摩尔线程-U全功能GPU领军企业自研MUSA统一架构搭建全栈体系

图表目录图1：MUSA架构示意图 4图2：公司基于MUSA架构的云边端产品布局 5图3：公司股权结构图（截至25年末） 6图4：公司高管团队拥有丰富行业经验 7图5：公司营业收入及同比增长率 7图6：公司归母净利润及同比增长率 7图7：公司营收拆分（亿元） 8图8：公司分业务毛利率 8图9：公司费用情况（亿元） 8图10：同行业可比公司毛利率 8图公司研发投入及占比 9图12：可比公司研发费用率比较 9图13：2020-2029年中国算力规模（单位：EFLOPs） 9图14：中国AI计算加速芯片市场规模（亿元） 10图15：GPU类型及其功能定位 10图16：2020-2029年中国GPU市场规模 图17：2020-2029年中国AI智算GPU市场规模 12图18：CUDA生态系统 13图19：MUSASDK示意图 13图20：摩尔线程全功能GPU技术路线 14图21：国内外重点企业系统架构对比 14图22：第一到第五代芯片架构发布时点及关键技术优化 15图23：“花港”新架构及其性能参数 15图24：MTTS5000产品介绍 16图25：“华山”芯片示意图 16图26：MTTC256超节点规划 17图27：OISA超节点规划 17图28：KUAE万卡智算集群核心能力 18图29：2024-2025H1AI智算分业务收入（亿元） 18图30：2024-2025H1AI智算分业务收入占比 18图31：英伟达提前介入游戏开发流程，强化驱动适配能力 19图32：S80规格参数 20图33：“庐山”芯片示意图及其技术参数 20图34：“长江”SoC芯片技术参数 21图35：AI算力本：AIBOOK 21图36：家庭AI中枢：MTTAICUBE 21图37：物理AI侧产品布局 22图38：摩尔线程盈利预测 23图39：可比公司估值表 24摩尔线程：国产GPU全功能生态开拓者G算力平台”系统级解决方案提供商图1：MUSA架构示意图

全功能GPU计算领域少有的具备从底层芯片到全栈软件自研能力的公司。基于自MUSAMUSAGPU产品的核心技术基石，融合统一的硬件与软件栈，集成多种加AIAPIMUSA架构，产品在功能完备性、GPU与计算平台间的灵活迁移与高效运行，为多样化的高性能计算场景提供了稳定可靠的底层支持。公司基于MUSAGPU能终端的完整布局。在芯片架构层面，公司已完成四代GPU架构迭代，并规划了新一代AI（2021（2022023（2024之202546410AI3A15AI64倍、50倍。在AI智算产品线层面，公司提供从板卡、服务器到万卡集群的完整解决方案。AIMoE、多模态等前沿模型优化设计；服务器层面AI集群，可扩展至万卡规模，并配套RDMA网络、分布式存储及KUAEPlatform管理平台。2025年，公司进一步发布MTTC256超节点架构规划，采用计算交换一体高密设计，联合中国移动研究院、之江实验室发布OISA超节点方案，可实现单机柜128卡、双机柜并联256卡，持续提升智算系统的集成度与能效水平。在专业图形与桌面级产品方面，公司已形成覆盖企业级与消费级的多元产品系列专业图形加速产品面向工业设计、数字孪生、AI云电脑等场景，代表型号包括MTTS3000/S2000/S1000系列；桌面级产品面向AIPC、游戏及办公场景，包括MTTS80/S70/S50等系列广泛支持 ows麒麟统信等操作系统及IntelAMD海光、飞腾等CPU平台。推出MTTAIBOOKAI中枢MTT，并以E300在AI应用与模型侧：摩尔线程已构建覆盖图文视频创作、语音交互场景的全栈产品矩阵，打造端云协同的差异化AI服务能力。图2：公司基于MUSA架构的云边端产品布局公司招股说明书，公司官网，公司官方公众号，公司财报股权结构：股权结构集中，创始人为实际控制人20201025++（北京GPU及相关产品的研发、设计和销售。图3：公司股权结构图（截至25年末）iFinD，公司招股说明书公司管理团队经验丰富，拥有优秀的技术背景。公司董事长兼总经理张建中先生曾任英伟达全球副总裁兼大中华区总经理，具有超20年的行业经验，管理团队具备丰富的技术研发经验。图4：公司高管团队拥有丰富行业经验iFinD，公司招股说明书财务分析：AI智算驱动高增长，经营亏损加速收窄乘AI算力东风，摩尔线程营收实现爆发式增长，26Q1由亏转盈。GPU20220.46亿元，归母净利润为-18.942022年营收基数虽低但为后续增长奠定基础。2023年得益于数字孪生、AI1.24169%2024年来随着大模型训练与推理算力需求激增，244.38亿元，同比253%2515.06243%26Q17.38155%0.29亿元，实现由亏转盈。图5：公司营业收入及同比增长率 图6：公司归母净利润及同比增长率营业收入（亿元，左轴） yoy（右轴16141210864202022 2023 2024 2025 26Q1

