摩尔线程 688795

2025年,全球人工智能技术浪潮澎湃前行,国内“人工智能+”行动扎实推进。

以大模型、多模态技术为代表的生成式AI加速向各垂直行业纵深演进,不仅深刻重塑了千行百业的生产力模式,更激发了对高性能、高可靠智能算力的井喷式需求。

在算力底座自主可控与高质量发展成为行业共识的背景下,面对错综复杂的国际宏观环境与产业链重塑的深刻变革,公司持续加码核心算力技术的研发攻关,加速产品矩阵的迭代升级,以自主研发的全功能GPU为核心,致力于为AI、数字孪生、科学计算等高性能计算领域提供计算加速平台。

（一）强化智算产品硬核实力,把握市场落地机遇,推动经营业绩跨越式提升公司凭借出色的产品力持续拓展市场,积极助力人工智能应用落地,本期营业收入实现大幅增长。

2025年,公司实现营业收入150,552.51万元,较上年同期增长243.37%。

公司毛利总额达到98,718.61万元,较上年同期增长218.43%。

整体毛利率水平达到65.57%。

归属于上市公司股东的净利润-100,078.65万元,亏损金额较上年同期收窄61,750.18万元,收窄比例达38.16%。

归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润-108,802.99万元,亏损金额较上年同期收窄54,522.78万元,收窄比例达33.38%。

扣除股份支付影响因素后,公司2025年净利润为亏损64,810.98万元,较上年同期同口径净利润亏损收窄84,691.22万元,收窄比例达56.65%。

报告期内,依托于全功能GPU产品及其配套软件平台的技术领先优势,公司产品持续在多个重点行业应用场景落地。

在人工智能芯片研发、智算中心建设及算力基础设施化领域,公司实现了跨越式发展。

报告期内,公司依托第三代芯片架构MTTS4000及第四代芯片架构MTTS5000产品,持续夯实智算产业落地基础。

特别是基于MUSA架构“平湖”打造的旗舰级全功能GPU智算卡MTTS5000,其单卡AI算力（稠密）最高达1,000TFLOPS,并实现了从FP8到FP64的全精度支持。

报告期内,基于MTTS5000智算卡构建的夸娥（KUAE）大规模智算集群项目成功落地并投入使用。

该集群不仅展现了强大的AI计算能力,更在超大规模AI模型训练中实现了高达95%的集群训练线性度突破。

公司在组网架构、训练推理协同、超高带宽通信及算力平台智能调度等方面的支撑能力持续跃升,可以为互联网、科研、政务、能源等核心场景提供安全可靠的算力底座,强力推动国产算力基础设施的发展与智能化升级。

报告期内,公司依托自主研发的MUSA计算平台,全面深入开展主流大模型的适配与优化工作,凭借MTTS5000产品和万卡级智算集群,公司在模型适配广度与深度上均取得重大突破。

公司的全功能GPU产品力及软硬协同生态构建能力得到了行业客户的广泛认可。

针对DeepSeek等具有行业标杆意义的前沿大模型,公司联合生态伙伴,基于FP8低精度算力等创新技术,率先在MTTS5000上完成了对DeepSeek-V3/R1满血版超大参数模型的深度适配与性能突破；另一方面,通过与头部大模型企业及科研机构紧密合作,公司还成功实现了对阿里巴巴Qwen3（通义千问）、阿里巴巴WAN（万相）、智谱GLM-4.5/4.6/4.7等全球和国内主流开源大模型的全面兼容,完成了国产前沿模型的全流程适配测试。

近期,摩尔线程联合北京智源人工智能研究院基于FlagOS-Robo框架,依托MTTS5000智算集群,成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain2.5的全流程训练。

摩尔线程陆续实现了新一批头部厂商SOTA大模型的快速适配。

通过广泛覆盖主流应用场景,有效促进了公司应用生态的持续完善。

此举帮助多种行业的客户实现复杂大模型在实际业务场景中的商业化落地,标志着公司的计算生态已全面深度融入全球及国产AI大模型的繁荣生态圈。

报告期内,公司抓住云电脑市场机遇,凭借全功能GPU及首创的动态弹性切分vGPU技术,在运营商业务领域取得突破。

核心产品MTTS3000单卡支持32路并发,通过软硬协同方案使CPU负载降低75%、渲染性能提升10倍。

目前,公司已与中国移动等头部运营商实现多省市商用落地,针对个人娱乐、高性能办公及教育等不同场景量身定制的云电脑产品,赢得了客户的高度认可。

报告期内,公司抓住了边缘和端侧智能的机遇,凭借“长江”SoC高规格、低功耗、大算力、多精度和全功能等优势,适配了Qwen（通义千问）系列LLM模型,ASR、TTS语音模型和机器视觉模型,并支持多操作系统。

