四年时间，累计亏损超53亿元，研发投入超过43亿元，国产GPU独角兽摩尔线程如今带着537亿元估值冲向科创板，寻求新一轮80亿元募资。
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摩尔线程募资80亿决战GPU
发行价114.28元/股，募资80亿，11月24日登陆科创板——这组数字宣告了中国GPU明星企业摩尔线程的背水一战。
11月20日晚间，摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司公告首次公开发行股票并在科创板上市的发行价格确定为114.28元/股。公司计划发行7000万股，预计募集资金总额约80亿元，扣除发行费用后预计募集资金净额为75.76亿元。
这一募资规模使摩尔线程成为科创板今年挂牌的最大IPO，同时114.28元/股的发行价也创下今年科创板新股发行价新高。按此发行价计算，摩尔线程上市时市值约为537.15亿元。
摩尔线程的IPO进程堪称“光速”。公司于2025年6月30日提交申请，9月26日过会，从受理到过会仅用88天，创下科创板IPO过会纪录。这一速度背后是科创板“1+6”系列改革政策的落地成效。在政策发布100天之际，摩尔线程的过会诠释了制度创新与科技企业的“同频共振”。
11月13日，摩尔线程披露招股意向书，正式启动科创板IPO发行。网上发行与网下发行将于11月24日分别通过上交所交易系统和互联网交易平台实施。本次发行价格114.28元/股对应的2024年摊薄后静态市销率为122.51倍，高于同行业可比公司平均水平。发行人和保荐人已就此提示投资风险。
根据招股书，摩尔线程此次IPO募资将主要用于四个方面：新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目（25.1亿元）、新一代自主可控图形芯片研发项目（25.02亿元）、新一代自主可控AI SoC芯片研发项目（19.82亿元），以及补充流动资金（10.06亿元）。
此次上市恰逢中国GPU市场需求爆发性增长。据弗若斯特沙利文预测，2029年中国GPU市场规模将超1.3万亿元，全球占比将从2024年的15.6%大幅提升至37.8%。
摩尔线程与沐曦、壁仞、燧原并称“国产GPU四小龙”，其率先冲线科创板，有望带动行业迎来上市潮，加速技术自主与生态构建。
02
“中国版英伟达”的崛起
摩尔线程成立于2020年10月，法人代表为原英伟达全球副总裁、中国区总经理张建中。他在英伟达14年间，将中国市场份额从不足50%提升至超80%。
创业后，张建中组建了一支涵盖英伟达、AMD、英特尔等巨头的顶尖团队，攻坚全功能GPU技术。基于完全自主研发的MUSA统一系统架构，摩尔线程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。
他的团队中也不乏前英伟达员工，包括联合创始人周苑，她曾在英伟达担任市场生态高级总监长达16年。
摩尔线程的核心竞争力在于其自主研发的“全功能GPU”。基于自主MUSA架构，公司实现了单芯片同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真、超高清视频编解码的技术突破。
这种全功能路径与英伟达更为相似，不同于其他只专注于AI加速的国产芯片公司。
在短短五年内，摩尔线程已成功量产五颗芯片，推出四代GPU架构和智能SoC产品。
其产品矩阵覆盖了AI智算、高性能计算、图形渲染、计算虚拟化等多个应用领域，形成了从企业级智能计算到消费级终端市场的全面布局。
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烧钱换技术
研发投入与亏损现状
芯片行业的高投入特性在摩尔线程的财务数据上体现得淋漓尽致。2022年至2024年，公司营业收入从0.46亿元增长至4.38亿元，三年复合增长率达208.44%。
然而营收的高增长背后是同样惊人的亏损。2022年至2024年，摩尔线程归母净亏损分别为18.39亿元、16.73亿元和14.91亿元。
进入2025年上半年，尽管亏损面大幅收窄，但仍录得2.70亿元的净亏损。三年半时间，公司累计亏损额接近53亿元。
巨额亏损的根源在于芯片行业的天文数字般的研发投入。2022年至2024年，摩尔线程研发投入累计高达38.10亿元，占同期营收总额的比例达到惊人的626.03%。
仅2024年一年，研发费用就高达13.59亿元，是当年营收的三倍多。
高强度的“烧钱”模式直接反映在公司的研发费用率上——2022年至2024年，这一数字分别高达2422.51%、1076.31%和309.88%。
截至2025年6月底，公司累计研发投入已超过43亿元。
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资本赌局
高增长与高亏损的冰火两重天
翻开摩尔线程的招股书，两组数据形成了鲜明对比。2022年至2025年上半年，公司营收从4608万元飙升至7.02亿元，三年半时间累计营收12.1亿元，增长曲线陡峭。然而同一时期，公司累计亏损额高达52.76亿元，仅2022年一年就亏掉18.4亿元。
