行业前景与市场规模 - 全球GPU市场规模预计在2029年将达到36119.74亿元，中国GPU市场规模将达到13635.78亿元，全球占比从2024年的30.8%提升至37.8%[1] - 中国AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至2029年的13367.92亿元，年均复合增长率为53.7%，GPU市场份额预计从69.9%上升至77.3%[8] - AI大模型、数字孪生、自动驾驶等前沿技术推动GPU成为下一代算力基建的核心引擎[8] 公司技术路线与产品矩阵 - 公司选择"全功能GPU"技术路线，同时实现图形图像处理、AI张量计算、物理仿真和超高清视频编解码等多种任务协同处理能力[3] - 自研MUSA架构是国内首个单芯片支持AI智算、图形加速、物理仿真的全功能GPU架构，已迭代至第四代[4][6] - 消费级产品MTT S80性能与英伟达RTX 3060相当，AI智算产品MTT S5000构建的千卡集群效率超过国外同代系GPU[4] - 智能终端产品"长江"SoC实现全功能GPU统一内存架构突破，边缘计算产品E300性能超越英伟达同代系[5][6] 商业化进展与财务表现 - 主营业务收入从2022年的4584万元增至2024年的4.32亿元，三年复合增长率达208%[8] - AI智算业务占比77.6%，毛利率从2022年的-70.08%回升至2024年的72.32%[9] - 应收账款周转率9.34远超行业平均1.88，账上货币资金近49亿元[9] 研发投入与知识产权 - 2024年研发投入13.59亿元，研发费用率309.88%，研发人员占比近八成[6] - 截至2024年底获得450项专利授权，包括442项境内专利、33项软件著作权和37项集成电路布图设计专有权[6] 团队背景与战略定位 - 创始团队来自英伟达、惠普、戴尔等国际巨头，创始人张建中曾任英伟达全球副总裁[6] - 构建"芯片+板卡+一体机+算力集群"全线产品矩阵，形成"自研+生态+市场"闭环能力[8][10] - 科创板IPO符合"硬科技"标准：三年研发投入超38亿元，可产业化发明专利超400项[10] 政策与产业环境 - 科创板深化改革为具备核心技术但未盈利的集成电路企业提供上市便利[10] - 国产GPU面临"缺芯"矛盾，全功能GPU路径顺应自主可控趋势[8][11]

国产GPU行业现状 - 摩尔线程与沐曦两家国产GPU公司于6月30日同一天递交科创板IPO申请，正式冲刺上市 [3] - 两家公司创始团队背景豪华：摩尔线程创始人张建中曾任英伟达全球副总裁，沐曦创始人陈维良来自AMD并主导多代核心产品研发 [3] - 上市前估值分别达到246.2亿元和210亿元，已进入"独角兽"行列 [4] - 行业现状显示国产GPU从"可用"到"好用"仍有相当长距离 [4] 财务表现与研发投入 - 摩尔线程2022-2024年营收分别为4608万元、1.24亿元、4.38亿元，同期净亏损18.40亿元、16.73亿元、14.92亿元 [5] - 摩尔线程三年研发投入38.1亿元，是同期营收的6倍多 [5] - 沐曦2022-2025Q1营收分别为42.64万元、0.53亿元、7.43亿元、3.20亿元，净利润分别为-7.77亿元、-8.71亿元、-14.09亿元、-2.33亿元 [5] - 两家公司过去三年合计亏损82亿元 [6] 产品与技术进展 - 摩尔线程已推出四代GPU架构，形成"芯片-板卡-一体机-集群"四条产品线 [10] - 自主研发MUSA架构提升应用可移植性，是GPGPU产品不具备的特性 [11] - 桌面级显卡MTT S80性能接近英伟达RTX 3060，已适配近千款游戏 [12][13] - 沐曦专注训推一体和通用计算芯片，全部基于自主研发GPU IP和指令集 [13] - 沐曦MXC500曦云FP32算力15TFLOPS（英伟达A100为19.5TFLOPS），MXN100 INT8算力160TOPS（A100为624TOPS） [13] - 沐曦截至2025Q1 GPU产品累计销量超25000颗 [15] 市场表现与挑战 - 摩尔线程客户复购率低，2022-2024年仅极致电子连续采购 [17] - 2024年前五大客户贡献98.16%主营业务收入 [18] - 沐曦2025Q1第一大客户超讯通信占营收39.95%，存在压货疑虑 [21] - 国产GPU仍处于"可用"阶段，与国外产品存在差距 [22] - Fabless模式面临中芯国际先进制程产能紧张问题 [23] - 代工产能竞争激烈，涉及国家信创单位、大厂关联企业等 [23]

