3001億市值GPU龍頭居然一季度虧損0.54億

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（來源：半導體芯情）

2026年的AI芯片漲價繼續，對于人工智能芯片原廠而言，它們的營收大概率是大幅度增長的，但是利潤可不一定。

4月26日，國內原廠摩爾線程披露2026年一季報與2025年報。根據報告，2026年一季度，摩爾線程實現營收7.38億元，同比增長155.35%；歸母凈利潤0.29億元，同比增加1.42億元；歸母扣非凈利潤虧損0.54億元，虧損同比收窄60.10%。

對于公司的虧損原因，摩爾線程表示：“受益于AI產業發展及高性能GPU市場需求旺盛，公司產品競爭力與市場認可度不斷提升，帶動收入及毛利增長，虧損幅度同比收窄。公司仍處于高研發投入階段，與國際行業巨頭相比，在綜合研發實力、核心技術積累、產品生態等方面仍存在差距，目前尚未盈利且存在累計未彌補虧損。”

“公司目前仍處于核心技術和高性能產品的攻堅期，2025年研發投入高達13.05億元。由于公司產品尚未完全實現大規模業績釋放，研發投入占營業收入的比重高達86.68%，彰顯對核心技術攻堅的堅定承諾。截至2025年末，公司累計專利申請1854項，其中發明專利1743項；累計獲授權專利646項，其中發明專利590項，持續技術投入為公司保持行業前沿競爭力提供堅實保障?！蹦柧€程創始人張建中說道。

摩爾線程的營收增長還是不錯的，據悉，摩爾線程2025年實現營收15.05億元，同比增長243.37%；毛利總額達到9.87億元，較上年同期增長218.43%；歸母凈利潤、歸母扣非凈利潤分別較上年同期虧損收窄38.16%、33.38%。扣除股份支付影響因素后，2025年凈利潤虧損6.48億元，較上年同期收窄8.47億元，收窄比例達56.65%。同時，摩爾線程保持了高強度的研發投入，全年研發費用13.05億元，占比為86.68%。

雖然虧損，但是摩爾線程未來可期。隨著AI算力需求激增，作為國產GPU龍頭，摩爾線程商業化進程不斷提速，2026年一季度斬獲6.6億元夸娥智算集群大單。同時，摩爾線程表示，公司是市場中為數不多的真正實現千卡級、萬卡級大規模集群商業化應用落地的GPU供應商，公司的智算卡已在多家智算中心及云服務平臺實現部署?；谛乱淮盎ǜ邸奔軜?，公司正推進十萬卡超大規模智算集群建設和超節點等核心技術研發。

GPU運營智能體的核心芯片產品，它的前景非常廣闊。弗若斯特沙利文預測，我國AI計算加速芯片市場規模將由2024年的1425億元增至2029年的1.3萬億元，年復合增速達54%。其中，GPU市場占比超過70%。

摩爾線程在產品力上還是投入了巨大資源，也取得了不錯的研發成果。4月初，摩爾線程在其旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000上，成功實現了對智譜新一代旗艦模型GLM-5.1的Day-0極速適配，提供推理部署和訓練復現全流程支持。

摩爾線程表示，依托MUSA軟件棧強大的生態兼容性，摩爾線程技術團隊基于高性能 SGLang-MUSA推理引擎及TileLang-MUSA算子編程語言，采用PD分離架構完成深度調優，在 MTT S5000 上實現 GLM-5.1 的高效、高精度推理。這一成果彰顯了國產算力基礎設施對前沿 SOTA 模型的快速響應能力，也為行業樹立了軟硬協同應對復雜 AI 推理場景的新標桿。

摩爾線程介紹，GLM-5.1是智譜迄今最智能的旗艦模型，也是目前全球最強的開源模型。GLM-5.1大大提高了代碼能力，在最接近真實軟件開發的SWE-bench Pro基準測試中超過GPT-5.4、Claude Opus 4.6，刷新全球最佳成績。值得一提的是，在模型整體性能大幅提升外，GLM-5.1還在長程任務（Long Horizon Task）處理能力上實現了顯著突破。和當前分鐘級交互的模型不同，GLM-5.1能夠在一次任務中獨立、持續工作超過8小時，期間自主規劃、執行、自我進化，最終交付完整的工程級成果。

據介紹，自成立以來，摩爾線程一直采用Fabless經營模式，專注于全功能GPU芯片及相關產品的研發、設計和銷售，將晶圓制造、封裝測試、板卡加工等其余環節交由晶圓制造企業、封裝測試企業及其他加工廠商完成。

目前，全球集成電路行業整體呈現被部分國外頭部廠商壟斷的局面，英偉達、 AMD等企業在該領域占據主導地位。國內廠商憑借對下游客戶的緊密跟蹤服務以及快速響應需求的能力，已在各自專攻的領域獲取了一定的市場份額，并持續向新應用領域延伸，取得了一定的發展成果。

與國際龍頭公司英偉達、AMD等企業相比，摩爾線程在技術積累、產品性能等方面仍需持續提升。英偉達在GPU領域擁有深厚的技術底蘊和豐富的行業經驗，其產品在性能、兼容性以及超大規模GPU集群建設等方面具有較為明顯的技術優勢和成本優勢。

公司產品在部分性能指標上已經接近或達到國際先進水平，實現了對部分“卡脖子”領域核心產品的突破。例如，公司MTT S80顯卡的單精度浮點算力性能接近英偉達RTX 3060；基于公司MTT S5000 產品構建的千卡 GPU智算集群效率超過同等規模國外同代系GPU集群計算效率。