作者 | 丁卯聚宏鑫操盘
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。
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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
但值得注意的是聚宏鑫操盘，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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