撰文| 郝 鑫

编辑| 吴先之

有“中国版英伟达”之称的厂商摩尔线程，11月24日正式开启科创板IPO申购。

摩尔线程上市在即，接连创下了今年科创板四项之最。

上市速度之最，从科创板IPO申请获受理到过会仅88天，创今年科创板最快纪录；发行价之最，发行价为114.28元/股，成为年内发行价最高的新股；发行费用之最，发行费用（不含增值税）高达4.24亿元，为年内新股第一；募资规模之最，预计募集资金总额约80亿元，是年内科创板最大规模的IPO。

摩尔线程、沐曦集成、燧原科技、壁仞科技并称为“国产GPU四小龙”。摩尔线程率先拿下“国产GPU第一股”，由此拉开了国产GPU上市潮的序幕，剩下的“三小龙”已蓄势待发。

国产GPU上市潮的背后是多股力量的交织。

市场层面，大模型训练和推理需要强大的算力支撑，GPU以其强大的并行计算能力成为了AI时代的“硬通货”。同时，随着AI应用渗透到千行百业，现有的算力供给，尤其是高端算力，出现了巨大缺口。

供应链安全层面，受英伟达GPU出口限制，国内科技行业感受到了“卡脖子”的切肤之痛，GPU上升到生存问题，国产替代迫在眉睫。

政策方面，实现核心技术的自主可控已成为国家战略，GPU作为AI算力的核心，其重要性不言而喻。科创板政策重启和优化，为摩尔线程这类高研发、高投入公司，大开方便之门，打开了通往资本市场的大门。

摩尔线程从团队、技术到生态全面对标英伟达，试图以最传统、最全面的“全功能GPU”路线，走出一条国产GPU突围之路。

从英伟达到英伟达

对摩尔线程来说，做“中国版的英伟达”“小英伟达”的口号并非空穴来风，而是深深刻在团队的基因里。

摩尔线程创始人、董事长、总经理张建中，在2005年加入英伟达，其主要职责为英伟达GPU开拓中国市场。在英伟达的15年间，张建中一路从大中华区总经理晋升至全球副总裁，并将英伟达GPU国内市占率从2008年的不到50%，提升到了2020年的80%。2020年6月，张建中放弃了百万美金年薪，离开英伟达创立了摩尔线程。

从招股书看，摩尔线程现有的管理人员和核心技术人员大多具有英伟达的背景。

管理层中，摩尔线程联合创始人周苑，曾在2004年到2020期间担任英伟达市场生态高级总监，与张建中的同期经历高度重叠；摩尔线程联合创始人、副总经理王东，曾任英伟达任销售总监；摩尔线程副总经理宋学军，曾任英伟达任高级销售经理。

核心技术人员中，摩尔线程CTO张钰勃和软件研发部总经理，都曾有过英伟达任GPU架构师职业经历。

或许是相似的从业经历，让摩尔线程从一开始就瞄准了高难度GPU技术路线——全功能GPU。

当前，围绕图形渲染和通用计算，主要衍生出三大技术路线，分别为全功能GPU、GPGPU和ASIC。全功能GPU的核心特征是“一个芯片，多种能力”，其优势在于通用性更强，既能做图形渲染，又能做科学计算、AI训练与推理，应用场景较广。

典型如NVIDIA，既面向To B提供软硬一体的解决方案，也有消费级的产品。更重要的是生态的力量，英伟达通过CUDA生态，在GPU领域建立了一定的护城河。

摩尔线程的逻辑与英伟达如出一辙，架构上实现统一，其自研的MUSA架构能够让开发者在摩尔线程的全系列GPU上，使用统一的开发环境和工具链。这意味着摩尔线程不仅仅在卖硬件，更是在打造一个自主的计算平台。

功能定位上瞄准融合计算未来，多核异构融合架构实现同一芯片上，集成AI计算、图形渲染、光追、视频编解码等功能，这避开了与纯AI加速卡在单一算力上的“肉搏战”，有利于拓展未来数字孪生、元宇宙、具身智能等新兴场景，与英伟达的路径完全吻合。

全栈IP技术自主化也遵循了相同的逻辑，摩尔线程能够像英伟达一样，根据自身架构需求进行深度定制和优化，摆脱标准IP的束缚，实现性能和能效的突破。

在最为核心的生态一环，摩尔线程意识到CUDA生态短时间内无法替代，于是产研上选择了渐进路线，而非激进的直接替代。一方面提供与CUDA高度兼容的编程模型和工具，尽可能降低开发者的迁移成本。另一方面，也在“另起炉灶”，加紧建设自有MUSA生态。

