摩尔线程IPO后75亿额度理财遭质疑，还能成“中国英伟达”吗？

摩尔线程需要先做好平台。

摩尔线程75亿理财到底冤不冤

如果说2024年市场追逐的是“大模型概念”，2025年最强热度则就是“国产AI芯片”，后者在资本市场的认可度和资本支持似乎更多。

当摩尔线程正式上市，网友们追捧的声音充斥网络，“中一签赚20万，这才像AI牛市。”、“国产GPU终于成主角。”、“这就是中国的英伟达！”。

图源：摩尔线程官网

资本市场也非常喜欢这样的故事：国产替代、科创稀缺、AI算力、国家战略、创始人来自英伟达、五年即上市、股价五倍涨停、重大叙事一次打满……

然而上市仅7天，12月12日晚间摩尔线程就发了份公告：计划用最高不超过 75 亿元的闲置募集资金搞现金管理，买协定存款、定期存款这类保本产品，额度12个月内可循环使用。

图源：摩尔线程公告

然后就炸锅了，不少投资者批评，作为“国产GPU”第一股，不好好搞研发，刚刚IPO的资金就用来理财，其募资合理性在哪儿？“不缺钱就别上市啊，上市搞保本理财是什么操作？”

对于网上的质疑声，摩尔线程相关负责人表示，75亿元为现金管理额度上限，并非实际现金管理金额，实际现金管理金额将明显小于上限。并解释称，公司前期明确披露了募集资金的项目计划，所募75亿元资金有分阶段、明确的研发、技术升级等一系列使用安排，也将严格按照既定募投项目计划推进。项目实施周期为三年，资金支出将根据项目进度分阶段拨付。

怎么理解摩尔线程的回应呢？简单来说这是上市的惯常操作，不是每一笔资金都要用到研发上才可以融资。摩尔线程所说的75亿现金管理额度，并不是真的要拿75亿元去买理财，是规定的上限。原有的技术升级也是按照既定路径在走，更何况摩尔所谓理财只是去购买存款，而非像一些上市公司直接融资去买美债等理财产品了。

虽然有其合理性，华虹半导体、寒武纪都有过类似操作，但摩尔线程的争议之所以这么大，关键在于时机——上市刚一周就宣布大额理财，很容易让市场质疑其创新初心。业内人士分析，这暴露了公司投资者关系管理的短板，如果能先公布详细的研发资金使用进度表，再解释理财安排，大概率能减少误读。

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作为“国产英伟达”大家的希望，市场有更高的预期也是理所当然，我们也希望摩尔线程会像真的英伟达一样，每次能够给出远超市场预期的业绩指引，带给市场更多希望而非指望投资者更多谅解。

摩尔线程背后的烧钱逻辑

01、立志要做“中国英伟达”

回望摩尔线程的融资历程，摩尔自创业伊始便备受资本关注，迅速成为一级市场的“集体共识”——2020年成立仅三个月便完成两轮融资，随后以每年一轮的节奏稳步推进，累计融资规模超百亿元，至IPO前股东数量多达86位。

有投资人回忆，在这轮融资敲定时，摩尔线程甚至“连原型机都没有”，而打动头部机构的，正是其无可挑剔的团队配置。

摩尔线程核心团队堪称“英伟达校友会”，其创始人、联合创始人及高级管理人员中，至少有六人拥有长期英伟达工作背景，覆盖技术研发、市场生态、销售管理及公司战略等关键职能，为公司奠定了坚实的技术与商业基础。

摩尔线程的创始人张建中，是黄仁勋曾经的重要“副手”，从2006年开始便成为英伟达全球副总裁和中国区总经理，带领团队建立了GPU在中国的完整生态系统，并把大中国区打造成英伟达在全球最重要的GPU市场，可以说完整见证了GPU从图形处理到神经网络加速的产业变迁。

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其实一开始摩尔线程调门并没有那么高。2022年3月推出苏堤芯片：面向中低端To B场景，如电信、金融行业，强调“可用性和性价比”。

