摩尔线程，你啥时候能盈利？“中国英伟达”是事实还是营销？
这又是一次资本狂欢。毕竟，资本市场的追捧是最直接的。比如，摩尔线程12月5日上市首日，股价涨超4倍，市值便轻松突破3000亿。到18日收盘，市值仍为3317亿元。
对于最近爆火的GPU概念股来说，不仅是摩尔线程，沐曦股份12月17日上市首日，投资者中一签浮盈最高逼近40万元，刷新近十年A股上市首日单签盈利纪录。此外，同日另一家国内GPU厂商壁仞科技也通过港交所聆讯。
不过，我们应该清醒地看到，资本对于GPU概念的追捧，溢价的支撑在于其对“中国必须拥有世界级GPU企业”的战略稀缺性定价，而非短期业绩表现。毕竟，这三家公司都尚未盈利，市占率也没超过1%。
其实，太阳底下没有什么新鲜事。我们就来看看，这次追捧GPU概念股背后的逻辑。
投资投未来
其实，这三家公司的估值逻辑，就是那句话，“投资投未来”，资本投的是科技期权。
根据这三家GPU厂商的财务数据，去年的研发支出都超过了收入。其中，摩尔线程是过去三年研发投入最多的公司。目前，这三家公司都尚未盈利。
从营收和净利润表现来看，摩尔线程2022~2024年营收分别为0.46/1.24/4.38亿元，亏损18.4/16.73/14.92亿元，三年累计亏损50.05亿元。另外，沐曦股份三年累计亏损超32亿元，壁仞科技三年累计亏损47.5亿元。算起来，摩尔线程是过去3年亏损最多的公司。
从研发费用来说，摩尔线程是过去三年研发费用最高的公司。2022~2024年，摩尔线程的研发费用是38.1亿元。另外的沐曦股份和壁仞科技的研发投入分别为22.47亿元、27.3亿元。2024年，摩尔线程研发费用占年营收的比例为309.88%，同样，另外两家也非常高，都是研发驱动的模式。
而投入几十亿元研发的摩尔线程被追捧，首先就在于其战略稀缺性。摩尔线程被列入美国实体清单，这在中美博弈的大前提下，反向验证了技术战略价值。
作为国内唯一实现单芯片集成AI计算、图形渲染、物理仿真、视频编解码四大引擎的GPU企业，摩尔线程的技术路径直接对标英伟达。其自研的MUSA架构兼容英伟达的CUDA生态，而代码迁移工具MUSIFY，则直接降低开发者生态迁移门槛。
所以，就像业内人士所说，市场将“被制裁”解读为技术实力的认证，而字节、腾讯等投资摩尔，其本质是支付“业务连续性保险费”，防范断供风险。
GPU已经成为了AI时代的算力“基础设施”，就连苹果也想办法搞出自己的TPU，免得被“卡脖子”。这种背景下，哪怕现在还没什么，谁能保证摩尔不会成为下一个英伟达呢？对吧。
这就说到，摩尔线程的创始人张建中曾任英伟达全球副总裁，其核心班底来自英伟达/AMD/微软，这被资本视为“最懂老师的学生”。再加上，这种“英伟达式叙事”，或将技术参数转化为“新质生产力”“自主可控”等政策语言。能获得政府方面的资源倾斜等等。
而且，根据预测，全球GPU市场规模超1000亿美元，相对而言，ASIC芯片市场规模仅200亿美元，国产替代空间的想象力和潜力巨大。资本市场当然愿意为“中国版英伟达”的远期想象支付预付款。
不过，这种追捧是没有风险的吗？
市占率不到1%的困境
一个核心的问题是，像摩尔线程这样的GPU公司，什么时候能盈利呢？
根据璟湘创投的估计，GPU生态壁垒极高，英伟达CUDA护城河深厚，商业化落地比寒武纪的AI芯片更艰难。
虽说寒武纪用历时5年扭亏（2025年前三季度净利润16亿元）验证了“以亏损换研发”模式的可行性，但是这不代表其他的公司也行。
以摩尔线程为例，毛利率方面，其2022~2024年综合毛利率分别为-70.08%、25.87%、70.71%。今年上半年，摩尔线程的毛利率也较好。摩尔线程预计最早2027年能实现合并报表盈利，但需依赖政府补贴及大客户订单（2025H1前两大客户占营收87%）。毕竟，这个预计具有不确定性。
不过，摩尔线程也面临严峻的生态挑战，需要同时突破硬件性能、软件适配、开发者生态、供应链安全四重关卡，盈利周期可能更长。
其实，最大的问题还在于市占率。这几家国产GPU厂商的市占率，都很微弱。
