公司上市进程 - 科创板史上最快过会企业 从获受理到闯关成功仅88天 刷新审核纪录[1] - 拟募资80亿元 为2025年A股最大规模半导体IPO 资金投向AI训推一体芯片、图形GPU及AI SoC三大研发方向[2] 财务表现 - 营收呈现三级跳式增长 从2022年0.46亿元增至2023年1.24亿元 2024年达4.38亿元 复合增速208%[6] - 2025年上半年营收7.02亿元 超过过去三年总和 显示强劲增长势头[6] - 归母净利润亏损持续收窄 从2022年亏损18.4亿元改善至2024年亏损14.92亿元 2025年上半年亏损降至2.71亿元[7] - 毛利率由负转正并抬升至70%以上 显著高于科创板半导体公司平均38%的水平[7] - 累计未弥补亏损约14.8亿元 公司预计最早2027年实现报表盈利[8] - 2024年末货币资金49亿元 短期偿债压力可控[9] 产品与技术 - 具备全功能GPU研发能力 产品在通用计算与图形渲染方面具有显著优势[3] - 已成功推出四代GPU架构（苏堤、春晓、曲院和平湖）[9] - 产品矩阵覆盖AI智算、云计算和个人智算等应用领域[9] - AI智算产品成为核心收入来源 2024年贡献3.36亿元收入（占比77.63%） 2025年上半年贡献6.65亿元收入（占比94.85%）[9] 市场竞争与风险 - 全球GPU市场呈现"一超多强"格局 英伟达占据全球AI芯片市场约90%份额[3] - 公司在综合研发实力、核心技术积累、产品客户生态等方面与英伟达存在差距[4] - 面临CUDA兼容潜在知识产权风险[3] - 行业价格战可能爆发 进一步压缩利润空间[4] 市场机遇 - 国产算力刚需叠加大模型军备竞赛 AI训练/推理芯片缺口预计维持3-5年[4] - 全功能定位在国内稀缺 替代空间巨大[4] - AI智算产品收入大幅增长主要受益于市场对大模型训练、推理部署、GPU云服务需求提升[9]

上市进程与市场影响 - 摩尔线程成为科创板史上最快过会企业，从获受理到过会仅用88天 [1] - 公司拟募资80亿元，为2025年A股最大规模半导体IPO，资金将投向AI训推一体芯片、图形GPU及AI SoC三大研发方向 [3] - 资本市场出现“摩尔线程概念股”炒作，但市场关注焦点在于公司基本面和可持续商业故事 [3] 公司基本面与财务表现 - 公司收入实现高速增长，从2022年的0.46亿元增长至2024年的4.38亿元，复合增速达208% [8] - 2025年上半年营收达7.02亿元，超过过去三年总和，显示收入强劲增长 [8] - 归母净利润持续改善，亏损从2022年的18.4亿元收窄至2025年上半年的2.71亿元 [8] - 毛利率由负转正并提升至70%以上，显著高于科创板半导体公司38%的平均水平，反映高单价AI加速卡放量 [8] - 公司累计未弥补亏损约为14.8亿元，预计最早2027年实现报表盈利 [9] - 截至2024年末货币资金为49亿元，短期偿债压力可控 [10] 产品与技术布局 - 摩尔线程是国内极少数具备全功能GPU研发能力的企业，产品在通用计算与图形渲染方面具有优势 [4] - 公司已成功推出四代GPU架构（苏堤、春晓、曲院、平湖），形成覆盖AI智算、云计算和个人智算的计算加速产品矩阵 [10] - AI智算产品成为核心收入来源，2024年及2025年上半年分别贡献收入3.36亿元和6.65亿元，占主营业务收入比重达77.63%和94.85% [10] - 桌面级图形加速产品收入持续下降，因公司战略重心调整至高毛利、高性能细分市场 [10] 行业竞争与风险关注 - 全球GPU市场呈现“一超多强”格局，英伟达占据全球AI芯片市场约90%份额 [5] - 国内GPU赛道呈现“多而散”的局面 [5] - 与英伟达相比，公司在综合研发实力、核心技术积累、产品客户生态等方面存在差距 [6] - 监管层在问询中关注持续亏损、毛利率波动、CUDA兼容潜在知识产权风险、客户集中度及存货高企等问题 [5] - 上市委现场关注公司技术路线差异、市场竞争格局、贸易环境影响以及收入确认准确性 [5]

