周五，A股新突破！国产“英伟达”上会！lg...

最近国产芯片领域最大的消息，莫过于摩尔线程即将IPO上会了。上交所此前披露，上市审核委员会定于9月26日召开2025年第40次审议会议，核心议题为摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司的首发事项。这家成立仅五年的国产GPU公司，在招股说明书中首次系统披露了其“全功能GPU+万卡集群”技术版图、商业化进展，向资本市场亮出“国产英伟达”的野心。

英伟达走出来的创始人

在2020年创建摩尔线程的张建中，此前就曾在英伟达工作过多年，而且担任过英伟达全球副总裁、中国区总经理核心要职，在英伟达的时候，他带领团队成功开拓并建立了GPU在中国的完整生态系统，把中国市场打造成了英伟达全球最重要的市场之一。此外，担任公司董事、副总经理、核心技术骨干且为联合创始人的张钰勃，同样是来自英伟达，曾任英伟达GPU架构师。另外三位核心技术人员马凤翔（芯片研发部总经理）、杨上山（副总经理）和王华（云计算与AI事业部总经理）也曾在国内外多家知名芯片企业任职。其中，马凤翔曾任中星微资深芯片设计经理、地平线芯片研发总监；杨上山曾任爱立信软件工程师、英伟达GPU架构师；王华曾任威睿中国高级研发经理、华为云网络高级专家、深信服CTO。

“全能”GPU企业，挑战英伟达

摩尔线程自2020年成立以来，便专注于GPU芯片及相关产品的研发、设计和销售。其业务核心是基于自主研发的MUSA（Moore Threads Unified System Architecture）统一系统架构，构建覆盖AI智算、高性能计算、图形渲染、计算虚拟化、智能媒体等多应用领域的多元计算加速产品矩阵。

公司与国际龙头企业及国内重点企业等在市场竞争方面的比对情况：

与其他一些公司专注于AI计算（如寒武纪）或图形渲染（如景嘉微）不同，摩尔线程明确其产品为全功能GPU。并且提供从板卡、一体机到集群设备的完整硬件解决方案，而非仅仅销售芯片。

其产品设计覆盖云端（AI智算集群）、边缘端和终端（桌面级图形加速、端侧智能设备） 的全场景应用，这模仿了行业龙头的战略，野心较大。

同时，摩尔线程选择了一条最具挑战但也最具潜力的路线——依托自研的MUSA架构。这不同于海光信息基于x86/DCU的授权模式。它不仅是在做硬件，更是在努力构建一个包括软件、开发工具、行业应用在内的完整生态系统，这是与英伟达（CUDA生态）竞争的核心所在。

公司的产品线层次清晰，服务于不同市场：

AI智算产品：包括AI训练卡（如MTTS4000/S5000）、推理卡、AI超节点服务器及夸娥（KUAE）智算集群，旨在满足从大模型预训练、推理部署到GPU云服务的全场景需求，是公司冲击高端市场的利器。

专业及桌面级图形加速产品：如MTTS3000/S2000（专业领域）和S80/S70（消费级），广泛应用于数字孪生、工业设计、地理信息系统以及PC游戏和办公场景，实现了对国内外主流操作系统和CPU平台的兼容。

智能SoC类产品：如“长江”系列，集成了“GPU+CPU+NPU+VPU”等异构算力单元，面向AIPC、边缘计算、智能汽车等广阔市场，形成“云-边-端”一体化解决方案。

核心技术与优势：全栈自研，构建生态

GPU 生态系统由上层算法库、中层接口、驱动程序、编译器和底层硬件架构等构成。主要的研发挑战集中在 GPU 硬件架构和通用计算软件生态系统上。在软件生态系统中，GPU厂商需要长期投入开发IP和软件堆栈，以构建完整的开发者生态。在全球范围内，仅有少数几家公司构建了完整的软件生态系统。