在行业智能体设备、低空经济和智慧教育等场景取得突破。

报告期内,依托自主可控的全功能GPU芯片架构及持续完善的配套软件栈,摩尔线程凭借在通用计算、人工智能训练与推理、图形渲染等维度的综合技术优势,推动产品在重大科技创新平台、云服务厂商、运营商等关键基础设施行业实现深度商业落地,进一步夯实了公司在国产智能算力领域的市场领先地位。

公司产品在复杂业务场景中的软硬件兼容适配能力、系统级稳定性及大规模集群部署能力,经受住了客户严苛实际应用环境的验证,赢得了行业用户的广泛赞誉。

（二）坚持自主创新,筑牢全功能GPU技术根基,实现万卡级智算集群性能飞跃（1）持续加大研发投入,夯实人才与技术根基公司持续加大产品研发力度,以提升人工智能领域核心处理器芯片的核心竞争力,筑牢芯片技术根基。

报告期内,公司研发投入130,502.62万元,占营业收入比例为86.68%。

截至2025年12月31日,公司拥有1,009人的研发团队,占员工总人数的79.20%,77.21%的研发技术人员拥有硕士及以上学历。

（2）“平湖”架构实现跨越式技术突破在底层核心技术与前沿攻关方面,公司持续加码自主可控芯片架构的迭代升级。

报告期内,采用公司全新一代“平湖”芯片架构的MTTS5000及相关产品实现大规模商业化落地。

作为面向未来大模型时代与多元泛在算力需求打造的底层架构,“平湖”架构在晶体管密度、计算能效比、显存带宽利用率及全功能GPU微架构协同优化上实现了全面升级。

该架构针对超大规模AI训练及复杂生成式AI场景进行了深度定制,原生增强了对Transformer、MoE等前沿模型结构的硬件级加速支持,并大幅优化了FP8/BF16等混合精度AI计算的吞吐效能。

同时,“平湖”架构延续并深化了公司“全功能GPU”的战略路线,在保持卓越的高性能图形渲染与超高清视频编解码能力的基础上,实现了算力与算效的平衡。

（3）攻克万卡级智算集群工程壁垒依托“平湖”架构的成功研发,公司进一步筑牢了基于MTTS5000的硬件底座与自研MUSA软件栈的软硬协同生态,不仅为未来推出性能更为强劲的下一代GPU产品奠定了坚实的技术基石,更支撑了公司在大规模智算集群系统级工程上的历史性跨越。

报告期内,公司夸娥（KUAE）万卡级智算集群实现商业化落地,该产品从技术层面成功攻克了万卡级硬件系统优化、高速互联与系统级容错等系列高难度工程壁垒。

该集群浮点运算能力达到10Exa-Flops,在Dense大模型训练中的模型算力利用率（MFU）高达60%,在MoE大模型上达40%,训练线性扩展效率达到95%,并在原生FP8精度下完整复现了顶尖大模型的训练流程,多项关键指标均达到国际主流水平。

为解决超大规模集群常见的硬件故障导致训练中断的行业痛点,公司创新研发了夸娥万卡训练容错系统,实现零代码侵入的故障在线诊断与快速恢复,有效训练时间占比超过90%。

这一万卡级AI工厂的落成,不仅证明了公司全功能GPU产品在极端复杂环境下的高可用性,更确保了公司在激烈的国产算力角逐中保持技术领先优势。

（4）完善MUSA软件生态,加速大模型适配与推理落地在软件方面,公司对MUSA基础软件系统平台也进行了优化和迭代。

公司持续推进训练软件平台的研发和改进,以客户需求牵引新增功能和通用性支持,并大力推进大模型业务的支持和优化。

公司持续投入大规模分布式训练软件平台的研发,迭代更新了分布式训练组件,使训练软件平台能够支撑主流的大模型分布式训练需求,降低新模型的适配周期。

在大模型方面,训练软件平台增加了对主流大模型训练的支持。

通过优化融合算子、支持通算融合等优化策略,使得训练性能达到了业界主流水平,具备了更强的行业竞争力。

同时,训练软件平台全面支持大规模集群的分布式通信功能,实现了接近线性扩展的多机分布式训练性能。

公司推理软件平台在大模型适配、开源生态建设及易用性优化、大模型推理解决方案等方面取得显著进展。

2025年,公司基于FP8低精度算力,在MTTS5000上完成DeepSeek-V3/R1满血版超大参数模型的深度适配与性能突破,通过与头部大模型企业及科研机构紧密合作,成功实现了对阿里巴巴千问及万相、智谱等SOTA模型的Day0适配和优化。