根据相关数据，2024年，国内AI芯片市场中英伟达（全功能GPU）、华为海思（ASIC）以及AMD（GPGPU）的市场份额分别为54.4%、21.4%、15.3%。而全球市场英伟达更是处于垄断地位。
摩尔线程的市占率，据Bernstein Research统计，约为1%。另外，Bernstein Research的数据是，2024年英伟达、华为海思和AMD在中国AI芯片市场中分别占据66%、23%、5%的市场份额。
根据摩根大通的预测，2025年英伟达出货量约为550万张GPU。而摩尔线程AI计算芯片则为1.5~2万片，消费级显卡及SoC 15万片（多为面向信创PC和轻薄本市场的低算力产品）。
沐曦股份也在招股书中提到，其在2024年中国AI芯片市场中的份额约为1%。今年国内市场本土品牌AI芯片市场渗透率呈上升趋势，但尚未形成较明朗的竞争格局。
而壁仞科技在招股书中称，按在中国市场产生的收入计，2024年公司在中国智能计算芯片市场中的份额0.16%，在通用GPU市场中的份额0.2%，预期2025年公司将取得0.19%的智能计算芯片市场份额。
从中也能看出，中国GPU厂商的路还很长。
离英伟达还有多远？
再来说一下，摩尔线程的“中国英伟达”称号，能否做到名副其实？
这不仅源于摩尔线程的高管团队中有英伟达的老人，还有摩尔技术上的对标英伟达。中国市场缺的是全栈通用 GPU，摩尔线程做的正好是国内最缺的一块。
众所周知，英伟达的成功之处在于，它是最早做开放式GPU的，投入巨量的研发资源去开发编译器、调试器、维护整个软件栈，2006年之后正式推出CUDA，向开发者开放GPU的并行计算能力，将GPU变成了强大可编程的并行计算加速器。
而软硬件一体的英伟达，同时拥有锋利的“矛”和坚不可摧的“盾”，特别是CUDA平台及其衍生的庞大软件生态系统，共同构成了其商业帝国的核心竞争力。这个耗时近20年精心培育的、拥有数百万开发者和海量应用程序的生态系统，可谓无出其右。
所以，英伟达在全球市场才能占据超过80%份额的垄断地位。
对于摩尔线程来说，选择了一条最难的路线。按照业内的分析，它需要解决几个问题，包括图形管线（Raster+Compute+Vulkan）、通用计算（SIMD/SIMT 并行架构）和AI Tensor 核（矩阵乘）。摩尔线程成立于2020 年，五年的发展速度算是极快，但是，距离比肩前辈还是差得极远。
就拿算力代差来说，摩尔线程的旗舰产品MTT S5000的FP8算力仅32 TFLOPs，对比英伟达H100的3958 TFLOPs差距超123倍，硬件性能追赶需时间。此外，摩尔的业务结构单一，收入高度依赖AI智算集群（2025H1占比94.8%）。
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，没有达到行业共识的底线——5000张卡。因此，相比动辄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。
再者，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。而且，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。
同时，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英伟达和AMD正面抗衡。如何平衡在这一细分领域的投入与产出，将是一个“艰难的抉择”。
当然，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。
有分析指出，按2025年预计10~12亿元营收和约90倍市销率的寒武纪估算，摩尔线程的合理市值应在1000亿元左右，而其当前超3000亿的市值可能已透支，将2027年预计近60亿元营收的乐观增长提前定价完毕。未来，一旦摩尔线程的业绩增速或技术发展不及预期，估值回调的压力不言而喻。
资本市场当然知道摩尔线程贵，所以，3000亿市值只能说是资本和市场对“中国GPU自主可控”的集体押注，本质是为战略稀缺性支付溢价。能否跨过生态构建、量产良率、客户多元化三道生死门槛，是摩尔线程的重要考验。