文/许雯雯
编辑/张晓
营收维持高增速、亏损同比收窄——4 月 26 日，摩尔线程公布 2026 年一季度及 2025 年全年财报，释放出了业绩层面的这两个核心信息。
2025 年全年，营收 15.05 亿元，同比增长 243.37%。归属于母公司股东的净利润、归属母公司股东的扣非净利润分别同比收窄 38.16%、33.38%，扣除股份支付影响因素后，2025 年净利润为亏损 6.48 亿元，同比收窄 56.65%。
今年一季度，营收 7.38 亿元，同比增长 155.35%。利润表现上，摩尔线程在该季度实现了单季盈利，归属于母公司股东的净利润为 0.29 亿元。归属于母公司股东的扣非净利润为亏损 0.54 亿元，去年同期这一数字为亏损 1.36 亿元。
4 月 27 日，受一季度业绩影响，摩尔线程股价上涨 7.99%，市值单日增长 240 亿元，来到 3240.84 亿元。
比起账面上的单季盈利，更值得讨论的是，摩尔线程到底是如何盈利的？它是否真的迎来了盈利拐点？
01
单季盈利背后：7000 万补助与大客依赖
摩尔线程上市后的首份年报和季报中，最亮眼的一个信息，无外乎今年一季度的单季盈利。
账面数据背后，摩尔线程一季度 0.29 亿元的归母净利润，主要得益于 8364 万元的非经常性损益。其中，有 7006 万元是计入当期损益的政府补助。扣除非经常性损益影响，摩尔线程一季度还是亏损的，只是亏损幅度在大幅收窄。
具体来看，一季度公司营业总成本仍在快速增长，同比增长了 82.10% 至 7.70 亿元。
其中，营业成本同比增长了 271.78% 至 2.41 亿元；销售费用同比增长了 141.33% 至 0.76 亿元；研发费用同比增长了 49.95% 至 3.69 亿元。
不过得益于营收端 155.35% 的同比高速增长，摩尔线程一季度投入增加的影响一定程度上被抵消了。
摩尔线程称，一季度营收的大幅增长，主要得益于报告期内公司专注于全功能 GPU 的研发与创新，持续推进产品架构快速迭代，产品竞争优势进一步扩大，进而促进了收入快速增长。公司也提到，该季度净利润亏损收窄也是营收同比大幅增长所致。
这背后，一季度摩尔线程 7.38 亿元的营收中，有近 2 亿元或是 3 月底刚刚拿到的——
3 月 31 日，其与某客户签订了一份总金额为 6.6 亿元的合同，合同标的为摩尔线程夸娥（KUAE）智算集群。按公告，客户将分三期支付这笔资金，合同生效后 2 日内支付合同价款的 30%，货物签收及验收后 180 日内支付合同价款的 60%，今年 12 月 31 日前支付合同价款的 10%。
客观上，再从全年视角看，这笔 6.6 亿元的订单，对摩尔线程 2026 年全年的业绩提升效应都会尤其显著：
单这一笔合同金额，就相当于公司 2025 年超四成的营收。2025 年，摩尔线程营收为 15.06 亿元。
不过，对摩尔线程而言，超级大单带动业绩飞升是一面，绕不开的大客户依赖则是另一面，其在 2025 年财报中也提到了客户集中度较高的风险。
财报数据显示，2025 年前五大客户对摩尔线程营收的贡献比例高达 91.36%。再往前看，2022-2024 年，前五大客户对公司主营业务营收的贡献比例分别为 89.86%、97.54%、98.16%。
做个对比，今年 1 月登陆港股的另两家国产 GPU 公司中，壁仞科技 2025 年营收中，前五大客户的贡献比例约为 71.3%，较 2024 年的 90.3% 明显收窄；天数智芯 2025 年前五大客户的营收贡献比例相对也更加健康，为 43%。
能持续性拿到大单，说明了市场对摩尔线程从技术到产品再到工程能力的认可度，这种认可度客观上也存在潜在的示范效应。
但风险在于，当公司的营收增速、利润表现与大客、大单强关联，这种增长本身就是非常态的，也是非稳态的。
换言之，一季度摩尔线程账面数字上的单季盈利，一定程度上并不意味着公司已经进入了盈利拐点。
尤其在“高投入”已经是确定性影响因素下，摩尔线程的商业化突围之路，依然道阻且长。
02
让经营可持续，摩尔线程的新一轮挑战
去年 12 月 5 日顶着“国产 GPU 第一股”的身份登陆科创板以来，摩尔线程始终是最受资本市场关注、青睐的国产 GPU 厂商，甚至没有之一。
这很大程度上源于摩尔线程与英伟达相似的技术路径——在国产算力自主可控的宏大叙事下，市场希望摩尔线程成为“英伟达平替”。
甚至“成为英伟达平替”，本身就是摩尔线程资本化叙事里的一部分。
落到事实层面，国产 AI 芯片厂商中，押注全功能 GPU 技术路线的，仅有摩尔线程一家，其他玩家则更多面向 AI 计算层，聚焦到大模型训练和推理场景。