2022年11月：春晓（MUSA架构）切入消费和多终端需求，强调多功能和多场景兼容。

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GenAI之后：战略方向转为“全功能GPU”，不再只关注训练或渲染，而是将一块卡打造为「统一算力底座」：AI训练、推理、图形渲染、视频编解码、物理仿真、数字孪生全覆盖。

全栈功能GPU显卡“MTT S200” 图源：网络

如果一块国产GPU能同时支持训练、推理、渲染和仿真，就意味着算力主权、云平台、数字孪生、工业制造、视频内容等多个关键行业，都有了国产底座可选。听起来，这比国产CPU、单一AI卡或单一渲染卡的市场空间要大得多。这也是市场愿意为它“讲十年故事”溢价的原因。但吸引力的另一面是：越宽泛，越难落地；功能越多，商业化越慢。

02、大规模商业化还有些遥远

2022年底，摩尔线程举办秋季发布会，推出业内首款国潮显卡MTT S80、以及元计算一体机MCCX和系列GPU软件栈与应用工具，打破了当时行业“只晒芯片不秀应用”的怪圈。随后，其自主研发的显卡以2999元定价在京东开售，成为国内少数能实现To C端落地的AI芯片公司。这意味着普通游戏玩家、投资机构、竞争对手乃至海外用户均可获得摩尔线程的芯片产品，彰显了团队对技术的绝对自信。

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2023年10月17日，美国将摩尔线程列入实体清单，叠加其对集成电路算力密度、带宽密度的新规限制，多重压力直指这家正处于快速成长期的中国AI芯片公司，使其迎来自成立以来最严峻的考验。

摩尔线程管理层并未选择收缩防御，反而向所有股东明确表态：“加大研发投入，全力推进下一代产品研发。”随后张建中发出的一封内部信，进一步印证了媒体的说法。他在信中强调：“中国GPU不存在‘至暗时刻’，打造中国最好的全功能GPU，摩尔线程会将这项事业进行到底。”同时，他明确了四大攻坚方向：加快自主研发与创新、打磨优质产品、推动应用落地、打造高效团队。

但摩尔线程仍处在一个“前期投入的阶段”，从财报来看，营收从2022年的0.46亿元猛增至2025年前三季度的7.85亿元——尤其是2025年上半年营收已达7.02亿元，超过去年全年。但2025年前三季度其仍亏损7.24亿元，2022年至2024年三年则合计亏损约50亿元。

图源：同花顺

图源：同花顺

目前市场主流观点认为摩尔线程之所以还未实现规模化增长，主要源自三方面困境，首先，全功能GPU产品的门槛较高，架构设计复杂，研发难度大、研发周期长，需要大量高科技人才，产品从启动研发到实现规模化销售需要一定时间；其次，当前全球GPU市场由少数国外龙头企业垄断，国内企业长期对进口GPU产品存在依赖，国产GPU推广需要时间周期；最后，受国际政治环境影响，2023年10月，公司被美国列入“实体清单”，对公司产生一定影响。

客观来说确实如此，但摩尔线程距离期待有差距，和跟同行之间的对比差距明显也是主要原因。

比如摩尔线程在招股书中所说，在国内AI芯片市场中，2024年，英伟达（全功能GPU）、华为海思（ASIC）以及AMD（GPGPU）在国内AI芯片市场中的市场份额分别为54.4%，21.4%，15.3%，摩尔线程在国内GPU市场中的份额占比低于1%。

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摩尔线程估值也超出市场预期，在于即便按2025年前三季度7.85亿元营收估算，其当前动态市销率也接近300倍。这一估值水平将国内同行远远甩在身后，业务更为成熟、已实现盈利的海光信息动态市销率约为41倍，同样聚焦AI芯片但也已开始盈利的寒武纪市销率约为99倍。

投资者们不是不相信摩尔线程，而是害怕又重蹈“寒武纪覆辙”。2020年7月，寒武纪以近300倍的市销率上市，随后经历了长达数年的估值消化与股价低迷，直至OpenAI横空出世推动AI新一波浪潮与寒武纪自身业绩逐渐兑现才重拾升势。有分析指出，按2025年预计10-12亿营收和寒武纪约90倍的市销率估算，摩尔线程的合理市值应在1000亿元左右，而其当前超3000亿的市值可能已将2027年预计近60亿营收的乐观增长提前定价完毕。一旦摩尔线程未来业绩增速或技术里程碑不及预期，估值回调的压力不言而喻。

