摩尔线程去年预亏约10亿：收窄超34%，旗舰GPU智算)卡量产

更新时间：2026-01-22 01:13 来源：牛马见闻

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摩尔线程称�根据Bernstein Research预测�单卡Prefill吞吐超4000 tokens/s�

1月21日晚?间，国产GPU厂商摩(尔线程公布2025年业绩预告，全年营收预计为14.50亿元至15.20亿元，同比增长230.70%至246.67%；归母净利润预计为9.5亿元-10.6亿元，同比收窄34.50%到41.30%；扣非后预计亏损10.40亿元至11.50亿元，同比收窄29.59%到36.32%。 摩尔线程称，得益于AI产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，推动收入与毛利增长，整体亏损幅度同比收窄。同时，该公司保持高研发投入，目前仍处于持续研发投入期，尚未盈利且存在累计未弥补亏损。 截至1月21日收盘，摩尔线程股价报627.3元/股，较上个月高点回落33%，但市值依然接近3000亿元，继续领先刚上市的沐曦股份（2406亿元）、壁仞科技（859亿港元）和天数智芯（446亿港元）等GPU企业。 摩尔线程称，依托MUSA架构（Meta-computing Unified System Architecture，元计算统一系统架构），该公司确立了国内稀缺的“AI+图形”双轮驱动定位。其全功能GPU单芯片同时集成AI计算加速、图形渲染、科学计算和物理仿真，以及超高清视频编解码四大引擎，是国内唯一功能可对标英伟达的全国产GPU。 但就像摩尔线程说的，包括该公司在内的初创国产GPU企业都还处于研发投入期，尚无法与英伟达和华为等头部企业的收入规模相提并论。根据海外投行Bernstein Research发布的报告，以收入计算，预计2025年英伟达和华为在中国AI加速器市场各占据40%份额，其余厂商中最高的是海光和平头哥，各占据4%。 图源：Bernstein Research “GPU行业具有行业壁垒高、重研发投入、研发周期长等特征，其发展需跨越芯片设计、软件适配、应用场景落地等诸多考验，对企业全栈研发能力要求极高。”摩尔线程表示，2022年至2025年上半年，该公司累计研发投入金额超43亿元。作为对比，寒武纪2024年的研发投入是10.7亿元。 这家GPU新秀还披露，基于该公司第四代架构“平湖”的旗舰级全功能GPU智算卡MTT S5000性能已达市场领先水平，并实现了规模量产，其万卡集群浮点运算能力达10Exa-Flops，该集群在Dense大模型上实现60%的训练算力利用率（MFU），在MoE大模型上达40%，有效训练时间占比超过90%。 不仅如此，上个月摩尔线程在开发者大会上公布第五代GPU架构“花港”，支持FP4到FP64的全精度计算，未来该公司将基于“花港”架构推出高性能AI训推一体“华山”芯片和专攻高性能图形渲染的“庐山”芯片，一同被提到的还有夸娥万卡智算集群，以及其支撑万亿参数模型训练的工程化能力与可靠性。 但不可否认的是，技术的先进性最终还需要市场来验证。根据Bernstein Research预测，以收入计算，预计2026年华为在中国AI加速器市场的份额将提升到50%，英伟达受产品禁售影响或将降至8%，AMD升至12%，海光提升到8%，寒武纪升至9%，摩尔线程、昆仑芯、沐曦股份和壁仞科技等处于1%-3%的位置。 摩尔线程坦承，GPU技术突破需要生态承载，MUSA架构及软件栈在追求原生创新的同时，也致力于兼容国际主流GPU应用生态，降低开发者的迁移成本。 上个月，摩尔线程联合硅基流动，基于MTT S5000完成了对DeepSeek-V3 671B满血版的深度适配与性能测试，单卡Prefill吞吐超4000 tokens/s、Decode吞吐超1000 tokens/s，刷新国产GPU在超大规模MoE模型下的推理纪录；2026年1月，依托MTT S5000千卡智算集群，摩尔线程联合智源研究院完成具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练，行业内首次验证国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性。 值得一提的是，这次在发布业绩预告的同时，摩尔线程还于同日发布公告，宣布将使用自有资金补足募投项目的资金需求，保障GPU研发项目顺利推进。根据公告，摩尔线程的募投资金将投向三大核心研发项目：新一代自主可控AI训推一体芯片、新一代自主可控图形芯片、新一代自主可控AI SoC芯片。 本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。

编辑：吴承骏