这种“高增长+高亏损”的模式在芯片行业并非个案，但摩尔线程的烧钱速度仍是现象级的。2024年，公司研发投入占营收比例高达309.88%。这意味着每收入1元钱，就要投入3元多用于研发。
营收结构分析揭示了公司战略转向。2025年上半年，AI智算业务收入占比已超过94%，而专业与桌面图形加速收入持续萎缩。这意味着摩尔线程已从最初定位的“全功能GPU”转向重点攻坚AI算力市场。
高投入背后是芯片行业固有的资金壁垒。一款高端GPU芯片从设计到量产需投入10-20亿元，而英伟达每年研发投入超过百亿美元。摩尔线程此次募资80亿元，相当于将过往所有融资规模翻倍。
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技术突围
全功能GPU的艰难征程
摩尔线程的核心竞争力在于其自主研发的“全功能GPU”。基于MUSA架构，公司实现了单芯片同时支持AI计算、图形渲染、科学计算和视频编解码四大功能，这与英伟达的通用GPU路线高度相似。
成立四年来，摩尔线程完成了四代GPU架构迭代：从2021年的苏堤架构、2022年的春晓架构、2023年的曲院架构到2024年的平湖架构。这种迭代速度在行业内极为罕见，体现了团队深厚的技术积累。
创始人张建中的英伟达背景成为公司技术突围的关键因素。他在英伟达担任全球副总裁长达14年，核心团队也多来自英伟达、AMD等国际大厂。这种“既懂对手又懂战场”的优势，使摩尔线程能够快速定位技术突破口。
在生态建设上，摩尔线程推出MUSA统一编程模型，并开发MUSIFY工具实现CUDA代码迁移。截至2025年6月，MUSA软件栈已适配300余款应用，与PyTorch、TensorFlow等主流框架完成兼容。然而，与英伟达CUDA生态的400万开发者相比，差距依然巨大。
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商业现实
大客户依赖与供应链风险
摩尔线程的客户集中度极高。2025年上半年，前五大客户贡献了98.29%的收入，其中单一客户R就占了56.63%。这种大客户依赖症在TO B市场虽常见，但潜在风险不容忽视。
更值得关注的是公司的供应链风险。2023年10月，摩尔线程被美国列入“实体清单”，对其采购美国生产原材料、使用含有美国技术的知识产权和研发工具产生限制。公司不得不将晶圆代工转向国内Foundry，联合开发7nm工艺。
商业化进度也不尽如人意。截至2025年上半年，基于最新“平湖架构”的板卡销量“相对较少”。公司宣称的万卡集群技术能力，在实际销售中最大规模仅为2048张GPU。这与英伟达H100上市半年销量突破10万张形成鲜明对比。
存货减值风险同样存在。2024年，摩尔线程存货跌价准备余额7153.20万元，2025年上半年再计提7111.47万元。部分型号可变现净值可能低于成本，若新一代产品推出后老产品滞销，存货价值存在快速回落风险。
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国产替代
政策驱动下的生存逻辑
在技术差距面前，摩尔线程提出了“精度多样性+政策支持”的竞争策略。通过支持低精度计算（如INT4/INT8）降低客户部署成本，同时依托国内数据安全政策，推动政府、国企等关键领域采购国产化GPU。
这一策略已初见成效。2025年上半年来自政府项目的收入占比已达38%2024年，公司综合毛利率达到70.71%，高于海光信息、寒武纪等同行。这显示出国产替代政策红利正在释放。
政策支持确实为国产GPU提供了发展窗口。GPU作为AI、高性能计算核心硬件被纳入“新基建”关键领域。国家通过“集成电路产业投资基金（大基金三期）”“算力基础设施专项补贴”等政策，重点扶持国产GPU研发与产业化。
然而，政策驱动是一把双刃剑。一位行业分析师指出：“在政企推理场景，国产GPU企业存在强竞争关系。在训练场景，这几家的GPU均无法和英伟达甚至华为相比。盈利前景依然主要依靠政策驱动。”
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生态困局
国产GPU的共同挑战
摩尔线程面临的不仅是技术挑战，更是整个国产GPU产业的生态困局。
国际巨头之所以难以撼动，关键在于其构建的软硬一体生态。英伟达的CUDA已经成为AI开发的事实标准，形成了强大的网络效应。
为突破生态壁垒，摩尔线程选择兼容CUDA的路径，通过MUSIFY工具帮助开发者迁移代码。但这种兼容性策略也存在风险：英伟达2024年已明确禁止第三方转译兼容，未来可能面临生态割裂的风险。
更为现实的是，国内AI芯片市场已呈现“一超多元”格局。英伟达占据54.4%的市场份额，华为海思占21.4%，AMD占15.2%，而摩尔线程与其他国内厂商合计仅占1%左右。在如此狭小的生存空间内，多家国产GPU企业还面临着同质化竞争的问题。
有国产GPU企业CEO坦言：“我们花了8000万开发的编译器，隔壁公司居然也在做一模一样的东西。”这种“重复造轮子”的现象，折射出国产芯片生态的分散与内耗。