作者 | 丁卯
编辑 | 张帆
AI 需求爆发下,资本市场对算力概念的追捧达到了空前的高度。
12 月 5 日,摩尔线程正式登陆科创板,开盘价格高达 650 元 / 股,市值达到 3055 亿元。如果按照 114.28 元 / 股的发行价计算,首日开盘,公司涨幅高达 468.78%,投资者中一签盈利近 27 万元,成为年内最赚钱新股。
不过,好景不长。在站上 688 元 / 股的高位后,摩尔线程股价迅速回撤,截止首日收盘,摩尔线程报收 600.50 元 / 股,涨幅 425.46%,总市值达到 2822.52 亿元。
摩尔线程身上标签众多,既有 " 中国版英伟达 " 之称,又是 " 中国通用 GPU 第一股 ",并被市场豪赌为 " 下一个寒武纪 "。然而,这些光环背后,却是公司三年累计亏损近 60 亿、长期依赖外部输血的残酷现实。
那么,市场看好摩尔线程的原因是什么?
" 英伟达基因 " 是最大看点
市场看好摩尔线程的核心逻辑,是公司在国产通用计算领域的战略稀缺性,这也是其被视为 " 中国版英伟达 " 的主要原因。
这种 " 英伟达基因 " 不仅源于其高管团队深厚的国际背景—尤其是实控人张建中先生作为英伟达前全球副总裁任职 15 年之久,更因为公司在技术、产品和业务模式上全面对标英伟达的发展路径。
一是,全栈自研的技术路线。公司具备从架构定义到封装测试的全流程自主研发能力,依托自研的 MUSA 架构,打造国产全功能 GPU,实现 AI 智算、图形渲染、超高清视频处理的 " 三位一体 " 产品,并支持多种计算精度,以满足差异化计算场景需求。
目前公司已成功推出 " 苏堤 "、" 春晓 "、" 曲院 "、" 平湖 " 四代 GPU 芯片架构。最新一代 " 平湖 " 的 FP32 Vector 算力达到 32T,高于英伟达 A100 产品,低于英伟达 H100 产品;消费级显卡 MTT S80 的性能接近英伟达 RTX 3060。
同时,在 FP8 高效能计算等前沿技术上,公司也已取得系统性突破,是国内少数掌握该技术的厂商,技术水平可以比肩头部。

图:摩尔线程产品构成 数据来源:公司招股书,36 氪整理
二是,软件生态并重。与英伟达一样,摩尔线程不仅聚焦于 GPU 硬件产品,更耗费了大量精力在软件生态的搭建上。基于 MUSA 架构的自有软件生态,提供 AI 计算、图形渲染所需的基础软件技术。并高度兼容全球现有 GPU 应用生态,通过推出 Musify 代码迁移工具大幅降低了开发者的迁移成本,确保了生态的连续稳定。

图:摩尔线程的软硬件协同 数据来源:公司招股书,36 氪整理
三是,轻资产的 Fabless 模式。业务模式上,摩尔线程同样采用 Fabless 模式,专注于 GPU 芯片的研发、设计和销售,将制造、封装等重资产环节交由专业企业代工,优化了运营效率和资金效率。
正是这种自主研发驱动下的全功能、全栈式、重生态的技术和商业布局,使摩尔线程成为国产 AI 芯片市场上极具稀缺性的企业之一。
但需要认清的是,作为初创型企业,摩尔线程在技术、生态、商业化能力上,都较头部企业有着很大的追赶空间。根据 Bernstein Research 数据,2024 年中国 AI 加速器市场中,摩尔线程的市占率仅约为 1%。
从 " 讲故事 " 到 " 商业兑现 "
根据招股书信息,2022 年 -2025 年前三季度,公司分别实现营业收入 0.46 亿元 /1.24 亿元 /4.38 亿元 /7.85 亿元,同比增速分别为 170%/253% 和 182%,整体呈现出高速扩张趋势。

图:摩尔线程收入及增速 数据来源:公司招股书,36 氪整理
尤其是 2024 年后,公司营收规模和增速明显扩大,2025 年前三季度营收更是超过了过去三年之和。这背后主要是基于 AI 需求的激增和近两年国产自主化逻辑的强化,推动了国产 GPU 需求放量,驱动公司 AI 智算业务加速增长。在 2025 年上半年的营收中,公司 AI 智算产品的收入占比高达 94.85%,已成为最核心的业绩来源。
这代表着,目前公司已经斩获了大型订单,并具备了批量出货能力,成功从讲故事落地到商业化兑现阶段。
与此同时,随着营收规模的快速扩大和高毛利 AI 智算业务占比的提升,公司的规模效应也开始显现。2022-2025Q3,公司毛利率分为 -70%/25.9%/70.7% 和 61.9%,呈现持续提升趋势;而期间费用率则从 4000%+ 降至 150%,其中研发费用率分别为 2423%、1076%、310% 和 110% 持续下滑,均显示出公司已初具规模效应。

图:摩尔线程毛利率变化 数据来源:公司招股书,36 氪整理

图:摩尔线程期间费用变化 数据来源:公司招股书,36 氪整理
但值得注意的是,尽管增速亮眼,但从绝对规模来看,目前公司相较海光、寒武纪等竞争对手在体量仍存在明显差距,叠加上高强度的研发投入,使得规模化盈利仍需要时间。具体来看,2022-2025Q3 公司分别实现归母净利润 -18.94 亿元 /-17.03 亿元 /-16.18 亿元 /-7.24 亿元。