国产GPU行业竞争格局 - "国产GPU四小龙"中摩尔线程和沐曦集成科创板IPO已获受理，壁仞科技、燧原科技、格兰菲智能处于IPO辅导阶段，行业集体迈向资本化[1] - 摩尔线程计划募资80亿元，为2024年上半年科创板最大IPO募资规模，沐曦集成募资额约为其一半[5][6][7] - 行业竞争焦点在于谁能率先成为"国产GPU第一股"，市场高度关注[8] 摩尔线程核心竞争力 - 核心团队来自英伟达，MTT S80显卡单精度浮点算力接近RTX 3060，千卡GPU智算集群效率超过国外同代产品[2] - 2024年收入达4.38亿元同比增长超2倍，AI智算产品首次创收3.36亿元占比超7成[3][11] - 研发投入达13.59亿元，净亏损14.92亿元但同比减亏10%[4] 产品与技术进展 - 产品线覆盖AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速和智能SoC，形成全功能布局[9][10] - 2023年推出第三代GPU芯片MTT S4000，2024年披露新品MTT S5000，FP32算力达32TFLOPS超越A100但低于H100和MI325X[12][13][15][17] - 基于MTT S5000构建的千卡集群效率超过国外同代产品，计划投资25亿元研发新一代AI训推一体芯片[16] 商业化策略与财务表现 - 消费级产品MTT S80/S70累计收入仅0.72亿元，因国际品牌竞争采取低价策略导致毛利率为负[20] - 转向聚焦B端市场，AI智算和专业图形加速板卡毛利率分别达90.7%和83.13%，显著高于沐曦集成同类产品[21][22] - 在手订单4.4亿元，管理层预计2027年可实现盈利[23][24] 行业技术发展趋势 - FP8低精度浮点格式成为技术突破方向，可在保持低精度同时实现准确性、效率、内存和能耗的平衡[14][15] - 摩尔线程通过支持FP8计算与存储实现训练加速和内存占用降低，与BF16基线相比精度损失控制在0.25%以内[15]

国产GPU企业IPO动态 - 摩尔线程和沐曦集成电路科创板IPO申请获上交所受理，标志着国产GPU赛道进入新阶段 [1][3] - 沐曦拟募资39亿元，摩尔线程计划募资80亿元，显示行业高投入特性 [4][5] - 两家公司营收呈现快速增长趋势：沐曦从2022年42.64万元增至2024年7.43亿元，摩尔线程从2022年4608.8万元增至2024年4.38亿元 [7][9] 财务与研发投入 - 沐曦2022-2024年累计研发投入22亿元，净亏损分别为7.77亿/8.71亿/14亿元 [4] - 摩尔线程同期累计研发投入38亿元，净亏损分别为18.4亿/16.73亿/14.92亿元 [5] - 与国际巨头相比仍有差距：英伟达2024财年研发费用达129.14亿美元 [6] 产品与技术布局 - 沐曦产品矩阵覆盖计算和渲染全场景，包括曦思N系列、曦云C系列和曦彩G系列 [7] - 摩尔线程基于MUSA架构推出智算卡和消费级GPU，支持AI计算加速等多项功能 [9][10] - 两家公司产品结构显示业务重心：沐曦训推板卡占比97.55%，摩尔线程AI智算集群占比75.38% [8][11] 行业竞争格局 - 国产GPU企业可分为NVIDIA系、AMD系、国家队和拆分系等不同流派 [12][13] - 主要厂商包括天数智芯、壁仞科技、景嘉微等，成立时间和技术路线各异 [13] - 行业面临洗牌压力，上市成为决定企业发展的关键因素 [12][26] 技术挑战与发展路径 - 突破CUDA生态困局是首要挑战，需构建兼容层+自研框架方案 [15] - Chiplet和HBM技术成为性能提升关键路径 [16][17] - 兼容性和集群能力是产品市场化的重要保障 [19][20] 市场前景与AI机遇 - 中国AI芯片市场规模预计从2024年1425.37亿元增至2029年13367.92亿元 [25] - GPU市场份额将从69.9%提升至77.3%，增长潜力显著 [25] - AI算力需求激增为国产GPU创造发展窗口，但需避免"田忌赛马"式宣传 [22][27]