03、距离英伟达还有多远？

为什么说摩尔线程是“英伟达”呢？这不仅仅是摩尔线程想要对标，而是源自技术上的对标，中国缺的是全栈通用 GPU，而不是单点加速器。摩尔线程做的正好是国内最缺的一块。

摩尔线程选的路线是最难的，因为它需要解决：图形管线（Raster + Compute + Vulkan）、通用计算（SIMD/SIMT 并行架构）和AI Tensor 核（矩阵乘），而 Nvidia、AMD 做了二十多年才走通这条路。摩尔线程成立 2020 年，只有五年速度算是极快，当然距离比肩前辈还是差得极远。

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英伟达的成功在于它是最早做开放式GPU的，投入了巨量的研发资源去开发编译器、调试器、维护整个软件栈，短期内难以转化为显卡销量。在2006年之后正式向开发者开放了GPU的并行计算能力，正式推出来了CUDA，将GPU变成了强大可编程的并行计算加速器。

如果说强大的硬件是英伟达锋利的“矛”，那么CUDA平台及其衍生的庞大软件生态系统，就是其坚不可摧的“盾”，共同构成了其商业帝国最核心的竞争力。硬件的领先或许可以被追赶，但一个耗时近二十年精心培育、拥有数百万开发者和海量应用程序的生态系统，其形成的壁垒几乎是无法逾越的。

摩尔线程纯硬件性能差距或许只有两三代，但软件生态的差距那就在十年以上了。根据摩根大通的数据，2025年英伟达出货550万张GPU。相较之下，摩尔线程AI计算芯片1.5万到2万片，消费级显卡及SoC 15万片，但后者多为面向信创PC和轻薄本市场的低算力产品。

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消费级市场对于建立品牌知名度和摊薄研发成本至关重要，但也是竞争最激烈的红海。摩尔线程的当红消费级显卡MTTS80，理论性能打平RTX3060，但因为生态限制只能发挥出RTX1060的效果。摩尔线程目前的技术实力和资源投入，尚不足以支撑其在游戏和内容创作领域与NVIDIA和AMD正面抗衡。如何平衡在这一市场的投入与产出，将是一个艰难的战略抉择。

理论上MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群，效率超过同等规模国外同代系GPU集群计算效率。不过，摩尔线程卖出的最大集群仅包含2048张卡。据行业人士透露，在AI计算卡集群上，5000卡是一个关键瓶颈，因为集群规模上去后，对电源、电力、散热以及系统调控等诸多方面都是一个极大的考验。因此相比于动辄10万卡、20万卡互联的英伟达，摩尔线程的KUAE集群技术仍需要进一步完善及迭代。

写在最后

摩尔线程在招股书已经给出了可能盈利时间表。据前瞻性信息预计，摩尔线程2027年方可实现合并报表盈利，该盈利包含政府补助带来的收益，扣除该收益后，公司2027年处于微利状态。

资本市场当然知道它贵，公告书里白纸黑字写着“公司尚未盈利”、“存在退市风险”。但资本在赌一个更大的逻辑：极致的稀缺性。这个高达300倍的市销率溢价，不是给技术的，也不是给利润的，是给国产替代安全感的。

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摩尔线程有跟英伟达不一样的背景和市场环境，不必强行成为英伟达，但想要达到摩尔线程创始目标恐怕还有很远的路要走。如果不能大规模量产、不能规模化运行、不能保证稳定性，AI场景就无法真正迁移到国产GPU上。从财务角度来看，毛利水平能否持续提升，研发费用率是否逐步下降，营收能否从项目制转向规模化产品模型，是最近两年要关注的重点。

参考资料：

一场火爆的估值实验 来源：财富FORTUNE

摩尔线程上市临近 来源：经济观察报

谁在买入摩尔线程 来源：财经杂志

读懂全功能GPU 来源：市值观察