復制英偉達神話？摩爾線程沖刺科創板

五年磨一劍，摩爾線程開始沖刺科創板。

6月30日，摩爾線程擬申請首次公開發行股票并在科創板上市，估值近300億元，憑借80億元的融資計劃，成為科創板今年在審最大IPO。

不僅如此，在如今的芯片熱潮中，非常多投資者期盼摩爾線程成為“中國版英偉達”，同時市值也能復制英偉達神話，能夠十倍、百倍的增長。

這家公司成立至今僅有5年時間，從2024年11月啟動上市輔導，今年6月便完成輔導驗收，6月底其IPO便獲得受理，其發展速度之快令人矚目。

作為初創公司，早期的虧損在所難免。招股書顯示，2022年、2023年及2024年，摩爾線程實現營收分別為4608.33萬元、1.24億元及4.38億元，呈現增長趨勢；凈虧損分別為18.40億元、16.73億元及14.92億元，3年合計虧損50億元。

01

5年四代GPU

摩爾線程自2020年成立以來，以自主研發的全功能GPU為核心，致力于為AI、數字孿生、科學計算等高性能計算領域提供計算加速平臺。

目前，摩爾線程已成功推出四代GPU架構，覆蓋AI智算、高性能計算、圖形渲染、計算虛擬化、智能媒體和面向個人娛樂與生產力工具等應用領域的多元計算加速產品矩陣。

值得一提的是，智能SoC類產品：主要應用于AI PC、邊緣智能、具身智能、智能汽車和低空經濟等眾多場景，包括基于SoC芯片的AI算力本-A140、AI模組-E300等產品。

資料來源：招股書

此外，自主研發的MUSA架構，融合GPU硬件和軟件的全功能GPU計算加速統一的系統架構，構涵蓋統一的芯片架構、指令集、編程模型、軟件運行庫及驅動程序框架等關鍵要素。

MUSA架構具備與由英偉達主導的國際主流GPU生態的兼容性，使得開發者能夠以較低成本充分利用目前國際主流生態下的代碼資源。基于MUSA架構開發的應用程序不僅具有廣泛的可移植性，還能夠同時在云端及邊緣的眾多計算平臺上運行，其應用領域廣泛，涵蓋AI、圖形處理、科學計算等多個重要方向。

在核心IP開發方面，摩爾線程已構建涵蓋單指令多線程向量計算核心、多精度張量計算核心等在內的完整IP體系，為產品創新奠定堅實基礎。

02

研發投入數倍于營收

摩爾線程營收增長速度很快，但絕對金額較小。

根據招股書，2022年、2023年及2024年，摩爾線程實現營收分別為4608.33萬元、1.24億元及4.38億元，呈現快速增長趨勢；凈虧損分別為18.40億元、16.73億元及14.92億元。

雖然收入不高，但是摩爾線程舍得重金投入研發。

2022-2024年，摩爾線程累計研發投入為38.10億元，占最近三年累計營業收入的比例約為626.03%，2024年研發投入達到營收的3倍以上，之前兩年更是高達24倍和10倍。

資料來源：招股書

高額的投入也為摩爾線程帶來了豐富的產品和相對先進的技術。

招股書顯示，摩爾線程已經累計申請專利1000多項，獲得授權410項、軟件著作權33項和集成電路布圖設計專有權37項等知識產權。

摩爾線程的核心成員多來自行業龍頭公司，截至2024年，公司總人數為1126人，其中研發人員為886人，研發人員占比超過75%。

摩爾線程此次融資的主要目的也是用于研發投入和補充流動資金。根據招股書顯示，募資主要用于新一代AI訓推一體芯片、新一代圖形芯片研發項目，以及AI新一代SoC芯片研發，少量資金用于補充流動資金。

資料來源：招股書

03

政策紅利與巨頭擠壓并存

摩爾線程之所以能夠如此快速成長，得益于國家政策對算力基礎建設的支持和市場需求兩方面加持。

2023年，國家出臺《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，明確要求加強GPU、CPU等核心算力基礎設施建設，推動信創（信息技術應用創新）產業發展。

