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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-12-06 17:16 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 股价高开468%,就这摩尔线程还没上岸?股份有限公司 | 官网:暂无 |
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股价高开468%,就这摩尔线程还没上岸?2024更新四周一万精锐随着
> 厂商新闻《股价高开468%,就这摩尔线程还没上岸?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-12-07 00:49
本文来自微信公众号:字母榜,作者:苗正,题图来自:视觉中国
“国产GPU第一股” 摩尔线程今日登陆科创板,首日股价呈现高开高走后快速回落的剧烈波动态势。
摩尔线程发行价为114.28元/股,上市开盘价直接冲到650元/股,较发行价大涨468.78%。盘中股价更是一度涨至688元,此时中一签500股的投资者浮盈能超过28万元,成功登顶年内最赚钱新股。
不过,摩尔线程股价飙升仅持续了一刻钟左右就快速回落,截至发稿,摩尔线程股价585元/股,涨幅约412%,总市值约2745亿元,最低跌至556元。这种高开低走的走势,让开盘追高的投资者短期面临浮亏,而中签者则趁机套现锁定收益。
11月24日,摩尔线程正式启动科创板申购,发行价创2025年A股新股发行价新高,成为年内唯一“百元股”。 这一发行价对应的2024年摊薄后静态市销率约122倍,显著高于同行业可比公司平均水平,发行人在公告中也专门提示了股价下跌风险。
本轮申购中,网上有效申购户数达482.66万户,有效申购股数462.17亿股,申购倍数高达4126.49倍;网下机构参与热情同样空前,267家网下投资者携7555个配售对象参与,申购倍数达1572倍,其中包括南方、易方达等头部公募,以及幻方、林园等知名私募机构。
由于申购过于火爆,发行方启动回拨机制,最终网上中签率仅为0.03635%。
虽然不是最早成立的国产GPU厂商,但成立于2020年的摩尔线程却率先登陆科创板,拿下“国产 GPU 第一股”。
与此同时,另一家国产GPU巨头沐曦也即将于今日启动申购,“国产GPU双龙头”将在科创板同台登场。
但在资本热情之外,摩尔线程的财务结构、产品生态成熟度、市场接受度与行业基础能力,也正在被严格审视。A股“国产GPU第一股”的背后,既是被寄予厚望的国产替代,也是尚未补齐的技术短板,以及有待市场认可的漫长周期。
摩尔线程的招股书画出了一个高速增长的曲线。
2022年,摩尔线程营业收入为4608.8万元;到2024年增长至4.38亿元;2025年上半年更是达到7.02亿元,超过去三年总和。
营收的高速增长,一定程度上得益于产品迭代迅速:2022年推出苏堤架构S2000后,同年末迅速发布春晓架构S3000,性能提升4倍;2023年,又推出“曲院”“平湖”系列,继续延伸产品矩阵。
短短三年间,摩尔线程从单一产品发展为覆盖AI智算、专业图形加速、桌面显卡等多条产品线,其中S3000、S50等产品已形成良好的复购表现。
不过,摩尔线程的营收结构也存在一定争议。
招股书显示,虽然摩尔线程营收在 2022–2025 年间呈现出高速增长,但其收入结构仍相对集中。据招股书披露,摩尔线程约 80% 的收入来自 AI 计算类产品,图形渲染、消费级 GPU 等业务尚处早期试水阶段,现金流对单一产品线依赖较高。
更值得注意的是,公司在 2025 年上半年经营活动现金流仍为负值(–5.37 亿元),显示其收入的快速增长并未同步带来现金回流,短期内仍需要依赖募资维持扩张。
