营收暴涨243%，摩尔线程成了？

  2 月 27 日晚，摩尔线程（688795）发布 2025 年业绩快报。报告显示，公司全年营收达 15.05 亿元，同比增幅超 240%，实现营收跨越式增长的同时，亏损幅度亦大幅收窄。报告称，这一业绩表现主要得益于人工智能产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，而旗舰产品MTT S5000的规模量产则推动公司商业化进程提速，有效把握住了市场窗口期。

  营收“三级跳”，盈利持续优化

  作为“国产GPU第一股”，摩尔线程去年12月一经上市立刻引发了市场的热切关注，上市一周，公司市值近3000亿元，资本市场的热烈反响，在公司业绩中得到了实质性印证。

  从营收规模来看，摩尔线程近年来呈现出爆发式的增长态势。2022-2024 年，公司营业收入从 0.46 亿元稳步增长至 4.38 亿元，三年复合增长率高达 208.44%；2025 年公司全年营收再攀新高，达到 15.05 亿元，较 2024 年实现超3倍增长，完成了营收的跨越式 “三级跳”。

  

  盈利端的表现同样亮眼，得益于营收规模扩大带来的规模效应，以及高端产品占比提升带动的毛利率改善，公司经营拐点清晰可见，亏损幅度实现显著收窄。业绩报告显示，2025 年摩尔线程归母净亏损降低至 10.24 亿元，较 2024 年的 16.18 亿元收窄36.70%。

  

  对比此前公司发布的业绩预告，摩尔线程 2025 年实际财务数据展现出更优的经营表现。其中实际营收接近预告上限，亏损收窄幅度则高于区间中值，业内普遍认为，整体经营改善力度超市场预期。

  值得注意的是，这一切都建立在公司研发投入持续增长的基础上。招股书显示，2022-2024 年，摩尔线程累计研发投入达 38.1 亿元，2025 年 1-6月研发投入达 5.57 亿元，高强度研发为技术领先性提供保障，也为后续盈利奠定基础。

  MTT S5000量产，技术实力获关键验证

  爆发式增长的背后，是摩尔线程商业化进程的加速落地，而旗舰产品的突破则成为了业绩增长的核心引擎。

  2025年，摩尔线程自主研发的旗舰级训推一体全功能 GPU 智算卡 MTT S5000 实现规模量产，基于该产品搭建的大规模集群也已上线服务，可高效支持万亿参数大模型训练，计算效率达到同等规模国外同代系 GPU 集群先进水平，且具备全精度、全功能的通用计算能力，成为驱动公司业绩增长与商业化落地的关键抓手。

  公开信息显示，MTT S5000 基于第四代 MUSA 架构 “平湖” 打造，是专为大模型训练、推理及高性能计算设计的全功能 GPU 智算卡。其单卡 AI 稠密算力最高可达 1000 TFLOPS，配备 80GB 显存，显存带宽达到 1.6TB/s，卡间互联带宽为 784GB/s，还能完整支持从 FP8（AI 训练）到 FP64（科学计算）的全精度覆盖，兼顾 AI 智算与高性能计算双重需求，实现了 “一卡多用” 的产品优势，能有效帮助客户降低综合算力成本。

  同时，依托 MUSA 全栈平台，MTT S5000 实现了对 PyTorch、Megatron-LM、vLLM 及 SGLang 等主流 AI 生态的深度兼容与平替。这种“零成本”的迁移能力，极大地缩短了客户的部署周期，显著降低了算力切换的综合成本，为产品的规模商业化扫清了落地障碍。

  在 AI 行业模型迭代速度以“周”为单位的当下，算力底座的敏捷交付与快速适配能力，已成为企业核心的商业竞争力。无论是构建大规模训练集群，还是部署高并发、低延迟的在线推理服务，MTT S5000均展现出对标国际主流旗舰产品的卓越性能与稳定性。2026 年春节前后，摩尔线程凭借 MUSA 架构卓越的生态兼容性和广泛的算子库，让 MTT S5000 高效完成了对 GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5 及 Qwen3.5 等 SOTA 大模型的深度适配，彰显出国产算力底座从模型适配到高效部署的全链路支撑能力，以及面对行业变化的常态化响应优势。

  锚定高端算力赛道，打开长期成长空间

  MTT S5000 的规模量产，不仅成为摩尔线程业绩增长的重要支点，更标志着公司在高端算力领域实现了关键突破。面对 AI 大模型向千亿、万亿参数持续演进的行业大趋势，摩尔线程并未停下发展脚步，而是通过技术架构迭代、应用场景拓展与生态体系扩容，持续巩固其在国产全功能 GPU 领域的核心竞争优势。

  技术层面，摩尔线程已公布面向下一代的全功能 GPU 架构 “花港”，该架构在算力密度、能效比与互联能力上实现了全面突破，其算力密度提升50%，能效提升10倍，支持从 FP4 到 FP64 的全精度端到端计算，并新增 MTFP6/MTFP4 及混合低精度支持，可精准匹配 AI 训练、科学计算、图形渲染等多场景的差异化需求。

  依托“花港”架构，公司将推出专攻AI训推一体的“华山”芯片，与聚焦高性能图形渲染的“庐山”芯片，前者将进一步强化超十万卡级集群的扩展能力，后者则通过第一代AI生成式渲染架构与第二代硬件光追引擎升级，实现AI计算性能64倍、几何处理16倍、光追性能50倍的提升，全面覆盖从智算中心到图形渲染的全场景高端需求。

  在技术架构持续升级的同时，摩尔线程的生态建设也在同步提速，MUSA 架构的开放性与兼容性不断扩容，目前已完成对 PyTorch、vLLM 等主流 AI 框架的深度适配，并兼容全球超 80 款大模型。此外，公司生态团队还打造了 “摩尔学院”，为开发者提供系统化的学习路径。截至 2025 年末，摩尔学院已汇聚约 20 万名开发者与学习者，并通过高校合作吸引超 10 万名学子参与其中。未来，公司还计划逐步开源计算加速库、通信库及系统管理框架等核心组件，进一步降低开发者的应用门槛，完善生态布局。

  从行业发展前景来看，随着大模型、具身智能、智能驾驶等 AI 应用的不断突破，国内市场对高端算力的需求正持续攀升，国产 GPU 的市场规模也将迎来稳步增长。根据弗若斯特沙利文的预测，全球 GPU 市场规模预计在 2029 年将达到 36119.74 亿元，其中中国 GPU 市场规模在 2029 年将达到 13635.78 亿元，中国市场在全球中的占比预计将从 2024 年的 15.6% 提升至 2029 年的 37.8%，国产 GPU 的替代空间正加速释放。

  

  依托科创板上市带来的资本加持，以及在技术、产品、生态上的持续积累，摩尔线程的商业化进程已进入全面加速阶段。未来，随着新一代芯片研发的持续推进、生态壁垒的不断巩固、市场份额的持续扩大，摩尔线程有望进一步提升在国产 GPU 市场的占有率，从国产替代的核心参与者，逐步成长为全球算力赛道的有力竞争者，成为全球 GPU 领域中不可或缺的中国力量。