图:摩尔线程和寒武纪业绩对比 数据来源:wind,36 氪整理
对此公司给出的解释是:(1)全功能 GPU 产品的门槛较高;(2)国产 GPU 推广需要时间周期(3)公司被美国列入 " 实体清单 " 对销售产生了一定影响。
下一个寒武纪?
摩尔线程上市火爆背后,本质上是资本市场对国产算力芯片战略价值的一次高调定价,这背后源于巨大的行业增长潜力。
根据弗若斯特沙利文预测,到 2029 年中国的 AI 芯片市场规模将达到 1.33 万亿元,其中,GPU 份额预计将上升至 77.3%
同时,地缘政治风险的升级为本土企业创造了历史性机遇。根据 Bernstein Research 预测,到 2027 年,中国本土 AI 芯片供应商的市场份额将提升至 55%。

图:中国 AI 计算加速芯片市场规模 数据来源:公司招股书,36 氪整理
正是基于巨大的行业想象空间,促使机构不惜以极高的溢价,豪赌摩尔线程会成为 " 下一个寒武纪 "。
从估值角度看,静态考虑当前的产品线,AI 智算类产品为公司主要收入来源,同时 Soc 年内开始稳定出货。2025 年 Q1-Q3,公司季度营收分别为 2.89 亿元、4.13 亿元和 0.83 亿元,线性推算,预计 2025 年公司收入空间在 10-12 亿。假设按照寒武纪 90 倍左右 PS 计算,对应市值约为 900-1080 亿元。
远期视角下,根据招股书中的盈利指引,预计 2027 年收入达到 59.83 亿元,同时整体毛利率稳定在 61% 的前提下,公司可实现盈利。假设按照 2027 年 60 亿营收和行业平均 70 倍 PS 估算,则对应市值上限为 4000 亿元。

图:主要芯片企业毛利率对比 数据来源:公司招股书,36 氪整理
由此可见,摩尔线程开盘市值冲上 3000 亿后,事实上意味着市场已经对公司未来多年的增长预期进行了充分定价。换句话说,市场对于摩尔线程的估值预期基本已经打满。市场情绪的极度高胀也为未来公司股价的进一步表现埋下了隐患。
" 寒武纪式 " 估值陷阱
如前文所述,摩尔线程的高起点,背后暗藏市场情绪过度演绎的风险,这也导致其可能会面临类似寒武纪曾经历的 " 上市即巅峰 " 考验。

图:寒武纪股价表现 数据来源:wind,36 氪整理
2020 年上市初期,寒武纪的 PS 一度高达 200-300 倍,但 2019 年营收仅 4.5 亿元,亏损更是超 10 亿。靠着不足 5 亿的营收撑起了千亿市值,反映出当时市场定价逻辑主要基于公司未来的想象空间以及 " 国产芯片第一股 " 的稀缺性溢价。
然而,随着乐观情绪消退,尤其是寒武纪自身业务转型的背景下,估值与基本面之间的巨大落差成为击垮情绪的主要因素,公司也随之进入漫长的估值消化。直至 2023 年,AI 需求爆发与国产替代逻辑强化,寒武纪才迎来业绩与估值共振下的新一轮上行。
目前,摩尔线程同样面临一些不可回避的问题:
1、盈利不确定性。作为技术密集型行业,需持续进行高强度的研发投入以维持技术领先,这在很大程度上会挤压公司利润空间,致使规模化盈利时点存疑。
2、依赖外部输血。由于研发与运营支出高企,公司经营性现金流长期为负,尚未形成自我造血能力。因此,摩尔线程高度依赖外部资金支持,这也是本次 IPO 的核心动因。
3、业绩与估值的不匹配。尽管近两年业绩扩张迅猛,但截止首日收盘摩尔线程的市销率已超过 600 倍,显著高于行业平均水平。高估值已透支了公司未来数年的增长预期,放大了波动风险。
4、另一个不容忽视的点是,与 2020 年相比,当前国内 AI 加速器市场的竞争格局更为复杂。除了英伟达、AMD 等国际巨头外,强力政策支持下大量资本和人才涌入 AI 加速器行业,促使国内厂商迅速崛起。
这其中既包括华为昇腾、寒武纪、海光信息、沐曦、摩尔线程等独立芯片设计企业的快速成长,也有平头哥、昆仑芯等互联网巨头主导的 AI 芯片自研。
从谷歌 TPU 的经验看,大厂自研路径更容易实现 " 软硬件一体最优化 ",从而在特定的云端 AI 应用中获得远超通用 GPU 的能效比和成本优势。作为 AI 算力需求的核心主体,互联网巨头加速自研后,势必会在一定程度上挤占摩尔线程所在通用市场的份额,从而加剧市场竞争,迫使企业投入更多资源加速产品迭代,以维持产品竞争力,最终导致市场不确定性的升温。
鉴于此,在上市的情绪狂欢过后,摩尔线程或将陷入 " 高估值陷阱 "。而这意味着,或许在未来很长一段时间内,公司需要以持续的业绩高增长填补因过度追捧而透支的估值空间。
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