高投入、高风险

截至目前，摩尔线程面向市场共有四款产品：AI智算产品、专业图形加速产品、桌面级图形加速产品和智能SoC类产品。

招股书显示，2024年是一道分水岭，此前构成摩尔线程的主营收产品主要为专业图形加速产品和智能SoC产品。2024年以后，市场迎来了大模型训练、推理部署和GPU云服务需求的爆发，推动其AI智算产品一跃成为“现金牛”。

2024年AI智算产品营收为3.36亿元，占摩尔线程全年营收额的77.63%。2025年仅上半年，AI智算产品营收就达到了6.65亿元，占同期营收金额的94.85%。某种程度上，此前大模型浪潮推动了这批国产GPU小龙们的上市进度。

AI智算和专业图形加速产品贡献了较高的毛利率。2024年，摩尔线程主营业务毛利率为72.32%。其中，AI智算产品毛利率为73.12%，专业图形加速产品毛利率为82.45%，而同期桌面级图形加速和智能SoC类产品毛利率均为负。2025年上半年，摩尔线程主营业务毛利率为69.17%，AI智算和专业图形加速产品毛利率分别为69.37%、73.32%，桌面级图形加速和智能SoC类产品毛利率分别为12.49%、37.5%。

摩尔线程极其符合科创板提到的“高科技投入、高风险”的特质。

从2022年到2025年上半年，摩尔线程研发费用投入分别为11.16亿元、13.34亿元、13.59亿元和5.57亿元。三年半的累积研发投入高达25.17亿元，相应的营收占比分别为2422.51%、1076.31%、309.88%和79.33%。

正是持续投入的高研发费用造成了摩尔线程如今的高亏损状态。从2022年到2025年上半年，扣除非经常性损益后归属于母公司股东净利润-14.67亿元、-17.20亿元、-16.33亿元和-3.17亿元。截至2025年6月30日，公司累计未弥补亏损为16.04亿元。

此次，摩尔线程募集资金的80亿元资金投入也放在了技术方面，新一代AI训推一体芯片、图形芯片和AISoC芯片研发项目需要资金投入共计需要约70亿元。

招股书透露的另一个风险是摩尔线程的客户集中度过高，前五大客户营业收入当期占比均超过80%。报告期内，其向前五大客户销售额分别为0.41亿元、1.18亿元、4.24亿元、6.90亿元，占比分别为89.86%、97.45%、98.16%与98.29%。

穿越行业周期，剩者为王

应当看到，摩尔线程的风险不仅仅是自身问题，更是整个GPU行业固有的周期性顽疾。本质上看，GPU行业是一个典型的由“技术-市场”双周期驱动赛道。

GPU行业发展的根本动力，源于由颠覆性技术架构革新驱动的长周期。

这一深层动力决定了产业的长期天花板与竞争格局。历史表明，每一次重大架构突破，都会开辟全新的市场空间，深刻重塑市场格局，引领者因此获得巨大的估值溢价。以英伟达为例，其通过长期高强度研发投入，在AI浪潮中占据了主导地位。这种技术领先一旦建立，便会形成极深的护城河，构筑起长期而稳固的竞争优势。

中短周期则表现为产品迭代与资本开支的共同作用，成为行业波动性的主要来源。

在产品端，消费级GPU受游戏与创意内容需求推动，更新周期约为18至24个月；而数据中心级GPU因AI算力军备竞赛，迭代周期已缩短至12至24个月。在资本端，下游云服务商与大型企业的投资节奏受到经济与AI投资热度影响，导致了市场需求的“脉冲式”波动，其典型表现为2023年的全球AI算力投资激增与随后的2024年阶段性去库存。

此外，行业的强外部性特征使其发展深受地缘政治的影响。例如英伟达芯片的出口管制政策，直接影响了全球供应链，却在客观上为国产替代创造了战略窗口期，加速了本土生态的崛起与市场格局的重塑。

对国产GPU厂商而言，当前的技术路线竞争格局，并非“你死我活”，而是分层差序竞争、场景为王。

全功能GPU路线，因其与生俱来的通用性，其战场最为广阔、天花板较高，这使得它能够探索并适配未来更多元化的AI融合落地场景；GPGPU路线，在特定的AI训练和高性能计算领域实现了极致的能效比与峰值算力，是当前数据中心大规模模型训练的绝对主力；ASIC路线则追求在单一领域内的极致，在推理端实现了无与伦比的性能、能效和成本优势，是实现AI技术在终端和边缘侧规模化落地的关键。

相比于英伟达、AMD这样的全球巨头，国产GPU厂商们仍处于发育的早期。被冠以“中国英伟达”的摩尔线程，何时能成长为真正的“英伟达”？

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