摩尔线程冲刺科创板，投入38亿、募资80亿

6月29日，摩尔线程正式公布招股书，计划募资80亿人民币，过去三年摩尔线程投入已超过38亿元进行研发。近三年营业收入从2022年的4608.83万元快速成长至2024年的4.38亿元。
小编特别注意到，招股书中提到了摩尔线程尚未发布的新品“MTT S5000”，属于企业级AI加速卡序列，已用于DX800 X1/X一体机、夸娥二代集群。
据快科技报道，一些参与S5000测试的用户透露，这是国内真正对标NVIDIA H100的产品，同时FP8浮点算力对于DeepSeek-V3/R1这样的MoE混合专家大模型训练来说，是妥妥的绝配。

MUSA架构，摩尔线程的核心竞争力
摩尔线程的核心竞争力在于其完全自主研发的MUSA架构。基于该架构，公司在三年内成功迭代了四代产品，率先实现单颗芯片同时支持AI加速、图形渲染、物理仿真，及超高清视频处理。为推动中国GPU产业的自主可控进程迈出了关键一步。

通过持续攻关，摩尔线程已经掌握一系列核心技术，包括片上自动化任务调度、高效率内存子系统、高速片上网络互联等，构建了从单芯片性能优化，到系统级协同计算的完整技术体系。
在核心技术层面，摩尔线程基于MUSA架构，不仅实现了对FP64、FP32、FP16、BF16及INT8等多种计算精度的全面支持，更率先攻克单芯片支持FP8计算精度的技术难题，这对于提升AI大模型的训练和推理效率至关重要。如DeepSeek V3/R1的训练效率大幅提升，就来自于DeepSeek公司全球率先应用FP8精度训练模型。
同时，摩尔线程高达800GB/s的卡间互联技术，与英伟达B200等的世界先进水平保持一致，也显著提升了大规模计算的效率。

在与国外同代系GPU的对比测试中，该架构产品在AI算子性能，与端到端计算效率方面表现出色。于大语言模型预训练中，实现了接近80%的端到端计算效率，有效提升了计算资源的利用率与能效比。

万卡集群技术就绪，性能追赶国外同代
摩尔线程成功推出了KUAE智算集群解决方案。从支持千卡互联的第一代产品KUAE1，到2024年底推出支持万卡互联的第二代产品KUAE2，现已具备交付超大规模智算中心的能力。

为确保上万张加速卡，在长达数月的连续训练中稳定运行，KUAE集群强化了可靠性设计，配备故障自动检测恢复、全面的集群可观测性系统，为多模态等复杂AI模型的开发，提供理想的训练环境。并在大规模集群通信、算力调度及可靠性设计等领域，已处于国内领先地位。

端侧AI破局，“长江”芯片抢占新战场
在云端算力之外，摩尔线程正积极布局端侧AI这一新兴市场。公司推出的“长江”异构计算芯片，在单颗SoC中集成自研全功能GPU、CPU、NPU及VPU等多元算力单元。目前公司已推出面向AI PC行业的AI算力本-A140和面向边缘计算、具身智能等领域的智能模组-E300，并计划持续推出迷你电脑AI Cube、智能座舱解决方案等终端产品。

以AI算力本为例，该产品将强大的本地AI能力与传统PC功能深度融合。不仅可以满足用户日常办公娱乐需求，还能在设备上直接运行、开发下载至本地，更高效、便携且保护隐私。
在潜力巨大的智能汽车市场，“长江”SoC在图形渲染、内存带宽及端侧大模型推理等方面，相较于中高端市场主流的高通骁龙8295，也具备一定优势，有望提升智能座舱的用户体验。

一套集群卖6000万，毛利超70%
招股书显示，摩尔线程的AI智算产品拥有强大的市场定价能力。公司整体毛利率已超过70%，产品溢价能力优秀，充分证明市场对其技术的认可。

摩尔线程主要应用于性能要求严苛的大模型计算领域，单张AI加速卡的平均售价超过6万元。一套完整的智算集群解决方案，售价则超过六千万元，强大的产品力使其“印钞机”效应开始显现。
随着产品组合中高性能、高价值产品占比的提升，专业图形加速板卡的平均价格，也呈现出稳步上升的趋势，显示出公司在不同市场区隔中，灵活的商业策略和持续向上的发展潜力。

研发人员平均80万年薪，吸纳顶尖人才
技术领先的背后，是摩尔线程对顶尖人才的高额投入。公司研发人员多达886人，占总员工数的78%以上。为了吸引并留住这些行业大脑，公司仅2024年研发人员薪酬总额就高达7.13亿元，折算下来人均年薪已超过80万元，这为核心团队提供了坚实的物质保障。

80亿重金砸向未来，打造云边端生态

此次计划募资的80亿资金，将投向下一代产品的研发，包括新一代AI训练与推理芯片、新一代图形GPU芯片，以及新一代端侧AI SoC芯片。通过资本助力，摩尔线程将更快构建一个从云端训练、推理，到端侧图形与AI，再到各类终端应用的全场景解决方案。摩尔线程将打造出自有生态，形成行业竞争壁垒。