4年燒光40億后，國產GPU獨角獸再募80億豪賭

四年時間，累計虧損超53億元，研發投入超過43億元，國產GPU獨角獸摩爾線程如今帶著537億元估值沖向科創板，尋求新一輪80億元募資。

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摩爾線程募資80億決戰GPU

發行價114.28元/股，募資80億，11月24日登陸科創板——這組數字宣告了中國GPU明星企業摩爾線程的背水一戰。

11月20日晚間，摩爾線程智能科技（北京）股份有限公司公告首次公開發行股票并在科創板上市的發行價格確定為114.28元/股。公司計劃發行7000萬股，預計募集資金總額約80億元，扣除發行費用后預計募集資金凈額為75.76億元。

這一募資規模使摩爾線程成為科創板今年掛牌的最大IPO，同時114.28元/股的發行價也創下今年科創板新股發行價新高。按此發行價計算，摩爾線程上市時市值約為537.15億元。

摩爾線程的IPO進程堪稱“光速”。公司于2025年6月30日提交申請，9月26日過會，從受理到過會僅用88天，創下科創板IPO過會紀錄。這一速度背后是科創板“1+6”系列改革政策的落地成效。在政策發布100天之際，摩爾線程的過會詮釋了制度創新與科技企業的“同頻共振”。

11月13日，摩爾線程披露招股意向書，正式啟動科創板IPO發行。網上發行與網下發行將于11月24日分別通過上交所交易系統和互聯網交易平臺實施。本次發行價格114.28元/股對應的2024年攤薄后靜態市銷率為122.51倍，高于同行業可比公司平均水平。發行人和保薦人已就此提示投資風險。

根據招股書，摩爾線程此次IPO募資將主要用于四個方面：新一代自主可控AI訓推一體芯片研發項目（25.1億元）、新一代自主可控圖形芯片研發項目（25.02億元）、新一代自主可控AI SoC芯片研發項目（19.82億元），以及補充流動資金（10.06億元）。

此次上市恰逢中國GPU市場需求爆發性增長。據弗若斯特沙利文預測，2029年中國GPU市場規模將超1.3萬億元，全球占比將從2024年的15.6%大幅提升至37.8%。

摩爾線程與沐曦、壁仞、燧原并稱“國產GPU四小龍”，其率先沖線科創板，有望帶動行業迎來上市潮，加速技術自主與生態構建。

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“中國版英偉達”的崛起

摩爾線程成立于2020年10月，法人代表為原英偉達全球副總裁、中國區總經理張建中。他在英偉達14年間，將中國市場份額從不足50%提升至超80%。

創業后，張建中組建了一支涵蓋英偉達、AMD、英特爾等巨頭的頂尖團隊，攻堅全功能GPU技術。基于完全自主研發的MUSA統一系統架構，摩爾線程實現了單芯片同時支持AI計算加速、圖形渲染、物理仿真和科學計算的技術突破。

他的團隊中也不乏前英偉達員工，包括聯合創始人周苑，她曾在英偉達擔任市場生態高級總監長達16年。

摩爾線程的核心競爭力在于其自主研發的“全功能GPU”。基于自主MUSA架構，公司實現了單芯片同時支持AI計算加速、圖形渲染、物理仿真、超高清視頻編解碼的技術突破。

這種全功能路徑與英偉達更為相似，不同于其他只專注于AI加速的國產芯片公司。

在短短五年內，摩爾線程已成功量產五顆芯片，推出四代GPU架構和智能SoC產品。

其產品矩陣覆蓋了AI智算、高性能計算、圖形渲染、計算虛擬化等多個應用領域，形成了從企業級智能計算到消費級終端市場的全面布局。

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燒錢換技術

研發投入與虧損現狀

芯片行業的高投入特性在摩爾線程的財務數據上體現得淋漓盡致。2022年至2024年，公司營業收入從0.46億元增長至4.38億元，三年復合增長率達208.44%。

然而營收的高增長背后是同樣驚人的虧損。2022年至2024年，摩爾線程歸母凈虧損分別為18.39億元、16.73億元和14.91億元。

進入2025年上半年，盡管虧損面大幅收窄，但仍錄得2.70億元的凈虧損。三年半時間，公司累計虧損額接近53億元。

巨額虧損的根源在于芯片行業的天文數字般的研發投入。2022年至2024年，摩爾線程研發投入累計高達38.10億元，占同期營收總額的比例達到驚人的626.03%。

僅2024年一年，研發費用就高達13.59億元，是當年營收的三倍多。

高強度的“燒錢”模式直接反映在公司的研發費用率上——2022年至2024年，這一數字分別高達2422.51%、1076.31%和309.88%。

截至2025年6月底，公司累計研發投入已超過43億元。

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資本賭局

高增長與高虧損的冰火兩重天

翻開摩爾線程的招股書，兩組數據形成了鮮明對比。2022年至2025年上半年，公司營收從4608萬元飆升至7.02億元，三年半時間累計營收12.1億元，增長曲線陡峭。然而同一時期，公司累計虧損額高達52.76億元，僅2022年一年就虧掉18.4億元。