行业动态 - 中国GPU行业迎来IPO热潮，科创板一次性受理5家拟IPO公司，其中包括估值210亿的沐曦和估值近300亿的摩尔线程 [1] - 摩尔线程以80亿元募资计划成为科创板今年在审最大IPO [1] - 全球GPU市场被英伟达垄断，中国厂商借助国产化替代需求快速发展 [3] - 2024年下半年以来，包括摩尔线程、燧原科技、壁仞科技和沐曦在内的国产GPU厂商纷纷启动上市进程 [3] - 中国GPU市场逐渐拥挤，尤其在大模型推动下智能算力领域竞争加剧 [7] 公司概况 - 摩尔线程成立于2020年10月，创始人张建中曾任英伟达全球副总裁、大中华区总经理 [4] - 公司成立19个月内推出首款全功能GPU"苏堤"，2022年推出国产游戏显卡MTT S80 [5] - 目前已推出四代GPU架构（"苏堤""春晓""曲院""平湖"），形成覆盖AI智算、高性能计算等多元产品矩阵 [6] - 产品线涵盖政务与企业级智能计算、数据中心及消费级终端市场 [6] - 公司采用"双线作战"模式：游戏显卡抢占消费市场，AI芯片攻克企业市场 [13] 财务表现 - 2022-2024年营收分别为4608万元、1.24亿元及4.38亿元，呈现增长趋势 [13] - 同期净亏损分别为18.40亿元、16.73亿元及14.92亿元 [13] - 2024年AI智算产品线实现3.36亿元营收，占总营收77.63% [15] - 2024年营业成本占比从2022年的170.08%降至29.29% [14] - 2024年货币资金余额达48.96亿元，计划募资80亿元用于芯片研发 [17] 产品与技术 - 产品分类包括AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速等领域 [14] - 自研MUSA架构支持CUDA代码"一键迁移"，兼容现有GPU应用生态 [17] - 2024年AI智算产品线突破，包括AI训练智算卡、AI推理卡等 [15] - 桌面级图形加速产品毛利率为负，公司将资源集中于高毛利细分市场 [15] - 产品性能已实现中国在消费级GPU领域从0到1的突破 [5] 融资与估值 - 成立不到100天完成两轮融资，估值超10亿美元 [8] - 2024年12月完成52.25亿元融资，投后估值298.45亿元 [9] - 胡润研究院估值310亿元 [10] - 背后投资机构包括红杉、国盛资本、腾讯、联想等40家左右 [8] - 创始人张建中直接持股11.06%，合计控制36.36%股份 [10] 市场竞争 - 英伟达占据全球AI智算GPU市场超80%份额，桌面独立GPU市场近90%份额 [16] - 2024年3月英伟达禁止CUDA转移其他品牌GPU，对国产GPU形成挑战 [17] - 沐曦已推出曦思N系列、曦云C系列GPU，正在研发曦彩G系列 [8] - 燧原科技推出云端AI训练芯片"邃思"和推理芯片"静思" [8] - 壁仞科技壁砺106和110系列已用于商业化解决方案 [8]

国产GPU行业动态 - 2025年上半年摩尔线程与沐曦股份科创板IPO申请同日获得受理 标志着国产GPU行业进入资本化新阶段 [1] - 两家公司分别由英伟达系(摩尔线程)和AMD系(沐曦)核心团队创立 平均拥有近20年GPU研发经验 [2][5][6] - 行业呈现"两条技术路线"特征：摩尔线程布局全功能GPU对标英伟达 沐曦聚焦数据中心GPGPU市场 [3][7][9] 摩尔线程技术布局 - 推出国内首个全功能GPU架构MUSA 单芯片同时支持AI计算/图形渲染/物理仿真 [10] - 产品矩阵覆盖消费级(MTT S80/S70)与数据中心(MTT S2000-S4000) 其中S4000芯片FP32算力达49 TFLOPS [13][15] - 