前言：

近日，被冠以[国产GPU第一股]的摩尔线程正式开启申购，114.28元/股的发行价不仅刷新了2025年A股最贵新股纪录，更让其上市后总市值飙升至537亿元。

从6月30日申请获受理到9月26日过会仅用88天，全程122天完成IPO全流程，这场[闪电上市]不仅创下科创板审核速度新纪录，更以80亿元的募资规模登顶本年度科创板最大融资项目。

从英伟达系创业到科创板[最快IPO]

2020年10月，前英伟达全球副总裁、中国区总经理张建中带着一支[英伟达基因]浓厚的核心团队正式启动运营。

成立不满100天，摩尔线程便完成两轮融资，估值突破10亿美元，刷新当年[最快独角兽晋升纪录]。

2025年，其上市进程更是一路[绿灯]，在科创板[1+6]新政的加持下，仅用122天就走完从受理到注册的全流程，这样的速度在过去两年的A股市场几乎不可想象。

成立五年间，摩尔线程已量产五颗芯片，推出四代GPU架构，构建起覆盖[云—边—端]的全栈AI产品矩阵。

成为国内少数能提供从FP8到FP64全计算精度支持、率先推出DirectX12图形加速引擎的GPU厂商。

其自主研发的MUSA架构，实现了单芯片同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算的技术突破。

MTT S80显卡的单精度浮点算力已接近英伟达RTX 3060，千卡GPU智算集群效率更是超越同等规模国外同代产品。

业务层面，摩尔线程完成了从[卖硬件]到[卖解决方案]的关键转型。

招股书显示，2025年上半年，公司前两大客户分别贡献3.97亿元和2.17亿元收入，合计占总营收的84.6%，而这两大客户采购的核心产品正是AI智算集群设备和智算板卡。

相比之下，传统板卡经销商的收入占比已不足3%，标志着企业商业重心已转向为大型客户提供软硬一体的算力解决方案，这一转型精准契合了AI、数字孪生等新兴产业的算力需求。

财务数据上，摩尔线程呈现出典型的硬科技成长曲线。2022年营收仅0.46亿元，2024年跃升至4.38亿元，2025年前三季度更是达到7.85亿元，三年复合增长率高达208.44%。

高增长背后，是AI智算业务的强势爆发。2024年该业务收入占比从0飙升至77.6%，2025年上半年进一步提升至95%，且毛利率维持在69%以上的高位，成为公司的核心盈利支柱。

高估值下的亏损困局与成长隐忧

然而，与资本市场的狂热形成鲜明对比的，是摩尔线程尚未盈利的现实。

招股书显示，2022年至2025年前三季度，公司累计亏损已达59.39亿元，其中2025年前三季度净亏损7.24亿元，预计全年扣非归母净利润亏损区间为8.78亿元至12.38亿元。

截至2025年6月30日，公司累计未弥补亏损约14.8亿元，招股书明确提示[投资者短期内无法获得现金分红]。

巨额亏损的根源，在于芯片行业[研发先行]的刚性成本。

2022年至2024年，摩尔线程累计研发投入高达38.1亿元，占同期营收总额的626.03%，仅2024年研发费用就达13.59亿元，是当年营收的3倍多。

为维持技术竞争力，公司组建了一支超800人的研发团队，2024年研发人员平均年薪约80.5万元，堪比腾讯、阿里等科技大厂，高额的人力成本进一步加剧了资金压力。

除了持续亏损，业务结构中潜藏的风险同样值得警惕。

①客户集中度过高的问题，2025年上半年前五大客户营收占比高达98.29%，前两大客户贡献超八成收入。

这种对大型B端客户的高度依赖，意味着单一客户合作变动就可能对业绩产生重大冲击。

②消费级市场的水土不服，代表桌面图形加速产品的S70、S80系列在2022-2024年长期处于毛利率为负的状态，最高亏损幅度达116.47%。

即便2025年上半年毛利率转正至12.49%，仍远低于AI智算业务的盈利水平，反映出公司在消费级市场与英伟达等国际巨头竞争时的弱势。

市场份额方面，摩尔线程仍处于起步阶段。2024年，其AI智算产品、图形加速产品在国内细分市场的占有率均不足1%，专业/桌面级图形加速产品收入自2023年起持续下滑。

而国内市场的竞争已进入白热化阶段，同为[国产GPU四小龙]的沐曦股份已于11月13日获科创板IPO注册批复。

百度昆仑芯、壁仞科技、燧原科技等企业均已形成较强竞争力，行业呈现[百家争鸣]的格局，市场蛋糕的争夺将日趋激烈。

供应链风险更是悬在头顶的[达摩克利斯之剑]，2023年10月，摩尔线程被列入美国[实体清单]，先进制程代工和EDA工具的使用受到限制，公司不得不将晶圆代工转向国内厂商，联合开发7nm工艺。