這種“高增長+高虧損”的模式在芯片行業并非個案，但摩爾線程的燒錢速度仍是現象級的。2024年，公司研發投入占營收比例高達309.88%。這意味著每收入1元錢，就要投入3元多用于研發。

營收結構分析揭示了公司戰略轉向。2025年上半年，AI智算業務收入占比已超過94%，而專業與桌面圖形加速收入持續萎縮。這意味著摩爾線程已從最初定位的“全功能GPU”轉向重點攻堅AI算力市場。

高投入背后是芯片行業固有的資金壁壘。一款高端GPU芯片從設計到量產需投入10-20億元，而英偉達每年研發投入超過百億美元。摩爾線程此次募資80億元，相當于將過往所有融資規模翻倍。

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技術突圍

全功能GPU的艱難征程

摩爾線程的核心競爭力在于其自主研發的“全功能GPU”。基于MUSA架構，公司實現了單芯片同時支持AI計算、圖形渲染、科學計算和視頻編解碼四大功能，這與英偉達的通用GPU路線高度相似。

成立四年來，摩爾線程完成了四代GPU架構迭代：從2021年的蘇堤架構、2022年的春曉架構、2023年的曲院架構到2024年的平湖架構。這種迭代速度在行業內極為罕見，體現了團隊深厚的技術積累。

創始人張建中的英偉達背景成為公司技術突圍的關鍵因素。他在英偉達擔任全球副總裁長達14年，核心團隊也多來自英偉達、AMD等國際大廠。這種“既懂對手又懂戰場”的優勢，使摩爾線程能夠快速定位技術突破口。

在生態建設上，摩爾線程推出MUSA統一編程模型，并開發MUSIFY工具實現CUDA代碼遷移。截至2025年6月，MUSA軟件棧已適配300余款應用，與PyTorch、TensorFlow等主流框架完成兼容。然而，與英偉達CUDA生態的400萬開發者相比，差距依然巨大。

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商業現實

大客戶依賴與供應鏈風險

摩爾線程的客戶集中度極高。2025年上半年，前五大客戶貢獻了98.29%的收入，其中單一客戶R就占了56.63%。這種大客戶依賴癥在TO B市場雖常見，但潛在風險不容忽視。

更值得關注的是公司的供應鏈風險。2023年10月，摩爾線程被美國列入“實體清單”，對其采購美國生產原材料、使用含有美國技術的知識產權和研發工具產生限制。公司不得不將晶圓代工轉向國內Foundry，聯合開發7nm工藝。

商業化進度也不盡如人意。截至2025年上半年，基于最新“平湖架構”的板卡銷量“相對較少”。公司宣稱的萬卡集群技術能力，在實際銷售中最大規模僅為2048張GPU。這與英偉達H100上市半年銷量突破10萬張形成鮮明對比。

存貨減值風險同樣存在。2024年，摩爾線程存貨跌價準備余額7153.20萬元，2025年上半年再計提7111.47萬元。部分型號可變現凈值可能低于成本，若新一代產品推出后老產品滯銷，存貨價值存在快速回落風險。

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國產替代

政策驅動下的生存邏輯

在技術差距面前，摩爾線程提出了“精度多樣性+政策支持”的競爭策略。通過支持低精度計算（如INT4/INT8）降低客戶部署成本，同時依托國內數據安全政策，推動政府、國企等關鍵領域采購國產化GPU。

這一策略已初見成效。2025年上半年來自政府項目的收入占比已達38%2024年，公司綜合毛利率達到70.71%，高于海光信息、寒武紀等同行。這顯示出國產替代政策紅利正在釋放。

政策支持確實為國產GPU提供了發展窗口。GPU作為AI、高性能計算核心硬件被納入“新基建”關鍵領域。國家通過“集成電路產業投資基金（大基金三期）”“算力基礎設施專項補貼”等政策，重點扶持國產GPU研發與產業化。

然而，政策驅動是一把雙刃劍。一位行業分析師指出：“在政企推理場景，國產GPU企業存在強競爭關系。在訓練場景，這幾家的GPU均無法和英偉達甚至華為相比。盈利前景依然主要依靠政策驅動。”

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生態困局

國產GPU的共同挑戰

摩爾線程面臨的不僅是技術挑戰，更是整個國產GPU產業的生態困局。

國際巨頭之所以難以撼動，關鍵在于其構建的軟硬一體生態。英偉達的CUDA已經成為AI開發的事實標準，形成了強大的網絡效應。

為突破生態壁壘，摩爾線程選擇兼容CUDA的路徑，通過MUSIFY工具幫助開發者遷移代碼。但這種兼容性策略也存在風險：英偉達2024年已明確禁止第三方轉譯兼容，未來可能面臨生態割裂的風險。

更為現實的是，國內AI芯片市場已呈現“一超多元”格局。英偉達占據54.4%的市場份額，華為海思占21.4%，AMD占15.2%，而摩爾線程與其他國內廠商合計僅占1%左右。在如此狹小的生存空間內，多家國產GPU企業還面臨著同質化競爭的問題。

有國產GPU企業CEO坦言：“我們花了8000萬開發的編譯器，隔壁公司居然也在做一模一樣的東西。”這種“重復造輪子”的現象，折射出國產芯片生態的分散與內耗。