市场和客户对图形芯片在图形性能、计算性能、访存带宽等方面的核心诉求,摩尔线程的新一代自主可控图形芯片研发项目将基于现有技术迭代升级,研发先进图形芯片、图形芯片驱动和软件适配。其产出的消费渲染卡将面向AI PC、电竞游戏等消费级场景,高端专业卡聚焦工业设计、 数字孪生 等专业领域,云端全功能卡适配云渲染、 云游戏 、云电脑场景,通过多元产品矩阵拓宽收入来源,明显提升公司收入规模与盈利水平。

  另外,摩尔线程的新一代自主可控AI SoC芯片研发项目则以大算力、低功耗为核心目标,旨在缔造涵盖智能芯片、智能模组及整机的产品体系。其中智能芯片包含消费PC、工业、车载等细分领域专用芯片,智能模组涵盖工业模组、车规模组,整机包含笔记本、mini-PC等终端设备,为公司构建长期增长新引擎。

  总体来看,本次募投项目不仅是摩尔线程技术能力跃升的关键抓手,更是服务国家科技自立自强战略的重要实践。随着项目的逐步落地,公司GPU及相关产品的性能有望实现提升,在进一步巩固其在AI、图形等核心领域技术优势的同时,也将有效拓展新兴场景的增长空间。

  聚焦核心

  构建计算底座

  展望未来,摩尔线程表示将以全功能GPU为核心,致力于向全球提供计算加速的条件设施和一条龙解决方案,为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。而本次募投项目的落地,将为摩尔线程实现“成为具备国际竞争力的GPU领军企业”这一长期目标提供核心支撑。

  围绕这一核心战略,摩尔线程将着重发力于技术根基的深化与全栈协同AI基础设施的构建。公司计划通过推进芯片架构、系统软件与分布式框架深度协同,突破训练效率与能效瓶颈,研发动态资源调度与异构计算加速技术,为万亿参数大模型提供高性能训练基座,同步提升超大规模智算集群的物理承载能力。

  在技术持续深耕的条件上,端云算力融合创新将成为其下一阶段的重要布局方向。摩尔线程将重点布局端侧推理芯片与云端训练集群架构级协同,开发自适应算力分发与模型动态切分技术,聚焦AIPC与 机器人 市场,构建轻量化推理引擎与隐私计算框架,缔造算力即服务(CaaS)全栈支持体系。

  市场层面,摩尔线程将持续深化消费级与商业及政企市场的协同拓展路径,通过开发者社区建设与行业解决方案深耕构建生态壁垒。在消费端,公司将聚焦AI工具链开源与国际GPU生态兼容计算设备平台的推广,持续培育壮大开发者生态。在企业级市场,则重点强化金融、医疗等关键基础行业的垂直渗透,输出贴合场景需求的定制化解决方案。

  总体来看,在国产替代提速与各行业数智化转型的双重机遇下,摩尔线程依托全栈技术积累与多元市场布局,有望持续缩小与国际头部厂商的差距,在全球GPU竞争格局中实现突围,逐步成长为具备核心竞争力的行业领军者。

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