行业与公司 * 行业为国产算力芯片产业 包括AI算力芯片 通用GPU 端侧算力芯片等细分领域[1] * 涉及公司包括摩尔线程 沐曦 寒武纪 华为 海光 瑞芯微 以及翱捷 星源 灿芯 恒玄 晶晨 兆易创新等[1][2][3][10][11][12][16][17] 核心观点与论据 市场机遇与空间 * 国产算力芯片产业迎来长期投资机遇 受益于国产替代和市场需求增长[1][2] * 国产算力市场空间巨大 早期预测为2000亿 英伟达预测2027年可达8000亿[3][8] * 寒武纪远期市值空间可达10万亿 假设40%净利润率和30倍市盈率[3][9] * 赛道空间大且国产化率低 投资赔率好[2] 公司财务与融资 * 摩尔线程IPO募资80亿 2022至2024年收入分别为0.46亿 1.24亿和4.38亿 复合增速超过200% 同期利润分别为-18.4亿 -16.7亿和-14.9亿[1][4] * 沐曦募资40亿 2022至2024年收入分别为0.004亿 0.53亿和7.43亿 净利润分别为-7.8亿 -8.7亿和-14.1亿[1][4] * 两家公司毛利率较高但净利润为负 主要因半导体设计研发成本前置且成本项占比高 尚未带来经营杠杆效应[1][4] 产品竞争力 * 摩尔线程最新平湖架构芯片IP32算力达到32T 接近英伟达H20 互联带宽从240GB/s提升至800GB/s 显存容量高达80GB 具备对标英伟达高端芯片的能力[1][5] * 华为升腾系列产品未来三年将逐年上市并实现参数翻倍 对标英伟达Blackwell系列[5] * 寒武纪590与690达到非常高参数水平[5] * 瑞芯微3688等产品对标高通8295及英伟达Orin X Nano 性价比更高[12][13] 政策影响与国产替代 * 国家网信办要求停止测试采购英伟达RTX PRO6,000D 推动国内企业使用自主研发处理器[6] * 国产AI处理器性能已达到或超越英伟达出口中国大陆产品水平[1][6] * 主流互联网公司已开始测试导入国产卡 经过两年适配周期 龙头企业适配已成熟[1][7] 量产时间表与供应链 * 预计2026年国产算力芯片厂商将大规模放量 受益于国产供应链问题解决和产能释放[1][7] * 自2023年11月以来 主流互联网公司开始接受并测试国产卡 培育生态[7] * 国内互联网公司自研ASIC产品方案预计2025年底或2026年上半年推出 大规模量产可能要到2026年底或2027年初[10] 技术路径与细分领域 * 3D堆叠技术是未来国产云端芯片放量的重要技术路径 具有稀缺性和竞争优势 兆易创新拥有良好卡位[17] * AI时代端侧部署是趋势 将带动硬件产品量价提升 瑞芯微是高带宽 低功耗 高性价比及高灵活性的核心标的[3][13][14] * 更多1.5B到20B参数模型将应用于主流端侧场景[14] * 三方自研ASIC不会对华为海思等形成冲击 因为市场足够大可以并行发展[10] 其他重要内容 * 摩尔线程和沐曦收入高速增长但净利润为负[1] * 瑞芯微近期市值达千亿 其3588产品过去两年大规模出货提升了端侧硬件使用水平[12][15] * 国产ASIC产业逻辑更顺畅 国内互联网CSP推进意愿强烈[11] * 符合自研ASIC人员团队 历史经验及先进制程供应链条件的国内上市公司大约只有三家 如新元 奥杰等[11]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 联发科2Q25业绩稳健，AI SoC和ASIC业务驱动增长，按计划推进中长期增长路径，多元化业务与成长型项目构建稳健业务基础 [1][5] - ASIC业务成重要增长引擎，数据中心ASIC项目明年开始放量，2026年底有信心达成10亿美元营收目标，2027年预计显著增长 [2][6] - 2nm制程进展迅速，预计今年9月完成首颗2nm芯片流片，将跻身首批推出2nm芯片的领先厂商之列，助力AI SoC和ASIC发展 [2][7] - 与NVIDIA合作持续深化，GB10芯片第三季度开始量产，将转化为营收 [3][8] - 预计3Q25收入环比下降，以美元计同比增长，公司对全年美元收入实现中两位数增长保持信心，旗舰产品量产持续驱动营收增长，ASIC业务和2nm制程推进是未来营收增长重要驱动力 [3][10] 根据相关目录分别进行总结 2Q25业绩表现 - 2Q25收入为NTD 1504亿元，略低于市场一致预期NTD 1512亿元，-1.9% QoQ，18.1% YoY [1][5] - EPS为NTD 17.5元，超出市场一致预期 [1][5] - 本季度毛利率为49.1%，环比上升1 pct，包含一份长期供货协议的一次性贡献1.9 pcts [1][5] - 营业利润为新台币294亿元，营业利润率为19.5% [1][5] ASIC业务情况 - 在企业级ASIC领域表现强劲，TAM超过400亿美元，需求旺盛 [2][6] - 