300%250%200%150%100%50%0%

50-10-15-20

归母净利润（亿元，左轴）yoy（%，右轴）2022 2023 2024 2025

140%120%100%80%60%40%20%0%公司招股说明书 公司招股说明书业务重心转移，营收结构多元化。AISoC产品。公司的营收结构发生显著变化：早期以桌面级图形加速为主，202271.44%AI业图形加速领域，营收构成彻底重塑。2024AI77.63%，202594.85%20242.48%20250.49%。2022年的-70.08%202566%，超越AI速业务成为了公司盈利的核心支柱。图7：公司营收拆分（亿元） 图8：公司分业务毛利率其他 SoC 桌面级图形加速 专业图形加速 AI智8765432102022 2023 2024 25H1

AI智算AI智算桌面级图形加速其他专业图形加速SoC20222023202425H10%-50%公司招股说明书 公司招股说明书图9：公司费用情况（亿元） 图10：同行业可比公司毛利率销售费用 管理费用 研发费用 财务费用16141210864202022 2023 2024 2025

0%-20%-40%-60%-80%

海光信息 寒武纪 景嘉微沐曦股份 摩尔线程2022202220232024202526Q1公司招股说明书 公司招股说明书GPUGPU芯片架构AISoC20251231202513.05始终维持较高水平。图11：公司研发投入及占比 图12：可比公司研发费用率比较研发投入（亿元，左轴）研发费用率（右轴）16141210864202022 2023 2024 2025 公司招股说明书

3000%2500%2000%1500%1000%500%0%

海光信息 寒武纪 景嘉微沐曦股份 摩尔线程2022 2023 2024 2025 26Q1公司招股说明书注：纵轴为对数刻度行业：算力腾飞，全功能GPU需求高启美国出口限制叠加算力需求爆发，国产芯片替代空间广阔中国智能算力建设迎来政策与市场双轮驱动，国产替代是算力体系建设的重要抓手。大语言模型和多模态生成式AI的兴起正快速提升训练与推理的算力需求，使智算中心成为战略新型基础设施的重要组成部分。弗若斯特沙利文统计结果显示中国算力规模2020202445.9202202940%。AI技术产业化突破的关键方向，GPUGPUGPUGPUGPU续突破，将引导国产替代进入放量阶段。图13：2020-2029年中国算力规模（单位：EFLOPs）4000复合年均增长率：45.9复合年均增长率：403000250020001500100050002020 2021 2022 2023 2024 2025E2026E2027E2028E2029E中国AI芯片市场持续扩容，GPU主导地位依旧。2029AI2024年的千亿级激增至万亿元，2025202953.7%202469.9%2029GPU产品提供了长期需GPU司提供了显著成长空间。复合年均增长率：68.8%复合年均增长率：53.7%图14：中国AI计算加速芯片市场规模（亿元）复合年均增长率：68.8%复合年均增长率：53.7%16,000

GPU 其他AI芯片30.10%69.90%30.10%69.90%12,00010,0008,000

202422.70%77.3%22.70%77.3%4,0002,0000202020212022202320242025E2026E2027E2028E2029E弗若斯特沙利文，公司招股说明书