全功能 GPU，即具备功能完备性与精度完整性的 GPU，在工作效率、生态完整多样性及兼容性等方面优势明显。
功能完备性：在单一 GPU 芯片中集成 AI 计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多种能力，满足多样化计算需求；
精度完整性：单一芯片支持 FP64 Vector、FP32 Vector、TF32 Tensor、FP16/BF16 Tensor、FP8 Tensor、INT8 Tensor 等不同计算精度，以满足 GPU 加速不同场景的计算需求。
全功能 GPU 技术路线下，摩尔线程潜在的产品体系、落地场景都会更加丰富，长远视角里技术壁垒、生态壁垒也会更高。
换个角度看，这是摩尔线程的核心差异化优势，却也是包袱。
摩尔线程全功能 GPU 的路线技术想象空间、潜在的商业化空间更大，但技术爬坡周期更长，投入也更重。
英伟达的护城河一面是 GPU，另一面是 CUDA 生态系统。国产 AI 算力自主可控的宏大叙事下，摩尔线程客观上就是在对标英伟达。
英伟达的 GPU 生态系统中，某种程度上也藏着摩尔线程的影子。
底层硬件结构端，摩尔线程自主研发了融合 GPU 硬件和软件的全功能 GPU 计算加速统一系统架构 MUSA，基于这一架构已迭代五款自主芯片架构，推出四款芯片。其中，基于最新一代芯片架构“花港”、面向高性能 AI 训推一体的“华山”芯片和专注高性能图形渲染的“庐山”芯片也已在规划中；
核心 IP 和软件堆栈层，摩尔线程也在加速构建 MUSA 软件栈，涵盖从底层驱动、编译器、算子库到上层开发框架的全套工具链。
而且摩尔线程 GPU 软件生态的构建其实是在两条腿走路，一边兼容 CUDA，另一边则是缓步搭建自己的生态，也即官方口径中的“全栈生态 + 高度兼容”。
尽管在战略上基本对齐英伟达，摩尔线程要想在短期内成为真正意义上的“中国英伟达”，跑通商业化闭环，构筑商业化壁垒，并非易事。
全功能 GPU 技术路线的押注，客观上让摩尔线程背上了高增长、高投入、高亏损的基因。
过去几个季度，摩尔线程客观上确实在减亏——但如我们上文所述，目前阶段，其减亏很大程度上是非常态、非稳态的，核心体现在产品出货量结构上高度依赖大客户。
这也就意味着，中短期视角里，摩尔线程的高增速是否能维持、是否能持续减亏乃至真正盈利，也多了一重不确定性。
要打破这种不确定性，理想解法当然是持续拓新客，优化出货量结构。
但这就指向了摩尔线程的另一重挑战：它还未从互联网大厂手中拿到更多订单，后者才是国产 GPU 芯片的核心消耗方。
“中国互联网厂商占国产 GPU 芯片总需求的 80% 以上，国产 GPU 要想商业化，一定要进互联网。”今年一月，一位服务器厂商人士向财新网如此表示。其也坦言，除了寒武纪、昆仑芯，其他国产 GPU 创业公司仍在对互联网客户的“敲门阶段”。
从这一角度来看，摩尔线程面临的现实挑战甚至更加严峻。
IDC 今年 4 月公布的数据显示，2025 年中国市场 AI 加速卡总出货量约为 400 万块，其中国内芯片企业出货量合计约 165 万块，市场份额供给 41%。摩尔线程未能挤进前八。
当然，中长远视角里，中国 AI 计算加速芯片市场规模会持续维持高增速。对包括摩尔线程在内的国产 GPU 厂商而言，突围空间广阔。
弗若斯特沙利文预测，到 2029 年，中国 AI 芯片市场规模将从 2024 年的 1425.37 亿元激增至 13367.92 亿元，2025 年至 2029 年期间年均复合增长率为 53.7%，从细分市场看，GPU 的市场增长速度最快，市场份额预计将从 2024 年的 69.9% 上升至 2029 年的 77.3%。
聚焦到摩尔线程来看，全功能 GPU 的路线优势也有望逐步释放。
只是如何应对业务结构相对聚焦的对手们的竞争、如何首先缩短乃至追上与英伟达在硬件层面的差距、如何持续性在软件生态建设上夯实地基，都是摆在摩尔线程面前的不确定性。
财报发布后的业绩说明会上，有投资者提问，“公司如何平衡短期搞研发投入与长期盈利目标？”
摩尔线程创始人兼 CEO 张建中的回答是：
为了平衡这两者，公司采取了以下策略：首先，明确研发方向，聚焦于具有搞市场潜力和高门槛的技术领域，以确保研发成果能够迅速转化为商业价值，并构建长期竞争力；同时持续优化资源配置，提高研发效率确保每个项目的投入都能产生最大效益；公司构建了云边端产品线，充分发挥全功能 GPU 的能力，通过多元化产品线和服务，加速实现收入增长。
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