摘要：摩尔线程披露首次公开发行股票并在科创板上市招股意向书，发行人股票简称为“摩尔线程”股票代码为“688795”，该代码同时适用于此次发行的初步询价及网下申购。此次发行网上申购代码为“787795”。此次公开发行股票总数为7000万股，占发行后总股本的比例为14.

根据最新消息：摩尔线程披露首次公开发行股票并在科创板上市招股意向书，发行人股票简称为“摩尔线程”股票代码为“688795”，该代码同时适用于此次发行的初步询价及网下申购。此次发行网上申购代码为“787795”。此次公开发行股票总数为7000万股，占发行后总股本的比例为14.89%。初始战略配售数量1400万股，占拟发行数量比例20%。

首次公开发行股票初步询价日为11月19日，申购日为11月24日。至此，摩尔线程这只国产GPU赛道的独角兽正迎来资本市场的关键考验！

01

公司的诞生

与技术突围之路

摩尔线程的诞生，始于一场关乎中国算力安全的 “破局之战”。

2019年芯片断供危机爆发，时任英伟达全球副总裁的张建中亲眼目睹中国 AI 算力对进口芯片的完全依赖。这成为他59岁毅然辞职创业的直接导火索。

这位在英伟达任职15年、从中国区总经理一路升至全球高管的行业老兵，放弃了百万美元年薪和稳固的职业前景，顶着 “叛徒” 的质疑和家人的反对，拿出全部积蓄投身创业。

可以说，没有英伟达，就不会有摩尔线程的创立。

摩尔线程所走的路线正是英伟达曾经走过的。若摩尔线程冲刺IPO成功，A股“中国版英伟达”这一炒作逻辑的最“正统”标的或将诞生！

2020年6月，摩尔线程在北京悄然成立。凭借多年积累的行业人脉，张建中创造了一个行业奇迹：仅用30天就组建起一支由英伟达、AMD、英特尔等巨头核心工程师组成的初创团队。创业初期的办公条件极为简陋，研发与行政人员挤在狭小的办公室里，团队成员几乎每天工作到深夜，却没人叫苦。

他们心里都清楚，自己正在做的是 “让中国拥有自主可控高性能 GPU” 的大事。

成立仅100天，摩尔线程就完成两轮融资，估值直接突破10亿美元，成为 GPU 行业史上成长最快的 “独角兽”。

截至2023年底，公司累计融资超 65亿元，投资方名单星光熠熠：红杉中国、五源资本连续多轮加注，字节跳动、腾讯、小马智行等科技巨头纷纷入局，其中小马智行更是将唯一的公开投资名额给了摩尔线程，足见行业对其技术路线的认可。

GPU行业向来以 “高投入、长周期、高技术壁垒” 著称，而摩尔线程用四年时间完成四次架构迭代，创下了国产芯片的研发速度纪录。其核心竞争力源于自主研发的 MUSA 统一系统架构，这一架构打破了国际巨头的技术垄断，实现了 “一颗芯片支持全场景计算” 的核心目标。

架构迭代的关键里程碑：

产品矩阵的全面落地：

依托四代架构，摩尔线程构建了覆盖 AI 智算、图形加速、智能 SoC 三大领域的产品体系。其中 2025 年上半年，AI 智算产品贡献了 6.65 亿元营收，占总营收的 94.85%，同比增长 229%，成为绝对主力业务。截至 2025 年中，公司已销售 8 套 AI 智算集群，其中包括 1 套最先进的 “平湖” 集群，正在洽谈的项目合同金额超 17 亿元。

在智能 SoC 领域，摩尔线程推出的 “长江” SoC 产品，INT8 算力达 50TOPS，性能规格超越高通骁龙 8295 方案，预计 2026 年实现量产，将率先应用于智能座舱场景。而在图形加速领域，MTT S1000、S2000、S3000 等产品已实现量产，其中 MTT S2000 采用 12nm 制程，4096 个 MUSA 核心，单精度算力 12TFlops，支持 AV1 编解码，成为国内数据中心的主流选择。

GPU的竞争本质是生态的竞争，而国际巨头凭借 CUDA 生态垄断行业数十年。摩尔线程从成立之初就确立了 “产品与生态双轮驱动” 的战略，自主研发的 MUSA 生态正逐步打破这一垄断格局。

生态建设的三大核心举措：

1）兼容性突破：推出 MUSIFY 工具包，实现 CUDA 代码向 MUSA 平台的低成本迁移，迁移工作量降低 90%。目前已完成对 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等主流 AI 框架的原生支持，兼容超 150 家行业软件，大幅降低客户迁移成本。