另一方面,在高营收背后,这家公司也在持续大额亏损。
从2022年到2024年,公司三年的净亏损分别为18.4亿元、16.73亿元和14.92亿元,累计亏损超过50亿元。不过,在国产算力芯片行业,由于处于研发投入巨大的阶段,持续亏损几乎是行业的共同特征。
沐曦的情况也类似,虽然2024年营收达到7.43亿元,2025年上半年更是达到9.15亿元,但其亏损也在扩大,2022—2024年净利润亏损分别为7.77亿元、8.71亿元、14.09亿元。
但相比起同行们,摩尔线程的亏损占收入比例依然偏高。2024 年公司净亏损为收入的 3.4 倍,远高于寒武纪同期的 0.38 倍、沐曦的1.9倍。相比摩尔线程,沐曦的亏损虽扩大,但其收入规模更大,因此亏损率相对更低。
高昂的研发投入是原因之一,招股书披露,摩尔线程最近三年的累计研发投入占累计营收的比例达到626%。这是GPU行业的普遍现象。相比之下,寒武纪2024年全年研发费用10.72亿元,占营收91.3%。
站在行业逻辑上看,这些数字并不难理解:芯片的研发周期长、投入大,从设计到量产动辄需要数年时间和数十亿资金,盈利前的亏损是几乎所有玩家都必须承受的阶段。
时间来到2025年,摩尔线程在内的芯片厂商的亏损情况有所改观。2025年1月—6月,摩尔线程和沐曦虽然依然处于亏损状态,但较之前亏损已经大幅改善。二者上半年亏损收窄至2.7亿元和 1.86亿元。
亏损大幅降低,一方面是国产GPU 厂商持续研发投入的阶段性回报,另一方面则是市场形势变化下,国产芯片厂商迎来了新的增长契机。
2024年10月,美国商务部进一步收紧出口管制,英伟达创始人黄仁勋公开表示,公司已全面退出中国(大陆)市场。这一市场形势的变化直接为国产AI芯片厂商创造了商机。据弗若斯特沙利文预测,中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425亿元增长至2029年的1.34万亿元。
在摩尔线程之前,A股市场上的AI芯片公司中,最引人注目的就是寒武纪,这家公司于2020年7月登陆科创板,成为“AI芯片第一股”,上市首日市值一度突破千亿元。
不过,和摩尔线程的“国产GPU第一股”的定位不同,寒武纪做的是ASIC(专用集成电路)芯片,专门针对AI训练和推理等特定场景进行定制化设计,其代表产品思元系列芯片主要部署在云端数据中心,为AI模型训练和推理提供算力支持。
ASIC芯片与通用GPU在技术路线上有本质区别。ASIC采用专用架构,如谷歌TPU的脉动阵列,针对特定算法(如深度学习中的矩阵运算)进行硬件级优化,因此在特定场景下能够实现更高的能效比和更低的功耗。
但这种专用性也带来了局限:一旦算法或应用场景发生变化,ASIC的灵活性就会受限。相比之下,通用GPU保留了图形渲染、通用计算等多种功能,可以同时支持AI计算、图形渲染、视频编解码、科学计算等多种应用场景,适应性更强。
然而,通用GPU最大的问题就是难开发。一颗通用GPU需要完整的软件栈支撑,比如最底层的驱动程序,再到编译器、调度器、各类算法库,最后是开发工具链等等,这些软件的开发工作量往往数倍于芯片本身。
选择走通用 GPU 这条高难度路线的摩尔线程,注定拿到的是一条又长又陡的爬坡曲线。
业内普遍将摩尔线程的技术路径,与其深厚的“英伟达基因”绑定在一起。创始人张建中曾任英伟达全球副总裁及中国区总经理,曾将英伟达在中国市场的份额从不足50%提升至80%以上。
不仅是张建中,摩尔线程核心技术团队也普遍具有深厚的英伟达背景。《澎湃新闻》梳理的招股书信息显示,公司多名核心技术人员曾在英伟达担任重要岗位,包括联合创始人张钰勃和副总经理杨上山,二人都曾是英伟达的GPU架构师。
这一团队背景,一定程度上决定了摩尔线程选择 “全功能通用 GPU”路线——而非面向单一场景的加速卡研发路径。