2029EGPU：AI智算正当时，桌面&边缘未来可期根据功能定位的不同，GPU可分为全功能GPU、图形GPU和GPGPU中全功能GPU图形GPU：PC2D/3D（2GPGPU通用并行计算任务（GPAIAIGPU搭建。图15：GPU类型及其功能定位东吴证券研究东吴证券研究GPU产业下游可分为AI智产品与桌面级产品两大板块，其中AI智产品已成为核心增长引擎，2024年占整市场份额达61%，桌面级产品占比39%。AI智GPUAI智GPU2020142.862024996.72亿元，2020-2024CAGR62.5%，显著高于整市场增202910333.40亿元，2025-2029年CAGR为56.7%，智产品占整GPU市场的份额将持续升。数据中心GPU：AI智市场的核心细分领域，2020-2024年市场规模从82.00687.222020-2024年占整GPU42%。根据弗若沙利文预测，2025-202955.7%的CAGR持续增长，20296639.16亿元，仍是市场的核心需求支柱。其 I智 产（含边缘计 云计 产品20202024年市场模为年占整 市场份额19%根据弗若 沙利文预测未来增 将进一升，2025-2029年CAGR预计达58.8%，2029年市场规模有望达到3694.24亿元，成为AI智领域的重要补充增长极。桌面级GPU市场规模2020241.912024641.45亿元，2020-2024CAGR27.6%，低于整市场增。尽管受全球PCAIPC等需求拉动，已展现出逆势增长的韧性。根据弗若沙利文预测，2029GPU3302.38亿元，2025-2029CAGR将升至年平，有望成为继AI智后的又一重要增长极。16：2020-2029年中国GPU市场规模桌面级产品（亿元）AI桌面级产品（亿元）AI智产品（亿元）14,00012,00010,0008,0006,0004,0002,00002020 2021 2022 2023 2024 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E弗若 沙利文，公 招股明书，东吴证券研究11/27东吴证券研究东吴证券研究17：2020-2029年中国AI智 GPU市场规模其AI其AI智产品（亿元）数据中心产品(亿元）10,0008,0006,0004,0002,00002020 2021 2022 2023 2024 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E弗若 沙利文，公 招股明书，东吴证券研究MUSA架构支撑硬件高频迭代，智 核心&消费领域协您并进底层架构：自研MUSA 一GPU架构，兼容CUDA生 ，支撑产快 迭代摩尔线程的核心稀缺性来自其在国产厂商中独有的全功能GPU是面向其自主用GPU打造的全栈式并行计开发平，以高度兼容的架构设计，实现了对行业内CUDA生的高度兼容。MUSAISA、一驱动与一调度SoC在一软件栈下运行，多模AI、数字李生和科学仿真等多领域复杂任务供系级支撑。MUSA软件栈包括丰富的加库与一化开发工具，助力开发者降低开发门槛。MUSACUDA生，从底层编译器、RuntimeCUDACUDA生编写的程序利应用至MUSA平。依爬这一性，开发者可直CUDAAI训练、高性能计等场景供了高效可靠的国产用力解决方案。12/27英伟达官网图19：MUSASDK示意图摩尔线程官网MUSA实现全形态GPU的统一架构部署的核心是“异构融合+软硬协同”，显著降MUSA被定义为“GPU计算加速架构OSAISoCMCCLFP8动ISAGPU”的高复杂度部署模式，MUSA实现“MUSAMUSA统一架构统一指令/驱动/调度AI全域算力底座单芯片全功能GPU集成四大计算引擎全栈软件系统跨场景产品矩阵多引擎协同能力兼容主流生态迁移路径 云端/专业/桌面/端侧 支持复杂负载混与生态构建 场景降低适配成本，具备跨场景一致性优势摩尔线程官网MUSA的商业价值在于通过高兼容性降低客户迁移成本，从而实现快速市场切入。