2）开源共建：将核心算子库、融合算子库等关键组件开源，在 Gitee 上线 “摩尔线程” 与 “摩尔学院” 两大社区，累计开发数百个开源算子，吸引海量开发者参与生态建设。2025 年 GOTC 大会上，公司宣布全功能 GPU 原生支持开源生态，进一步扩大合作版图。

3）联盟共建：联合中国移动、中国电信、联想、360、飞桨等企业和机构，成立 “PES-KUAE 智算联盟” 和 “大模型生态联盟”，构建从算力基础设施到模型应用的全链条生态。同时与上海交通大学、浙江大学等顶尖高校开展产教合作，通过摩尔学院平台提供全栈式课程培训，系统化培育 GPU 开发人才。

截至 2025 年，摩尔线程已构建起广泛的产业生态网络，合作伙伴包括铜牛信息、东华软件、科大讯飞、当虹科技等多家上市公司。在教育领域，与科大讯飞共建的 AI 教育实训基地已在江苏锡山高级中学启用；在医疗领域，与东华软件合作开发的 AI 医疗平台实现落地；在算力服务领域，与中联数据、数道智算等企业共建的 KUAE 智算中心正式揭牌，提供从集群部署到模型服务的一体化解决方案。

02

全球市场格局

与国内GPU核心公司

一、全球市场：

1.英伟达（NVIDIA）

占据全球独立显卡市场94%份额，数据中心GPU出货量占比超70%。

H20（3nm工艺）、H100（5nm）支撑AI训练，CUDA生态开发者超500万，覆盖90%以上AI模型。

通过DGX Cloud云服务锁定大客户，2024年营收超800亿美元，研发投入占比22%。

2.AMD（Advanced Micro Devices）

独立显卡占6%，数据中心GPU不足15%，MI300X性能接近英伟达H100，但生态薄弱。

采用Chiplet封装和HBM3E显存，ROCm开源生态支持PyTorch等框架，2025年Q2出货量同比增长4.7%。

3.英特尔（Intel）

核显占PC市场61%，独显不足1%，Arc A770性能对标AMD RX 6600 XT，驱动优化仍待提升。

联合台积电开发20A工艺，OneAPI生态吸引开发者，计划2026年推出Battlemage架构独显。

二、国内市场：

去年以来，包括摩尔线程在内的国产GPU“四小龙”（摩尔线程、壁仞科技、燧原科技、沐曦）先后开启了IPO（首次公开募股）之路，截至目前进展各不相同。

国内GPU市场规模2024年达1638亿元，预计2029年突破1.3万亿元，国产化率目标提升至40%以上。核心玩家分为三类：

1.全功能GPU领军者

摩尔线程：

产品覆盖消费级（S80对标RTX 3060）、智算（夸娥万卡集群），兼容CUDA生态，2024年估值超240亿元，拟科创板上市。

MT Mesh 2.0架构支持千卡集群，与智谱AI合作训练千亿参数模型。

壁仞科技：

BR100芯片（7nm）算力512 TFLOPS（BF16），接近英伟达A100，光互连技术将集群延迟降至单机水平，获中国移动/电信订单。

BIRENSUPA™平台适配100+AI模型，2025年估值155亿元，港股上市筹备中。

燧原科技：

专注云端AI算力的国产领军者，以ASIC架构实现训推一体芯片突破，第四代L600芯片性能超越英伟达H20，支撑庆阳万卡推理集群（PUE≤1.1）和腾讯会议等千亿级场景，2025年估值202亿元，腾讯连续六轮领投。

HW昇腾：

昇腾910B（7nm）FP16算力320 TFLOPS，能效比优于A100，支撑南京政务云、九江医院AI应用，2025年AI芯片市场份额预计达25%。

全栈生态：CANN+MindSpore覆盖从芯片到模型全链条，开发者超100万。

2.细分领域突破者

景嘉微：

JM9系列军用市场占有率超90%，性能接近GTX 1050，正拓展信创桌面市场，2024年营收同比增长7.95%。

沐曦：

曦云C500（7nm）FP32算力15 TFLOPS，支持液冷散热，已交付万卡集群用于自动驾驶训练，兼容CUDA生态降低迁移成本。

海光信息：

深算系列DCU兼容“类CUDA”，性能较一代提升100%，国家超算中心订单占比超70%，2024年营收增长62.5%。

3.新兴势力与特色厂商

上海砺算：

7G100系列（6nm）对标RTX 4060，AI生成速度3秒/图，获腾讯、比亚迪订单，2025年Q4量产，估值42.1亿元。

TrueGPU架构支持光追，与东芯股份协同开发“存储+计算”方案，降低功耗20%。

天数智芯：

天垓100（7nm）支持200+AI模型训练，智铠100推理芯片兼容CUDA，服务清华、智源等机构，订单超5亿元。

摩尔线程供应链梳理：

来源：金融梦想家一点号