4年燒光40億后，國產(chǎn)GPU獨角獸再募80億豪賭

四年時間，累計虧損超53億元，研發(fā)投入超過43億元，國產(chǎn)GPU獨角獸摩爾線程如今帶著537億元估值沖向科創(chuàng)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(zhàn)GPU

發(fā)行價114.28元/股，募資80億，11月24日登陸科創(chuàng)板——這組數(shù)字宣告了中國GPU明星企業(yè)摩爾線程的背水一戰(zhàn)。

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(fā)行股票并在科創(chuàng)板上市的發(fā)行價格確定為114.28元/股。公司計劃發(fā)行7000萬股，預計募集資金總額約80億元，扣除發(fā)行費用后預計募集資金凈額為75.76億元。

這一募資規(guī)模使摩爾線程成為科創(chuàng)板今年掛牌的最大IPO，同時114.28元/股的發(fā)行價也創(chuàng)下今年科創(chuàng)板新股發(fā)行價新高。按此發(fā)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(chuàng)下科創(chuàng)板IPO過會紀錄。這一速度背后是科創(chuàng)板“1+6”系列改革政策的落地成效。在政策發(fā)布100天之際，摩爾線程的過會詮釋了制度創(chuàng)新與科技企業(yè)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(chuàng)板IPO發(fā)行。網(wǎng)上發(fā)行與網(wǎng)下發(fā)行將于11月24日分別通過上交所交易系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)交易平臺實施。本次發(fā)行價格114.28元/股對應的2024年攤薄后靜態(tài)市銷率為122.51倍，高于同行業(yè)可比公司平均水平。發(fā)行人和保薦人已就此提示投資風險。

根據(jù)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(fā)項目（25.1億元）、新一代自主可控圖形芯片研發(fā)項目（25.02億元）、新一代自主可控AI SoC芯片研發(fā)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(fā)性增長。據(jù)弗若斯特沙利文預測，2029年中國GPU市場規(guī)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(chǎn)GPU四小龍”，其率先沖線科創(chuàng)板，有望帶動行業(yè)迎來上市潮，加速技術自主與生態(tài)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(qū)總經(jīng)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(chuàng)業(yè)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(fā)的MUSA統(tǒng)一系統(tǒng)架構，摩爾線程實現(xiàn)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(lián)合創(chuàng)始人周苑，她曾在英偉達擔任市場生態(tài)高級總監(jiān)長達16年。

摩爾線程的核心競爭力在于其自主研發(fā)的“全功能GPU”。基于自主MUSA架構，公司實現(xiàn)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(chǎn)芯片公司。

在短短五年內(nèi)，摩爾線程已成功量產(chǎn)五顆芯片，推出四代GPU架構和智能SoC產(chǎn)品。

其產(chǎn)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(yè)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(fā)投入與虧損現(xiàn)狀

芯片行業(yè)的高投入特性在摩爾線程的財務數(shù)據(jù)上體現(xiàn)得淋漓盡致。2022年至2024年，公司營業(yè)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(yè)的天文數(shù)字般的研發(fā)投入。2022年至2024年，摩爾線程研發(fā)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(fā)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(fā)費用率上——2022年至2024年，這一數(shù)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(fā)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(shù)據(jù)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(yè)并非個案，但摩爾線程的燒錢速度仍是現(xiàn)象級的。2024年，公司研發(fā)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(fā)。

營收結構分析揭示了公司戰(zhàn)略轉向。2025年上半年，AI智算業(yè)務收入占比已超過94%，而專業(yè)與桌面圖形加速收入持續(xù)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(yè)固有的資金壁壘。一款高端GPU芯片從設計到量產(chǎn)需投入10-20億元，而英偉達每年研發(fā)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(guī)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(fā)的“全功能GPU”。基于MUSA架構，公司實現(xiàn)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(yè)內(nèi)極為罕見，體現(xiàn)了團隊深厚的技術積累。

創(chuàng)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(zhàn)場”的優(yōu)勢，使摩爾線程能夠快速定位技術突破口。

在生態(tài)建設上，摩爾線程推出MUSA統(tǒng)一編程模型，并開發(fā)MUSIFY工具實現(xiàn)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(tài)的400萬開發(fā)者相比，差距依然巨大。

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商業(yè)現(xiàn)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(chǎn)原材料、使用含有美國技術的知識產(chǎn)權和研發(fā)工具產(chǎn)生限制。公司不得不將晶圓代工轉向國內(nèi)Foundry，聯(lián)合開發(fā)7nm工藝。

商業(yè)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(guī)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(xiàn)凈值可能低于成本，若新一代產(chǎn)品推出后老產(chǎn)品滯銷，存貨價值存在快速回落風險。

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國產(chǎn)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(nèi)數(shù)據(jù)安全政策，推動政府、國企等關鍵領域采購國產(chǎn)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(chǎn)替代政策紅利正在釋放。

政策支持確實為國產(chǎn)GPU提供了發(fā)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(chǎn)業(yè)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(chǎn)GPU研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化。

然而，政策驅動是一把雙刃劍。一位行業(yè)分析師指出：“在政企推理場景，國產(chǎn)GPU企業(yè)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(tài)困局

國產(chǎn)GPU的共同挑戰(zhàn)

摩爾線程面臨的不僅是技術挑戰(zhàn)，更是整個國產(chǎn)GPU產(chǎn)業(yè)的生態(tài)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(tài)。英偉達的CUDA已經(jīng)成為AI開發(fā)的事實標準，形成了強大的網(wǎng)絡效應。

為突破生態(tài)壁壘，摩爾線程選擇兼容CUDA的路徑，通過MUSIFY工具幫助開發(fā)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(tài)割裂的風險。

更為現(xiàn)實的是，國內(nèi)AI芯片市場已呈現(xiàn)“一超多元”格局。英偉達占據(jù)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(nèi)廠商合計僅占1%左右。在如此狹小的生存空間內(nèi)，多家國產(chǎn)GPU企業(yè)還面臨著同質化競爭的問題。

有國產(chǎn)GPU企業(yè)CEO坦言：“我們花了8000萬開發(fā)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(xiàn)象，折射出國產(chǎn)芯片生態(tài)的分散與內(nèi)耗。