尽管目前已实现部分供应链的国产化替代，但在高端芯片制造领域，国内厂商与国际顶尖水平仍有差距，未来若面临更严格的技术封锁，可能会打乱其产品迭代节奏。

国产GPU的战略价值与生态使命

如果仅从商业逻辑审视，摩尔线程的高估值似乎难以理解：市销率高达122.51倍，盈利遥遥无期，核心技术与英伟达仍有代际差距。

但放在复杂的国际形势与国家战略背景下，其背后的深层价值便清晰显现，这不仅是一家企业的IPO，更是国产算力自主可控进程中的重要布局。

算力已成为数字化时代的基础生产要素，而GPU作为AI与科学计算的核心引擎，其供应安全直接关系到国家经济与科技发展的命脉。

近年来，美国持续升级AI芯片出口管制，英伟达、AMD等企业的高端芯片在华供应受限，而中国智能算力需求却在爆发式增长。

IDC预测，2024年中国智能算力规模将达725.3EFLOPS，同比增长74.1%。

弗若斯特沙利文更是预计，2029年中国GPU市场规模将达1.36万亿元，全球占比从2024年的15.6%提升至37.8%。

巨大的市场缺口与迫切的国产替代需求，为摩尔线程们提供了发展窗口期。

摩尔线程的战略价值，体现在[自主可控]的底线意义上。

假设极端情况发生，外部高端算力供应被切断，一个哪怕性能仅有对手百分之几十，但能够自主可控、持续迭代的国产GPU供应体系，其价值不言而喻。

这种[有]与[能用]的战略意义，正是资本市场愿意为其支付高额溢价的核心逻辑之一，也是其在商业竞争劣势下仍能获得资本支持的根本原因。

此外，摩尔线程的上市将带动整个国产GPU产业生态的协同发展。

GPU产业的强大绝非一家公司之事，背后需要庞大的软件生态、应用场景和人才体系支撑。

摩尔线程通过IPO募集的80亿元，将主要用于新一代AI训推一体芯片、图形芯片、AI SoC芯片研发。

这不仅能推动自身技术迭代，更能吸引更多资金、人才流入赛道，加速本土生态培育。

目前，其MUSA软件栈已适配超千款应用，与PyTorch、TensorFlow等主流框架完成兼容，尽管与英伟达CUDA生态的400万开发者规模仍有差距，但已迈出了关键一步。

技术突围、生态攻坚与长期主义的考验

回顾[AI芯片第一股]寒武纪的历程，2020年上市首日市值突破千亿元后，经历了长达三年的股价阴跌，市值蒸发超过80%，直到2023年初才随AI行情回暖反弹。

这一经历印证了GPU行业流传的老话，[三年流片、三年生态、三年赚钱]，摩尔线程正处在这条赛道的关键节点，面临着技术、生态、商业三重考验。

尽管摩尔线程在部分性能指标上已接近国际先进水平，但在绝对算力、能效比、先进制程等方面，与英伟达仍有数量级差距。

摩尔线程选择[兼容+开源]的双轨战略，通过MUSIFY工具实现CUDA代码迁移，是一种务实的选择，但兼容性与性能往往难以兼得，且随着CUDA不断迭代，保持兼容的难度将越来越大。

更严峻的是，英伟达2024年已明确禁止第三方转译兼容，未来摩尔线程可能面临生态割裂的风险，必须加快构建自主可控的软件生态，才能在长期竞争中立足。

商业层面，摩尔线程需要在保持高增长的同时，逐步缩小亏损、提升市场份额。

公司预计最早于2027年实现盈利，但这一目标的实现需要满足严苛的条件。

2027年营收需达到59.83亿元，整体毛利率维持在61%，且包含约3.07亿元的政府补助。

对于2025年前三季度营收7.85亿元的摩尔线程来说，未来两年需保持极高的增长速度，这意味着其不仅要巩固现有客户，还要拓展更多行业应用场景，降低客户集中度，同时在消费级市场找到差异化竞争优势。

结尾：

在中美科技博弈的大背景下，国产GPU的崛起不仅是企业的商业追求，更是国家战略的必然要求。

道阻且长，行则将至。537亿市值不是终点，而是国产GPU产业突围的起点。在资本狂欢褪去之后，真正的竞争才刚刚开始。

部分资料参考：DoNews：《摩尔线程：[中国版英伟达]的[三高]叙事》，另镜：《资本盛宴与现实骨感：摩尔线程80亿IPO背后的双面叙事》，博望财经：《[中国版英伟达]摩尔线程IPO的资本赌局与国产算力突围》，21世纪经济报道：《摩尔线程三年亏近60亿，狂揽537亿估值，创科创板年内最大IPO》，新财富杂志：《摩尔线程如何撑起537亿估值？》，经济观察报：《摩尔线程上市临近[中国版英伟达]之争硝烟渐浓》