市場需求方面，中國AI智算CPU需求正在經歷高速增長。截至2024年6月，中國在用算力中心超過830萬標準機架，算力規模達246EFLOPS(EFLOPS是指每秒百億億次浮點運算)。中國通信標準化協會理事長聞庫介紹，中國智能算力在算力總規模當中占比不斷加大，智能算力的規模2024年6月底超過76EFLOPS，比2023年6月底前增長65%。

根據2023年發布的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，到2025年，中國算力規模超過300EFLOPS，其中智能算力占比達到35%。

與此同時，美國出口管制倒逼國產替代。2023年英偉達A100/H100被禁，這為華為昇騰、摩爾線程等國產GPU廠商迎來發展窗口期。

不過需要正視的是，作為一家初創企業，摩爾線程與國際巨頭英偉達、AMD等企業相比，在公司規模、技術積累、產品性能等方面仍有較為明顯的差距。

研發投入方面，截至2024財年末，英偉達現金及現金等價物及有價證券達到432.10億美元，2024財年研發費用為129.14億美元。研發投入規模差距不可同日而語。

技術方面，英偉達在GPU的性能、兼容性以及以及超大規模GPU集群建設等方面具有較為明顯的技術優勢和成本優勢。

不過，摩爾線程在招股書上表示，他們的MTT S80顯卡的FP32算力性能接近英偉達RTX 3060；公司MTT S5000千卡智算集群效率超過同等規模國外同代系GPU訓練集群計算效率。

04

未來規劃與展望

摩爾線程在IPO文件中提出未來六大核心發展舉措，旨在構建全球領先的AI算力基礎設施，推動技術普惠與產業升級。

1.軟硬件全棧協同優化

公司將深化芯片架構、系統軟件與分布式框架協同優化，通過動態資源調度和異構計算技術提升算力利用率，突破萬億參數大模型的訓練效率瓶頸，同時研發高密度算力模塊與先進散熱方案，支撐超大規模智算集群建設。

2.端云智能算力融合

布局端側推理芯片與云端訓練集群的協同創新，開發自適應算力分發和模型動態切分技術。重點覆蓋AIPC、機器人等終端市場。通過輕量化推理引擎和隱私計算框架，實現端云無縫銜接，并推出算力即服務（CaaS）模式，提供從訓練到部署的全棧支持。

3.消費與商業市場雙輪驅動

消費端聚焦開源AI工具鏈和GPU生態兼容設備，培育開發者生態；企業級市場深耕金融、醫療等垂直領域，輸出場景化解決方案，構建行業壁壘。

4.前沿技術前瞻布局

將投入3D堆疊、存算一體及先進封裝等下一代技術，探索新型計算范式與芯片架構的工程化路徑，強化異構集成研發能力。

5.拓展國際市場

瞄準海外邊緣計算需求，提供低延遲、高合規的算力基礎設施，依托通用GPU架構的生態兼容性，對接全球開發框架與云平臺，滿足數據主權與實時推理需求。

6.可持續發展與社會賦能

研發綠色算力技術，打造碳中和數據中心，設立AI倫理與普惠專項，通過算力捐贈支持科研與社會公益，降低AI應用門檻，推動智能算力成為普惠性基礎設施。

作為支撐國民經濟與社會發展的戰略型產業，半導體行業近年來持續受益于國家層面的政策扶持。通過密集出臺的產業規劃和配套激勵措施，我國半導體產業在技術研發和市場拓展方面已取得顯著進展。摩爾線程也在這場以“自主可控”為核心的浪潮中應運而生并快速成長。

面對國際巨頭的競爭格局和持續高投入的挑戰，摩爾線程能否借助資本市場的力量，依托其持續創新的技術積累和清晰的市場戰略，真正成長為AI算力自主化版圖中的關鍵力量，讓我們拭目以待。