（图片来源：摩尔线程首次公开发行股票并在科创板上市招股说明书（上会稿））

摩尔线程的核心技术优势是其冲击市场的最大底气，主要体现在架构创新、生态兼容与系统级能力三个方面。

1. 摩尔线程全功能GPU架构创新

与传统仅专注于AI计算（GPGPU）或图形渲染的GPU不同，摩尔线程坚持“全功能GPU”路线。其MUSA架构在一颗芯片上同时集成AI计算、图形渲染、科学计算/物理仿真、视频编解码等多种引擎，实现了功能完备性和精度完整性（支持从FP64到INT8的多种计算精度）。这种架构在面对AI+图形融合的未来应用（如自动驾驶仿真、元宇宙、数字孪生）时，具有显著的效率和兼容性优势。

（图片来源：摩尔线程首次公开发行股票并在科创板上市招股说明书（上会稿））

2. 软件生态与兼容性：

芯片的成功离不开生态。国产GPU的主要策略就是先兼容英伟达CUDA生态，把用户迁移成本尽量降低。摩尔线程在软件层面投入巨大，不但兼容英伟达CUDA，其MUSA软件栈支持PyTorch、百度PaddlePaddle等主流AI框架，并兼容国际主流GPU生态。公司依托 MUSA 架构构建了完整的软硬件生态系统

公司提供的MUSIFY自动化移植工具，能大幅降低开发者将现有应用从其他平台迁移至MUSA平台的成本和周期，这是打破现有生态垄断的关键一步。摩尔线程CTO张钰勃今年在接受采访时称，“开发者移植到夸娥集群上，几乎不需要修改代码，迁移成本接近0，可以在数小时之内完成迁移。”

3. 系统级智算集群能力：

不止于单芯片，摩尔线程展示了强大的系统级设计与交付能力。其夸娥（KUAE）智算集群可扩展至万卡规模，采用先进的网络架构和调度系统，支持超大参数模型（如千亿级）的预训练，为公司切入大型互联网企业、智算中心市场提供了强有力的解决方案。

市场与竞争格局：在巨擘林立，空间无限

全球GPU市场目前由英伟达（NVIDIA）和AMD主导，其中英伟达独占54%份额。然而，巨大的市场需求和地缘政治因素正为中国企业创造历史性机遇。

巨大市场空间：据招股书引用的弗若斯特沙利文数据，中国AI计算加速芯片市场规模将从2024年的1,425亿元激增至2029年的13,368亿元，年复合增长率高达53.7%。其中，GPU是增长最快的细分市场，份额预计从2024年的69.9%提升至2029年的77.3%。

国产化替代需求：近年来，国际高端GPU芯片出口受到限制，使得国内市场对国产自主可控的GPU解决方案需求迫切。摩尔线程与国内其他GPU企业（如海光信息、寒武纪、景嘉微等）共同肩负着国产替代的使命，但技术路径和产品侧重点各异。国内市场“一超多强”，作为国内极少数具备“全功能GPU+万卡集群”交付能力的企业，已在政务云、运营商、高校等多个场景实现0到1的突破。

财务：营收高速增长，研发投入彰显决心

尽管处于高投入的芯片设计行业，摩尔线程的财务数据仍呈现出高速发展的态势：

营收跨越式增长：报告期内（2022-2024年），公司营业收入从4,608.83万元迅猛增长至43,845.95万元，2024年营收同比增幅高达253.5%，2025年上半年营收已达70,176.19万元。这印证了其产品商业化落地取得显著进展。

研发投入巨大：作为技术驱动型公司，摩尔线程持续重金投入研发。2022年至2024年，累计研发投入超过38亿元，2024年研发费用率达309.88%。截至2025年6月末，公司拥有873名研发人员，占比77.81%，其中超75%为硕士及以上学历，构建了深厚的技术人才储备。

结语

摩尔线程的科创板征程，不仅仅是一家企业的上市故事，更是中国在高端芯片领域自主创新和产业突围的一个缩影。在“AI+”时代带来的算力井喷和国产化替代的双重驱动下，摩尔线程凭借其全栈技术能力、全功能产品矩阵和前瞻性的生态策略，已在国内GPU市场占据了重要一席。成功上市将为其注入强劲的资本动力，助力其在技术与市场的双重“战场”上，与国际巨头同台竞技，奔赴“万卡集群”的广阔未来，为中国数字经济打造坚实的算力基座。