根据弗若斯特沙利文的数据,中国GPU市场包含多个细分领域:数据中心AI算力市场预计到2029年将达到8000亿元规模,图形工作站市场约500亿元,云游戏和视频渲染市场约300亿元,科学计算和工业仿真市场约200亿元。
通用GPU可以同时进入这些市场,而ASIC芯片通常只能专注其中一两个细分领域。
在成立后不久,摩尔线程推出了自主研发的MUSA统一计算架构。MUSA是摩尔线程自主研发的统一系统架构,对标英伟达的CUDA。
英伟达的CUDA自2006年推出以来,几乎所有主流AI框架都对其提供了支持。在CUDA出现之前,GPU主要用于图形渲染,而CUDA让开发者使用类似C语言的方式编写并行计算程序,因此GPU能够处理通用计算任务。
经过近20年的发展,CUDA已经拥有超过400万开发者,成为GPU计算领域事实上的行业标准,这也是英伟达最难以撼动的护城河。但也正是如此,AI领域的开发者们在CUDA上积累了大量代码和应用,如果要迁移到新的GPU平台,意味着需要重写大量代码,付出极高的时间和金钱成本。
MUSA在设计之初就考虑了与CUDA的兼容性。它在编程模型、API命名、内存管理机制等方面都参考了CUDA的设计范式。
在生态建设方面,摩尔线程已经完成了对主流AI框架的基础适配工作。开发者可以在MUSA平台上运行基于PyTorch、TensorFlow训练的模型,也可以使用vLLM等推理框架进行模型部署。摩尔线程还与一些ISV(独立软件开发商)合作,将MUSA支持集成到行业应用软件中。
不过,目前行业内对MUSA的评价普遍呈谨慎态度。在一些开发者社区中,不少开发者反馈 MUSA在部分深度学习模型上的性能仍不稳定,且驱动更新频次有限;部分CUDA功能仍未在 MUSA 上找到对应实现。
为了让更多的CUDA开发者适应MUSA架构,摩尔线程推出了代码工具Musify。这是一个自动代码转换工具,其核心功能是将基于英伟达CUDA编写的代码自动转换为MUSA代码。为此,摩尔线程还提供了一系列配套工具和脚本,进一步降低迁移难度。
但需要说明的是,自动代码转换存在局限性。由于CUDA与MUSA在底层实现上存在差异,自动转换后的代码无法达到最优性能,还需要人工进行进一步优化。
在AI加速卡方面,摩尔线程的MTT S4000 GPU配备48GB显存、768GB/s显存带宽和128个Tensor核心,支持FP64/FP32/TF32/FP16/BF16/INT8等多种计算精度。
这款产品已通过中国信通院认证,可以运行DeepSeek-R1 671B大模型推理,支持LLaMA、GPT、ChatGLM、Qwen、Baichuan等主流大模型的训练和微调。在千卡集群部署中,其线性加速比可达91%。而且其在大模型训练场景中,训练精度与A100集群误差在1%以内,模型算力利用率与A100集群相当。
不过,实际测试和理论性能相比还是有一些偏差,《电子工程专辑》指出,S4000 在 FP16/BF16 推理中表现不错,但在部分 Transformer 结构中存在长尾延迟问题,导致实测吞吐波动高于 A100。同等节点下,A100 在稳定性与能耗比上仍占优势。
如果把价格因素拉进来,S4000有无法忽视的“量大管饱”优势,其单卡价格实际约为7万元,千卡集群总成本仅为同规模英伟达H100集群的1/6。
在消费级显卡方面,摩尔线程推出了 MTT S80,该卡采用7nm工艺,集成4096个MUSA核心,配备16GB GDDR6显存,单精度浮点算力达14.4TFLOPS,整卡功耗255W。
官方宣称其对标英伟达RTX 3060(2021年产品),但实际性能仍有差距。以《黑神话:悟空》为例,游戏刚发布时MTT S80仅有10-20fps的帧率,甚至会闪退。经过持续的驱动优化,在1080P分辨率、低画质设定下,平均帧率可达35-55fps,基本实现流畅运行。