MUSA在战略上采用“”CUDA度、行业合作与量产能力上持续投入以稳固竞争位置。图21：国内外重点企业系统架构对比公司招股说明书摩尔线程的优势在于体系化能力的稀缺性。全功能覆盖驱动更广市场空间，五代AIPC图形GPU+栈+可规模化”的体系性竞争力。智算核心：全功能GPU一年一更迭，超节点与万卡集群构筑系统级竞争力S5000旗舰产品支持FP8，下一代“庐山”性能再迭代支持FP4全功能GPU逐年更新，从MUSA架构奠基走向FP4-FP64全精度支持。①“苏堤”（2021I（2022UDirectX11/122023I20248IDeepseek前沿大模型预训练需求提供万卡级集群智算中心的算力底座，产2025464MTFP6/MTFP450%10倍。图22：第一到第五代芯片架构发布时点及关键技术优化公司招股说明书，公司2025年财报图23：“花港”新架构及其性能参数公司官方公众号旗舰芯片- S5000FP8-FP64卡AI算力最高可达稠密作为摩尔线程面向智算中心场景推出+全精度+AIFP8能000A、AI训练/GPUKUAES5000携手智源FlagOS：基于原生FP8引擎，Day-0适配DeepSeek-V4等前沿大模型。S5000FlagOSDeepSeek-V4-FlashDay-0DeepSeek-V4-FlashMoE284BtokenSparseAttention等算子优化提出更高要求。FlagOSFP8算子、SparseAttention、混合精度路径转换等关键环节进行适配，S5000FP8GPU对新一代大模型的承载效率和生态兼容性。图24：MTTS5000产品介绍产品规格 液冷 风冷AI算力（Dense稠密）1000TFlops920TFlops显存容量80GB80GB显存宽带1.6TB/s1.6TB/s卡间互联MTlink（8卡全互联）784GB/s784GB/s下一代“华山”芯片基于“花港”架构，专注AI训推一体与超大规模智能计算。FP4FP64卡级智算集群提供稳定高效的算力支撑，是构建下一代“AI工厂”的坚实底座。图25：“华山”芯片示意图规划超节点方案，系统级算力密度大幅提升（1）公司面向下一代超大规模智算中心，25MUSAMTTC256超节点架构，重点围绕高密度硬件形（）A协同创新平台，263之江实验室等产业伙伴联合发布《OISA32卡64128256卡部署，OISA2.0AI算力基础设施向高密度、高带宽、低时延和标准化方向演进。图26：MTTC256超节点规划 图27：OISA超节点规划公司官方公众号 公司官方公众号夸娥万卡集群，树立国产智算效率标杆基于MTTS5000打造的夸娥万卡智算集群，在大模型训练与推理能力上展现出领MFU60%MoEMTTS5000FP8能力，完整复现顶尖大模型训练流程，FlashAttention算力95%8U（2）推理侧：DeepSeekR1671B全量TT0efill/ode4000/100token/s，GPU在大模型场景的规模化落地能力。图28：KUAE万卡智算集群核心能力公司官方公众号AI2024AI3.351.83/1.24/0.2855%/37%/8%，2025H1AI6.655.5583%0.982%AI价值、规模化的算力集群交付模式集中。图29：2024-2025H1AI智算分业务收入（亿元） 图30：2024-2025H1AI智算分业务收入占比一体机 板卡 集群0.120.980.120.981.831.245.550.2865432102024 2025H1

