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。
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