迅速扩充ASIC团队研发资源，特别是在先进制程、先进封装技术以及下一代IP方面 [2][6] - 已与多家全球CPS展开多项数据中心ASIC合作项目，预计2026年开始有可观营收贡献 [2][6] - 重申有信心在2026年底达成10亿美元的营收目标，预计2027年实现显著增长 [2][6] 2nm制程进展 - 积极投入2nm先进制程研发，预计今年9月完成首颗2nm芯片流片 [2][7] - 2nm制程将带来性能和功耗效率显著改善，对旗舰SoC业务和数据中心ASIC业务至关重要 [2][7] - 与台积电密切合作是实现快速进展的关键 [2][7] 与NVIDIA合作情况 - 与NVIDIA在芯片业务和自动驾驶汽车座舱芯片方面保持活跃合作 [3][8] - 共同开发的GB10芯片第三季度开始量产，将转化为营收 [3][8] 3Q25及未来展望 - 预计3Q25收入为新台币1301亿至1400亿元，环比下降7%至13% [3][9] - 以美元计，收入预计为44.9亿至48.3亿美元，环比下降1%至8%，同比增长10%至18% [3][9] - 毛利率预计为47%（±150个基点），营业费用率预计为31%（±2个百分点） [3][9] - 对全年美元收入实现中两位数增长保持信心 [3][10] - 旗舰产品（如Dimensity 9500系列）量产将持续驱动营收增长，从第三季度延续到第四季度，甚至到明年第一季度 [3][10] - 尽管中端产品需求可能放缓，但整体市场需求健康 [3][10] - ASIC业务的强劲增长和2nm制程的推进将是未来营收增长的重要驱动力 [3][10]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 随着Deep Seek大模型发布，国内市场对一体机需求显著增加，国产算力将在一体机领域发挥重要作用，但需克服软硬协同挑战 [3][7] - 端侧AI应用有增长机会，AI推理成本降低推动端侧化趋势发展，不同参数规模蒸馏模型适用于不同场景 [14][15][16] - 智能汽车领域，车企通过接入AI技术提升智能座舱功能，国产汽车芯片取得进展并逐步获得国际认可 [17][20] 根据相关目录分别进行总结 一体机相关 - 一体机专为大模型应用设计，能缩短部署周期、降低落地门槛，满足数据安全高要求，预计2025年政企行业需求量达7万台，市场规模540亿元 [3][4][11] - 一体机在本地部署优势明显，提供开箱即用算力解决方案，耦合硬件设备并预置软件平台，可提供定制化AI服务 [4] - 国产算力在一体机领域重要性凸显，但主流国产AI芯片缺少对FP8精度支持，采用FP16/BF16精度显存需求接近翻倍至1.5TB左右 [7] - 定点量化技术可降低AI硬件成本，通过将参数精度从16位浮点数转换为8位整数，减少模型大小和计算复杂度，降低显存占用 [8][9] 模型相关 - Deep Seek蒸馏版小参数量模型在终端设备表现出色，通过知识蒸馏技术减少硬件资源需求，1.5B模型可实现实时问答，7B/8B模型适用于文本摘要和图像描述，INT4量化下最低显存需求4 - 5GB [3][5] - 不同参数规模蒸馏模型适用场景不同，1.5B - 7B规模适合本地轻量级任务，14B、32B规模用于复杂任务，70B以上适合云端应用 [16] 市场相关 - 2025年中国服务器市场出货量预计达488万台，六大政企行业对本地化私有化部署需求高，若5%需求转向一体机，需求量或达7万台 [11] - 国产算力产业链已全面适配DPT，超160家企业参与，升腾等国产GPU成重要底层算力支撑 [12] - 本地化部署趋势中，联想、新华三浪潮等硬算力硬件厂商，天翼云、联通云等云厂商，华为等行业解决方案商，讯飞等软件和算法服务商有竞争优势 [13] 端侧AI应用相关 - 端侧AI应用增长机会源于端侧AI硬件爆发、算力升级需求、从模型端到终端话语权及芯片格局突破，相关公司有地平线机器人、黑芝麻智能等 [14] - AI推理成本显著降低，推动端侧化趋势发展，DC蒸馏技术提升端侧推理性能，下游厂商可打造适合应用的小模型 [15] 智能汽车相关 - 智能汽车领域，车企接入AI技术提升智能座舱功能，自动驾驶处于探索阶段，比亚迪推动汽车芯片市场增长，预计年底前更多国产车企跟进 [17] - 国产汽车芯片取得进展，一卡通与大众合作出口芯片，国产SOC芯片逐步获得国际认可 [20] 消费电子相关 - 消费电子领域SOC芯片有算力倍数增长和降低延时两个升级趋势，瑞星微等龙头企业有望受益，国产细分龙头有成长空间 [18][19]