国产 GPU 企业摩尔线程（688795.SH）于 2 月 27 日晚发布了其上市以来的首份业绩快报。
摩尔线程在 2025 年实现营收 15.06 亿元，是 2024 年的 3.4 倍，接近之前业绩预告中的预计上限，略超市场预期。同时，实现归母净利润亏损 10.24 亿元，亏损显著收窄，与业绩预告相比，实际亏损额处于预计区间中游偏上，控制优于预计下限，总体上而言与业绩预告出入不大。
值得一提的是，另一家 GPU 企业沐曦股份也于当日发布了 2025 年度业绩快报。其营收为 16.44 亿元，净亏损为 -7.81 亿元。和此前业绩预告的数据相比，其营收仅达预计区间下限（预计营收 16 亿元至 17 亿元），而亏损超出预计上限 ( 预计净亏损 7.98 亿元至亏损 6.5 亿元 ) ，减亏力度低于预期。对比之下，摩尔线程的业绩表现堪称亮眼。
营收方面，摩尔的实际营收接近预计上限，同比增长超 240%，表现超越市场预期，而沐曦股份的实际营收位于区间中下游，表现不及预期；利润方面，摩尔线程、沐曦股份的亏损均处于预告区间之内，控亏符合预期。
数据来源：摩尔线程、沐曦股份的公司公告
尽管业绩已有明显好转，但持续亏损仍然让市场不禁有声音传出，以摩尔线程为代表的 GPU 企业盈利拐点何时才能到来？
之前，这个疑问一直萦绕在所有国产 GPU 企业头上，但随着"寒王"—寒武纪（688256.SH）2025 年年度业绩快报的披露，这一问题的答案已呼之欲出。
2 月 27 日晚，寒武纪披露 2025 年度业绩快报。公司 2025 年度实现营业总收入 64.97 亿元，归母净利润为 20.59 亿元，亏损多年之后，实现盈利。
业内认为，不论是寒武纪、摩尔线程还是其他 GPU 企业，业绩亏损的主要原因均为持续的研发投入，而研发又与半导体产业的特性密切相关。
寒武纪在实现盈利之前，于 2020 年至 2024 年连续五年亏损，合计亏损金额 38.17 亿元，其中 2024 年的研发投入占当期营业收入的 103.58%。摩尔线程招股书显示，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。
芯片行业存在高投入、研发周期长等特点，而从上述几家企业的发展历程来看，高研发投入是业内企业实现快速成长的共同路径，且这条路径并没有捷径可走，因此，持续研发投入导致的短期亏损，也成了摩尔线程等企业的必经之路。结合招股书已经披露的业绩来看，近几年摩尔线程的情况一直在持续改善中。
从 2022 年至 2024 年的三年间，摩尔线程营收从 4600 万元提升了近 10 倍至 4.38 亿元，年复合增长率超 200%。2025 年的营收更是达到了 15.06 亿元，同比 2024 年涨幅超 240%，仅 2025 年上半年的营收规模，就超过 2024 年全年，归母净亏损也进一步收窄。
持续研发的成果也是显而易见。从 2022 年推出首代 GPU 架构"苏堤"开始，每年均进行迭代，在 2025 年 12 月举行首届 MUSA 开发者大会上，摩尔线程揭晓新全功能 GPU 架构"花港"，未来将基于该架构推出高性能 AI 训推一体"华山"芯片与专攻高性能图形渲染的"庐山"芯片。同时重磅发布"夸娥"万卡智算集群，目前已具备支撑万亿参数模型训练的工程能力。
摩尔线程 2025 年业绩快报中提到，2025 年成功推出旗舰级训推一体全功能 GPU 智算卡 MTTS5000，并实现规模量产。
MTT S5000 基于第四代 MUSA 架构"平湖"打造。其单卡 AI 算力（稠密）最高可达 1000TFLOPS，配备 80GB 显存，显存带宽达到 1.6TB/s，卡间互联带宽为 784GB/s，完整支持从 FP8 到 FP64 的全精度计算。
同时，这些成果也在逐渐转化为实实在在的盈利。
目前，智算中心建设的如火如荼，各行业对算力处于供不应求的状态，摩尔线程凭借全功能 GPU 产品、全栈生态布局与全场景落地能力，充分享受到这波市场红利，未来的成长空间也可以全面打开。
不论是大模型的适配，还是智能驾驶的应用，以及具身智能赛道的布局，摩尔线程凭借强大全面的全功能 GPU 技术路线，真正打通了多维商业场景。
2025 年 12 月，摩尔线程与硅基流动在 MTT S5000 上，完成了对 DeepSeek-V3 671B 满血版的深度适配与性能测试。单卡 Prefill 吞吐达到 4000 tokens/s 以上，Decode 吞吐超过 1000 tokens/s。
2026 年 1 月，摩尔线程宣布，联合北京智源依托 MTT S5000 千卡智算集群，成功完成智源自研具身大脑模型 RoboBrain 2.5 的全流程训练。
2 月时，摩尔线程先后与小马智行、五一视界等企业合作，推进小马智行世界模型及车端模型训练的适配与验证，完成针对智驾仿真平台 SimOne 4.0 系统性适配与深度优化。同时在 MTT S5000 上实现了对 MiniMax 新一代大模型 MiniMax M2.5 的 Day-0 极速适配，以及开源 Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B 等模型的全方位适配。
纵观摩尔线程的发展路径，虽然深度受益于 AI 产业发展及高性能 GPU 市场需求旺盛的行业趋势，但自身的发展历程却也颇有"高筑墙、广积粮、缓称王"的意味在其中。
"高筑墙"中的"墙"最为重要，指向了摩尔线程的生态布局。
摩尔线程的领军人张建中，曾任英伟达全球副总裁兼中国区总经理，用 15 年时间推动了 GPU 技术在中国市场的生态发展，将英伟达在中国的市场份额一路推高。其核心团队汇聚了大批来自英伟达、AMD 等国际 GPU 巨头的资深工程师，平均拥有 20 年以上 GPU 全链条研发经验，深厚的行业积淀为其战略布局奠定了坚实基础。
"广积粮"是指生态布局深度和场景落地的广度，摩尔线程以 MUSA 统一架构为核心，追求"全场景、全精度"的覆盖能力。同时通过全功能 GPU 实现了涵盖具身智能、大模型、智能驾驶等多个应用场景的落地和适配，拓展了商业天花版图。
"缓称王"更好理解，沉心深扎根产品研发、持续完善 MUSA 生态，在发展地基打牢的优势下盈利拐点终将到来，走出属于自己的国产 GPU 成长路径。
盛金缘证券提示：文章来自网络，不代表本站观点。
