跳出同質(zhì)化陷阱，回歸GPU“通用計算”的本質(zhì)。

全球人工智能算力競賽愈加白熱化，國產(chǎn)替代亦進入了深水區(qū)。作為國產(chǎn)GPU賽道的重量級選手，摩爾線程（688795.SH）于2月27日晚發(fā)布了其上市以來的首份業(yè)績快報。

快報顯示，摩爾線程交出了一份驚喜的答卷：2025年實現(xiàn)營收15.05億元，達到2024年的3.4倍（同比暴增超2.4倍）；歸母凈利潤虧損10.24億元，較上年同期顯著收窄。

自去年底摩爾線程啟動上市進程以來，“國產(chǎn)GPU四小龍”在資本市場收獲了空前的關(guān)注度。如今，隨著梯隊內(nèi)企業(yè)陸續(xù)登陸資本市場，摩爾線程與“AI芯片一哥”寒武紀(jì)（688256.SH）共同成為了當(dāng)前國產(chǎn)算力軍團中最受矚目的“雙子星”。

01

財務(wù)曲線的共振與技術(shù)路線的分野

在當(dāng)前的資本市場中，人們往往習(xí)慣將摩爾線程與寒武紀(jì)放在一起比較。確實，從財務(wù)生命周期來看，兩家企業(yè)展現(xiàn)出了高度一致的“科技巨頭成長規(guī)律”：長期研發(fā)投入、階段性虧損、跨過技術(shù)門檻、營收的爆發(fā)式增長、虧損收窄直至盈利。

2020年至2024年，寒武紀(jì)連續(xù)五年虧損，合計虧損金額超38億元；而摩爾線程在2022年至2025年上半年的三年半時間里，累計研發(fā)投入也超過了43億元。高強度的“燒錢”曾讓市場充滿疑慮，但在大模型時代的算力饑渴下，這些投入迎來了驚人的回報。

根據(jù)寒武紀(jì)發(fā)布的2025年業(yè)績快報，其實現(xiàn)營業(yè)收入64.97億元，同比增長453.21%，歸屬于母公司所有者的凈利潤為20.59億元，同比扭虧為盈。寒武紀(jì)的盈利釋放了一個強烈的產(chǎn)業(yè)信號：國產(chǎn)算力企業(yè)“燒錢換技術(shù)、技術(shù)換市場”的邏輯是跑得通的，行業(yè)盈利拐點已大幅提前。

而在財務(wù)曲線上緊隨其后的摩爾線程，2025年15.05億元的營收規(guī)模和顯著收窄的虧損，正預(yù)示著它已經(jīng)站在了由虧轉(zhuǎn)盈的前夜。

然而，如果說兩者在商業(yè)變現(xiàn)的節(jié)奏上是“殊途同歸”，那么在底層的技術(shù)路線上，摩爾線程與寒武紀(jì)則是截然不同的兩種流派。

寒武紀(jì)是典型的“AI專精特長生”。從早期為華為提供終端NPU IP起家，寒武紀(jì)的路線是深耕AI專用加速器（ASIC/NPU），并最終實現(xiàn)了“云、邊、端”AI計算場景的全覆蓋。它將深度學(xué)習(xí)矩陣運算的技能點到了極致。

相比之下，摩爾線程選擇的則是一條技術(shù)門檻極高、但也更為廣闊的全能選手之路——全棧自研的全功能GPU。

02

跳出同質(zhì)化陷阱

摩爾線程的全功能GPU“護城河”

當(dāng)下國產(chǎn)算力賽道存在一個明顯的“同質(zhì)化陷阱”：為了快速切入市場，大多數(shù)廠商都緊盯AI加速這一單一方向，扎堆研發(fā)“專用的AI加速器”。這雖然能在特定模型跑分上取得亮眼成績，但往往難以兼容復(fù)雜的軟件生態(tài)，本質(zhì)上仍未擺脫對國外底層架構(gòu)的路徑依賴。

摩爾線程從2020年成立之初，就跳出了這個怪圈，堅持“AI與圖形雙輪驅(qū)動”。其核心團隊匯聚了大批來自英偉達、AMD等國際巨頭的資深工程師，平均擁有20年以上GPU全鏈條研發(fā)經(jīng)驗。這種基因決定了其產(chǎn)品底色：回歸GPU“通用計算”的本質(zhì)。

摩爾線程的核心壁壘在于其自研的MUSA元計算統(tǒng)一架構(gòu)。這不是簡單的“拿來主義”修改，而是覆蓋芯片架構(gòu)、指令集、編程模型、軟件棧的全鏈路自主技術(shù)。更關(guān)鍵的是，摩爾線程是國內(nèi)極少數(shù)能做到單芯片集成四大引擎的廠商：AI計算、圖形渲染、科學(xué)計算、超高清視頻編解碼。