夸娥智算中心解决方案支持万卡级集群部署 长江SoC芯片集成多元算力瞄准边缘计算市场 [14][15] 沐曦技术布局 - 采用完全自主IP设计 产品线分为曦云C系列(训练)、曦思N系列(推理)、曦彩G系列(图形渲染) [17][19][24] - 初期主打数据中心通用计算 曦云C500系列在2024年贡献97%营收 累计销量超25000颗 [17][38] - 自研MXMACA软件栈已支持PyTorch等主流框架 加速构建开发者生态 [37] 财务与增长表现 - 两家公司均符合科创板第五套上市标准 最近三年研发投入占比超280%(沐曦282% 摩尔626%) [25] - 沐曦2022-2024年营收复合增长率达4074% 摩尔线程同期增长208% [28][29][30] - 毛利率持续改善：摩尔线程从18%提升至37% 沐曦最高达63% 显示成本控制能力增强 [32] 行业竞争格局 - 国产GPU四小龙(摩尔/沐曦/壁仞/燧原)密集冲刺IPO 反映行业技术成熟度进入新阶段 [34][35] - 摩尔线程S80显卡以RTX 3060三分之一价格切入消费市场 逐步建立品牌认知 [36] - 当前主要差距在软件生态 CUDA移植工具(MUSA/MXMACA)成为破局关键 [37] 发展挑战 - 收入来源集中：沐曦单产品线占比超97% 摩尔线程前五大客户贡献80%营收 [38][39] - 芯片研发周期(2-3年)与AI迭代速度(3-6个月)存在错配风险 [39]

公司概况 - 摩尔线程与沐曦集成电路两家GPU企业科创板IPO获上交所受理，均成立于2020年，创始团队分别来自英伟达和AMD [1][2] - 摩尔线程注册资本4亿元，国家级专精特新"小巨人"企业，专注全功能GPU研发，覆盖AI智算/云计算/个人智算领域 [3] - 公司无控股股东，实控人张建中持股11.06%，曾任英伟达全球副总裁，核心团队多来自英伟达 [3][5][6] 技术产品 - 已推出四代GPU架构，产品包括S5000加速卡（FP32算力32 TFLOPS）和MTT S80显卡（FP32算力14.7 TFLOPS） [6][7] - S5000加速卡被用户评价为"真正对标H100"，FP8计算能力适配MoE大模型训练 [7] - 基于MUSA架构实现单芯片支持AI计算/图形渲染/科学计算/视频编解码，兼容x86/Arm/LoongArch等CPU架构 [23][25] - 建成万卡级KUAE2智算集群，卡间互连带宽达800GB/s，性能接近微软/Meta的超级计算集群 [24][26] 财务表现 - 2022-2024年累计营收6.08亿元（CAGR 208.44%），累计净亏损50亿元 [8][10] - 2024年综合毛利率70.71%，显著高于海光信息/寒武纪/景嘉微等国内同行 [14][15] - AI智算集群2024年销售31个，均价6112万元；专业图形加速板卡销量5699张，均价1.43万元 [18][19] - 研发投入持续高位，2022-2024年研发费用合计38.09亿元，占营收比例超200% [10][20] 研发与生态 - 886名研发人员占比78.69%，74%为硕士以上学历，拥有410项发明专利 [27] - 主要研发项目包括平湖芯片（投入5.13亿元）和KUAE智算集群（投入1.45亿元） [23] - 承担国家发改委/工信部/北京市科委等科研项目，获"新一代芯片研发"等课题支持 [29] - 面临CUDA生态垄断挑战，正构建自主MUSA生态，适配麒麟/统信/Windows等系统 [25][44] 客户与股东 - 前五大客户销售占比超98%，2023年大客户含百度与京东 [31][33] - 股东达86名，包括深创投/腾讯创投/联想长江等，国有资本占比显著 [36][38][39] - 实控人张建中通过员工持股平台间接控制29家企业，核心团队持股比例较高 [41][43] 募资规划 - 拟募资80亿元，投向AI训推一体芯片（25.1亿元）/图形芯片（25亿元）/AI SoC芯片（19.8亿元） [8][9] - 目标突破千卡至万卡级GPU集群互联技术，响应国家"算力基础设施"建设战略 [24][44]