不过,在玩家群体中,MTT S80尚无法形成规模化的用户口碑,多位用户在测评中提到,MTT S80在《CS2》《永劫无间》仍存在帧率抖动与贴图加载慢的问题,并且光追效果几乎无法启用。
另一方面,大众消费市场正在经历“天下苦英伟达(高价)久矣”的境况,英伟达最新发布的RTX 50系列就引发了不少争议:RTX 5090售价1999美元,比上一代4090贵了25%,而性能提升却被质疑不如40系列提升明显。
更让消费者群体不满的是,英伟达为保障高利润的 AI 芯片产能,英伟达计划将RTX 50系列显卡减产 20%—30%,优先推进新一代GB300等AI芯片的量产。
在这样的背景下,大众用户对于消费级显卡的国产替代呼声渐高,但从现阶段来看,无论是从驱动成熟度、游戏适配范围,还是从品牌认知与用户信任度上,摩尔线程要撼动英伟达和 AMD 的地位,都还只是一个“长期命题”。
当摩尔线程率先完成上市后,沐曦也紧随其后。
近日,沐曦股份公布了其科创板上市安排,并计划于12月5日启动申购。作为另一家国产GPU龙头,沐曦的财务数据同样亮眼,2025年上半年营收为9.15亿元,在手订单充裕。
在市场表现上,沐曦股份2024年营收为7.43亿元,超过摩尔线程同期的4.38亿元。2025年上半年,沐曦营收为9.15亿元,同样高于摩尔线程的7.02亿元。沐曦的GPU产品累计销量已超过25000片,其曦云C500系列贡献了98%的营收,显示出较强的单一产品商业化能力。
从应用结构看,摩尔线程与沐曦的市场布局也有所不同。沐曦在专业渲染、科研计算、HPC 领域的客户更为稳定,而摩尔线程的业务重心目前集中在 AI 推理、视频处理等方向。
沐曦和摩尔线程虽在2025年6月30日同步提交科创板IPO申请,但摩尔线程过会时间更早,不过沐曦从过会到拿到IPO批文仅用20天,反而比摩尔线程的34天快。
而且在财务方面,摩尔线程2024年毛利率超70%,能体现出较强的技术溢价能力,而且亏损在逐年收窄;沐曦虽然营收更高,但毛利率只有53%—55%,且因依赖进口HBM显存,成本压力大,亏损幅度也在持续扩大。
尽管摩尔线程达成了“国产GPU第一股”的成就,但想要成为国际领先的芯片企业,还有很长的路要走。
首先是与国际领先企业之间存在的差距。在技术性能上,英伟达凭借其在先进制程、芯片架构和封装技术上的持续领先,其旗舰产品如H100集成了800亿个晶体管,而国产GPU受限于外部环境,大多在成熟工艺上进行优化,性能上仍存在代差。
在市场份额上,摩尔线程在国内AI智算、图形加速等细分领域的占有率尚不足1%,而英伟达占据全球GPU市场份额超过80%,包括摩尔线程在内的国产GPU整体市占率都不足5%,市场突破仍需时日。
市场结构单一会为企业带来极大的风险。从招股书可以看出,摩尔线程的客户集中度很高,2025年上半年其前五大客户的营收贡献超过98%。
英伟达自1999年推出首款GeForce 256显卡以来,已在消费级GPU市场深耕超过25年。这不仅是技术积累的时间差,更是整个生态系统的建设过程。与游戏开发商的深度合作、不断更新驱动程序优化游戏体验,以及消费者品牌信任的建立,这些都需要数代产品的周期去兑现和验证。
在企业级市场,采购决策更多基于性价比和国产替代需求。玩家的投票要苛刻得多——驱动崩一次、热门游戏适配慢几个月,都会迅速演变成舆论场上的负面标签。
摩尔线程率先完成上市,说明资本市场已经对“国产 GPU 故事”给出了一次估值试验。
但国产 GPU的春天并不会因为在上交所敲钟就自动到来,想要赢得用户信任、在国际市场上占据一席之地,摩尔线程和国产GPU厂商们,还有一条很长又不平坦的路要走。
本文来自微信公众号:字母榜,作者:苗正
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