1月21日晚间，摩尔线程(688795)发布《2025年年度业绩预告》，公司2025年营收预计为14.50亿元至15.20亿元，较2024年增长230.70%至246.67%。2025年扣非净利润预计亏损10.40亿元至11.50亿元，与上年同期相比，亏损收窄幅度为29.59%到36.32%。
对于此次业绩的表现，摩尔线程在公告中表示，得益于人工智能产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，公司以AI训推一体智算卡MTT S5000为代表的产品竞争优势进一步扩大，市场关注与认可度持续提升，带动收入与毛利增长，整体亏损幅度同比收窄。
根据业绩预告数据，摩尔线程营业收入将连续四年保持高速增长，净亏损亦连续四年实现收窄。业绩的持续向好，反映出公司核心竞争力不断提升带来的商业化提速。
GPU行业具有壁垒高、研发投入大、周期长等特点，发展需跨越芯片设计、软件适配、应用场景落地等多重考验，对企业全栈研发能力要求极高。为应对挑战，摩尔线程坚持从底层架构、核心工具链到软件生态的全流程自主设计，构建了一套完整、通用且可持续演进的GPU体系。依托MUSA架构的统一性与先进性，公司确立了国内稀缺的“AI+图形”双轮驱动定位，成为极少数同时深耕B端与C端的全功能GPU厂商，形成了独特的差异化竞争优势。
技术层面，摩尔线程在五年内成功量产五颗芯片，完成四代GPU架构迭代，实现从芯片、计算卡到智算集群的多元布局，形成了覆盖人工智能、科学计算与图形渲染等完整计算加速产品矩阵，全面支持“云-边-端”全场景。其全功能GPU单芯片集成了AI计算加速、图形渲染、科学计算与物理仿真以及超高清视频编解码四大引擎，是国内唯一在功能上可对标英伟达的全国产GPU。
摩尔线程持续推进产品架构迭代，旗舰级AI训推一体全功能GPU智算卡MTT S5000性能已达到市场领先水平，并实现规模量产。基于该产品构建的大规模集群已完成建设并上线服务，其万卡集群浮点运算能力高达10 Exa-Flops，具备全精度、全功能的通用计算能力。在实际训练效率与工程稳定性方面，该集群在Dense大模型上实现60%的训练算力利用率（MFU），在MoE大模型上达40%，有效训练时间占比超过90%，训练线性扩展效率高达95%，可稳定高效支持万亿参数大模型训练，其计算效率已达到同等规模国外同代系GPU集群的先进水平。
GPU技术的突破离不开生态承载。MUSA架构及软件栈在坚持原生创新的同时，高度兼容国际主流GPU应用生态，显著降低了开发者的迁移成本，为国产GPU的规模化应用奠定了基础。相关生态成果已在关键合作中得到验证：2025年12月，摩尔线程联合硅基流动，基于MTT S5000完成对DeepSeek-V3 671B满血版的深度适配与性能测试，实测单卡Prefill吞吐超4000 tokens/s、Decode吞吐超1000 tokens/s，刷新了国产GPU在超大规模MoE模型下的推理纪录，展现出其在复杂模型中与国际主流产品竞争的实力；2026年1月，依托MTT S5000千卡智算集群，摩尔线程联合智源研究院成功完成具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练。这是行业内首次验证国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性，标志着国产AI基础设施在应对复杂多模态任务方面迈出了关键一步。
技术与产品的创新突破以及MUSA生态的持续扩容，背后是摩尔线程对研发的高强度持续投入。数据显示，2022年至2025年上半年，公司累计研发投入超过43亿元。
值得关注的是，在发布业绩预告的同时，摩尔线程还公告称，将使用自有资金补足募投项目的资金需求，保障GPU研发项目顺利推进。根据公告，募投资金将主要用于三大核心研发项目：新一代自主可控AI训推一体芯片、新一代自主可控图形芯片，以及新一代自主可控AI SoC芯片。
分析人士指出，摩尔线程以自有资金进行补位，体现了公司在新一轮GPU技术攻坚阶段的信心与决心。充足的资金将有力保障募投项目推进，并为新一代芯片研发与MUSA生态扩展提供有力支撑，进一步巩固其在国产GPU赛道的技术壁垒。（燕云）
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