舉個直觀的例子：市面上許多號稱對標(biāo)H200的AI芯片只能做智算中心的模型訓(xùn)練，無法輸出圖形；而摩爾線程的顯卡，既能在B端智算中心支撐千億甚至萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練，又能在C端流暢運行3A游戲、工業(yè)設(shè)計與物理仿真軟件。這種全場景覆蓋的能力，在國產(chǎn)算力生態(tài)中幾乎是獨一份。

這條路不僅技術(shù)復(fù)雜度遠高于專用AI加速器，研發(fā)投入更是一眼望不到邊。但戰(zhàn)略意義同樣巨大：全功能GPU是目前兼容現(xiàn)有軟件生態(tài)（如CUDA）、降低用戶遷移成本的最佳載體，更是保障國家關(guān)鍵數(shù)據(jù)安全與產(chǎn)業(yè)自主可控的必經(jīng)之路。

03

從產(chǎn)品迭代到規(guī)?；涞?/p>

摩爾線程引領(lǐng)突圍

高額的研發(fā)投入已經(jīng)轉(zhuǎn)化為摩爾線程極具壓迫感的產(chǎn)品迭代速度。短短幾年間，摩爾線程先后推出了“蘇堤”“春曉”“曲院”“平湖”架構(gòu)。在2025年底的開發(fā)者大會上，更是揭曉了全新架構(gòu)“花港”，并重磅發(fā)布“夸娥”萬卡智算集群，具備了支撐萬億參數(shù)模型訓(xùn)練的工程能力。

同時，自研的MTLink高速互聯(lián)技術(shù)和異構(gòu)融合內(nèi)存設(shè)計，有效解決了大模型訓(xùn)練“算力瓶頸”和“數(shù)據(jù)搬運延遲”的痛點，讓其集群效率足以比肩國際同代產(chǎn)品。

進入2025年，摩爾線程旗艦級訓(xùn)推一體卡MTT S5000迎來了高光時刻。這張基于“平湖”架構(gòu)打造的算力巨獸，單卡AI算力（稠密）最高可達1000TFLOPS，配備80GB顯存和1.6TB/s帶寬。更重要的是，它在生態(tài)落地上展現(xiàn)出了驚人的適配效率：

·大模型圈：與硅基流動合作，完成對DeepSeek-V3 671B滿血版的深度推理適配，單卡Prefill吞吐超4000 tokens/s；率先完成GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5、Qwen3.5等SOTA大模型的深度適配，實現(xiàn)“即出即用”。

·具身智能：聯(lián)合北京智源，依托S5000千卡智算集群，成功完成具身大腦模型RoboBrain 2.5的全流程訓(xùn)練。

·自動駕駛：與小馬智行、五一視界等企業(yè)合作，推進世界模型及車端模型訓(xùn)練驗證，深度優(yōu)化智駕仿真平臺。

不論是大模型訓(xùn)練與推理、智能駕駛仿真，還是具身智能的訓(xùn)練，摩爾線程憑借一款全功能GPU，真正打通了多維度的商業(yè)場景。

04

決戰(zhàn)窗口期

國產(chǎn)GPU迎來最好的時代

當(dāng)前的宏觀環(huán)境，為國產(chǎn)算力騰出了史無前例的市場真空。據(jù)此前媒體報道，由于眾所周知的原因，某國際巨頭的高端AI芯片在華交付頻頻遇阻，這為國內(nèi)企業(yè)憑空讓出了巨大的市場蛋糕。

然而，空出的市場不僅意味著機遇，更意味著殘酷的淘汰賽。目前的國產(chǎn)替代已經(jīng)從早期的“為了替代而替代（可用）”，進入到了“拼性價比、拼生態(tài)、拼集群穩(wěn)定性（好用）”的深水區(qū)。市場上出貨量超萬卡的國產(chǎn)AI芯片企業(yè)已達近十家，BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也攜自研芯片在資本市場躍躍欲試。

面對激烈的競爭，摩爾線程的底氣在于其“不偏科”的全功能布局。由于同時握有To B（智算中心、政企）和To C（消費級顯卡、PC）兩張牌，其未來的成長天花板和抗風(fēng)險能力遠非單一路線的企業(yè)可比。

隨著營收規(guī)模以倍數(shù)級擴張、規(guī)模效應(yīng)顯現(xiàn)以及研發(fā)費用率的逐步優(yōu)化，摩爾線程距離真正的盈利只差最后的大規(guī)模交付放量。在寒武紀(jì)已經(jīng)探明的“盈利航線”指引下，作為國產(chǎn)算力雙子星之一的摩爾線程，正在用自己的方式，加速沖向?qū)儆谌δ蹽PU的盈利拐點。