0%

一体机 板卡 集群8%8%2%15%37%83%55%2024 2025H1iFinD，招股说明书 iFinD，招股说明书消费进展：基于自研SoC，构筑领域核心竞争优势边缘与终端产品线目前主要包括桌面图形加速显卡、专业视觉加速卡、边缘AI计算模组以及个人/家庭智算终端设备。图形加速产品：从云端渲染到桌面消费的全覆盖图形GPU市场空间广阔，国产化替代机遇清晰。JPR2025PC独立显88354K/8K内容创AR/VR刚性需求。当前市场仍由英伟达、AMDGPUGPU国产化突破。图31：英伟达提前介入游戏开发流程，强化驱动适配能力英伟达官网MTTS80：国内首款支持 ows操作系统及DirectX图形API的消费级显卡产品面向大众用户提供3A游戏日常娱乐与多媒体处理能力硬件侧配备个MUSA核心16GBGDDR6显存448GB/s显存带宽及PCIeGen5x16接口具备较8K3DMUSA统一系统架构，S80不仅强化GPU展奠定基础。图32：S80规格参数摩尔线程官网下一代“庐山”芯片专攻高性能图形渲染。性能实现全面跨越：几何处理性能提升16倍，AI6450AI生成式渲染、UNITE渲染架构及全新硬件光追引擎，为3A游戏、高端图形创作提供强大算力支持。图33：“庐山”芯片示意图及其技术参数量子位终端设备：基于自研“长江”SoC，个人家庭场景全覆盖SoC推出AI算力本AIBOOK以及家庭AI中枢AICUBE，构建云边端一体化能力。MTTAIBOOKAI学习与开发者场AI算产品形成云端训练-边缘推理-AIAICUBE，以全域智能体“小麦”为核心，以端侧本地算力为引擎，以全闪存私有云为OSAI中枢。图34：“长江”SoC芯片技术参数公司官方公众号图35：AI算力本：AIBOOK 图36：家庭AI中枢：MTTAICUBE公司官方公众号 公司官方公众号物理AI侧：布局MTLambda全栈具身智能仿真平台面向物理AI，公司发布MTLambda全栈具身智能仿真平台，该平台构建了从底GPU实现渲染、AIAIMTLambda-LabMTLambda-SimGPUAI落地中的平台价值。图37：物理AI侧产品布局公司官方公众号盈利预测与投资建议盈利预测我们预测公司2026-2028年营业收入32.74/55.47/83.11亿元，增速分别为117%/69%/50%，综合毛利率67%/67%/67%。分业务假设如下：GPU司早期营收基数较低。2025AI算力需求东风，以及公司“GPU芯片-夸娥集202515.0620262026-2028120%/70%/50%32.14/54.64/81.96亿元。考虑到云端产品成熟放量后毛利率2026-202868%/68%/67%。S802-3AIPCPCSoC类产品：AI应用深化带动需求从云AIBOOK&应用深化浪潮逐渐提升。综合考虑以上因素，我们预测2026-202850%/50%/50%0.38/0.57/0.86亿元。25年公司布局多元终端场景导致的毛利率偏低，未来随着产品放量以及稼动率2026-202845%/46%/47%。图38：摩尔线程盈利预测预测投资建议GPUAI2026-2028年实现营业33/55/83PS88/52/35倍，高于行业可比公司平均水平，横GPUPSPS图39：可比公司估值表iFinD 预测注：除摩尔线程采用东吴预测外，其他上市公司均采用iFinD一致预期。以上信息截至2026年7月17日。风险提示MUSA（（如纯计算卡品定价压力、市场份额扩张不及预期的风险，进而影响长期盈利能力。GPUAI计算赛道属于典型的技术（Chiplet集成、关键计算精度（FP4、FP8支持、AI算法硬件适配等方面进展滞后，将导致产品性能与能效比落后摩尔线程-U三大财务预测表资产负债表（百万元）2025A2026E2027E2028E利润表（百万元）2025A2026E2027E2028E流动资产14,40014,84715,44217,144营业总收入1,5063,2745,5478,311货币资金及交易性金融资产9,3559,8759,64110,704营业成本(含金融类)5181,0931,8312,775经营性应收款项2,2161,5661,9132,103税金及附加5566存货1,3321,8222,2882,729销售费用233327416540合同资产0000管理费用385409444499其他流动资产1,4971,5831,6001,608研发费用1,3052,0302,7733,324非流动资产9391,2481,4931,704财务费用45(223)(230)(216)长期股权投资26262626加:其他收益36495558固定资产及使用权资产4526769251,142投资净收益55344在建工程0000公允价值变动1000无形资产56514641减值损失(115)(15)(20)(23)商誉0000资产处置收益0000长期待摊费用3333营业利润(1,008)(331)3461,422其他非流动资产401492492492营业外净收支0000资产总计15,33916,09516,93518,848利润总额(1,008)(331)3461,422流动负债2,3843,4323,9264,424减:所得税(7)0071,4511,7272,0272,327净利润(1,001)(331)3461,415经营性应付款项204364407462减:少数股东损益0000合同负债22426499540归属母公司净利润(1,001)(331)3461,415其他流动负债7089159931,095非流动负债1,4951,5041,5041,504)(2.13)(0.70)0.743.01长期借款1,4861,4861,4861,486应付债券0000EBIT(1,013)(553)1171,206租赁负债5555EBITDA(900)(382)3571,527其他非流动负债5131313负债合计3,8804,9355,4305,928毛利率(%)65.5766.6166.9966.61归属母公司股东权益11,45911,15911,50512,920归母净利率(%)(66.47)(10.10)6.2417.02少数股东权益0