（5）MTTAIBOOK和边缘SoC报告期内,公司发布了首款智能SoC芯片“长江”。

“长江”SoC的发布,为公司构建了云、边、端的全链路解决方案。

“长江”SoC具有多元异构算力和高处理性能,集成高性能全大核CPU和摩尔线程全功能GPU,异构AI算力50TOPS,支持多种运算精度,支持统一内存,为AI计算、模型调试、图形渲染、科学计算和视频处理等使用场景提供澎湃性能,让强劲算力高效服务多元应用。

基于“长江”SoC,公司打造了全新品类的终端产品MTTAIBOOK,并同步上架京东平台进行销售。

该产品是AgenticAI时代的开发工具,更是每个人触手可及的智能体验平台。

MTTAIBOOK集成了开箱即用的开发环境,包括了全套MUSA开发工具、端侧大模型与多种端侧AI应用,让AI开发更便捷高效。

整机除了预装Linux系统以外,用户还可以通过虚拟化平台与安卓容器,无缝运行Windows与海量安卓应用,实现系统瞬时切换,打破场景壁垒。

MTTE300是一款小型化、高性能、高集成度的AI计算模组,是摩尔线程专门为AI边缘计算场景打造的高性能计算平台,通过架构级别能效优化设计,在提供强大性能的同时可以实现优秀的能效比,确保设备在-20度到65度的宽温环境下长时间稳定运行。

其搭载了多功能大算力生态优的“长江”SoC芯片、多种规格配置的统一内存（LPDDR5/5X最高可达64GB,带宽可达136GB/s）、电源管理单元（PMU）以及多种高速接口等关键组件。

其模块化的硬件架构设计支持嵌入式开发、调优和集成,独立设备的多种形态灵活部署,用于满足行业智能体、智慧教育、具身智能、低空经济、智能座舱、智慧交通、工业智造、消费电子、智能家居等领域多样化的需求,为行业用户提供安全且自主可控的AI边缘计算解决方案。

（三）深化生态布局,提升品牌价值报告期内,公司成功举办了首届MUSA开发者大会（MDC2025）,这是国内首个聚焦全功能GPU的开发者盛会。

依托领先的技术实力与服务口碑,公司的品牌市场认知度稳步提高。

在产学协同方面,公司助力多所高校开设了基于MUSA平台的人工智能课程,打造产学研一体化人才培养生态,为技术生态储备长效动能。

公司继续加大开发者培训平台建设,通过摩尔学院持续为开发者提供免费的优质课程资源,线下联合各类组织为众多大型企业提供技术培训赋能,在北京大学、上海交通大学、浙江大学等开展联合教学、讲座等各种形式的科教合作。

在前沿技术探索方面,公司持续投入,以先进计算技术赋能具身智能、量子计算、生物科技等重大产业方向,助力中国新质生产力发展。

（四）人才体系的健全和发展公司始终视人才为核心战略资产,将人才体系建设置于发展全局,报告期内构建并闭环运行“引、用、育、留”全链条人力资源管理体系,持续优化人才结构与配套机制,为高质量发展筑牢根基；公司紧扣核心业务战略,精准拓宽引才渠道,从国内外引进大批行业经验丰富的技术与管理骨干,同时吸纳国内外知名院校优秀毕业生充实人才梯队,并以战略目标为牵引,构建分层分类培养体系,覆盖新员工融入、专业技能提升及领导力发展全维度,全面赋能员工成长,在激励机制上坚持短期激励与长期绑定相结合,深化以结果为导向的绩效管理,通过多元价值共享充分激发组织活力与员工内生动力,实现个人与公司长期共同成长；截至报告期末,公司员工队伍年龄结构优化、专业能力突出,高学历及技术型人才占比较高,人才体系的持续升级为技术创新、产品研发与稳健运营注入强劲动能,有力保障公司战略持续落地与长期健康发展。

(一)行业格局和趋势当前,全球GPU市场长期由境外厂商主导。

但在“十五五”规划明确提出“采取超常规措施全链条推动集成电路关键核心技术突破”及“强化算力设施支撑”的顶层战略指引下,叠加外部出口管制政策的深刻影响,国内AI计算芯片市场正加速重构,国产GPU厂商的市场份额持续提升,行业竞争格局迎来历史性转折。

在国内竞争格局方面,各厂商在技术路线上存在明显分化：部分厂商专注于AI训练加速,另有厂商聚焦于推理或特定垂直场景,而公司作为国内实现全功能GPU量产量销的厂商,凭借“AI计算+图形渲染+物理仿真/科学计算”的综合能力,在第一代智算中心、新一代通用超智算中心及个人智算等多个赛道均具备独特的竞争优势。

展望未来,全球人工智能算力需求仍将持续高速增长。

国内市场方面,在国家算力国产化政策的持续推动下,国产GPU的市场渗透率有望进一步提升。

根据弗若斯特沙利文预测,中国AI芯片市场规模将在2025~2029年间保持54%的年复合增速,至2029年达到1.3万亿元,为公司提供了广阔的市场空间。

随着具身智能、AI4S及天基算力等新兴应用场景的快速爆发,对全功能GPU的复合算力需求将显著扩大,公司有望凭借领先的全栈技术积累与持续迭代的产品矩阵,把握国产替代与新场景拓展的双重历史机遇,进一步扩大市场份额。

(二)公司发展战略公司以全功能GPU为核心,以MUSA统一架构为基础,持续推进“花港”等下一代架构及后续代际产品的量产上市,不断提升单卡算力密度与能效比,巩固在第一代大规模智算中心市场的竞争地位。

与此同时,公司将深化面向新一代通用超智算中心的全功能GPU技术布局,持续强化对科学计算、AI生成式渲染及硬件级光线追踪等前沿能力的研发投入,以满足具身智能仿真训练与AI4S等新兴场景对复合型算力的迫切需求。

公司面向大模型训练与推理需求,持续推进高性能国产GPU、先进互联网络、集群软件栈和算力调度平台的一体化布局,构建支撑十万卡级智能算力集群的自主可控技术底座。

未来,公司将围绕高密度部署、高速互联、稳定运维和高效能耗比等关键能力持续迭代,推动十万卡级集群从单点产品能力走向体系化、工程化和规模化落地。

在边缘与终端方向,公司将加快推进SoC的迭代升级,围绕智能体发展趋势,前瞻布局端侧算力、轻量模型与软硬一体平台能力,推动终端设备从“可连接”向“可感知、可理解、可执行”的智能体载体升级。

在软件生态方面,公司将持续深化MUSA软件栈的建设,强化与主流大模型、应用框架及开源生态的深度适配,进一步降低用户的迁移成本与使用门槛,以“全栈生态+高度兼容”的策略全面提升产品的易用性与市场竞争力,把握“十五五”规划所带来的国产算力历史性发展机遇。

(三)经营计划1、持续快速迭代芯片架构,丰富云边端产品矩阵公司密切关注技术演进趋势,结合市场需求,对新架构、新技术、新产品保持高强度研发投入。

过去五年,公司已推出五代芯片架构,量产五款芯片产品,完整打通底层异构芯片到端云协同软硬件栈的技术闭环。

公司将继续聚焦芯片架构快速迭代,进一步丰富云边端产品矩阵,不断缩小与国际巨头之间的技术与产品差距,为产业提供更高效、更可靠、更安全的先进加速计算平台。

2、深度融入业界主流生态体系,扩大产品应用场景公司MUSA统一架构支持国内外主流开发框架与开发技术,深度融入现有AI生态。

公司已与业界主流SOTA大模型进行了Day0适配,与国内头部整机厂商、服务器品牌及信创生态伙伴建立了深度合作。

公司将重点围绕核心行业与关键应用场景,与合作伙伴协同打造标杆案例,推动产品在业务场景中规模落地,持续扩大客户覆盖,支撑行业数智化转型。

3、构建完善开发者生态体系,强化公司品牌形象公司依托“摩尔学院”搭建系统化学习路径,覆盖企业开发者、科研机构及在校学生,提升开发者对产品的认知与使用能力。

目前,“摩尔学院”平台汇聚超45万名开发者与学习者,公司亦通过高校合作覆盖200多所高校。

后续公司将持续加强平台建设,通过摩尔学院免费开放优质课程资源,扩大开发者基础,并联合高校开设基于MUSA平台的人工智能相关课程,进一步夯实生态基础,提升品牌影响力。

4、重视人才培养引进,打造国际一流团队公司高度重视高素质GPU人才的培养和引进,并促进人才成长与公司战略发展同频共振。

公司通过系统化培训确保团队技术敏锐度,全面构建“入口有引导、成长有路径、领军有赋能”的实战型人才梯队。

公司将进一步构建规范管理体系与完善人才发展激励机制,加大全球顶尖人才引进力度,强化团队使命担当,持续提升核心技术攻关能力,为公司在高性能GPU市场参与国际竞争夯实人才基础。