最近，中国国产GPU企业摩尔线程（688795.SH）披露了重大合同公告。摩尔线程与某客户签订了产品销售协议，合同标的为摩尔线程夸娥（KUAE）智算集群，合同总价为6.6亿元。公开信息显示，夸娥（KUAE）智算集群为系统级解决方案，支持千卡、万卡乃至更大规模的集群。同时，夸娥集群具备全精度、全功能通用计算能力，在万卡规模下实现高效稳定的AI训练与推理。其浮点运算能力达到10Exa-Flops，训练算力利用率（MFU）在Dense大模型上达60%，MOE大模型上达40%，有效训练时间占比超过90%，训练线性扩展效率达95%，与国际主流生态高度兼容，并在多项指标上具备明显的能效优势。从12月发布，到披露这份价值6.6亿元的合同，已经表明摩尔线程的产品具备了大规模商业化交付的能力，并实现了从单点产品能力到超大规模集群交付能力的跨越。此外，该订单除了展示了摩尔线程支撑万亿参数模型训练的工程化能力与可靠性外，在财务层面也将为摩尔线程带来显著的营收贡献。商业化全面提速，摩尔盈利拐点加速到来对于当前的摩尔线程来说，该订单体量将对未来业绩产生重要影响。摩尔线程2025年业绩预告显示，2025年实现营收15.05亿元，营收较2024年同比扩大2.4倍。归母净利润亏损10.24亿元，亏损较2024年同期16.18亿显著收窄。毛利率方面，2024年摩尔线程的综合毛利率为70.71%，2025年上半年其毛利率依然维持在69.14%的高位。该订单签订后，意味着将给摩尔线程在2026年一季度期间带来6.6亿元的营收，若按65%的综合毛利率计算，将有望给摩尔线程带来近4.29亿元的毛利。同时，该笔收入也将进一步改善摩尔线程的现金流状况，为后续的研发、运营提供持续的现金支撑。也就是说，一方面，该订单或将助力摩尔线程盈利拐点到来的时间提前。而从另一方面来说，该大额订单的转化，说明了市场对摩尔线程全功能GPU产品线的强劲需求。摩尔线程的营收主要来自训推一体GPU智算卡MTT S5000的量产，其也是组成夸娥智算集群的基石。MTT S5000有多猛？这个由摩尔线程在2025年推出的旗舰产品，基于第四代MUSA架构“平湖”打造。其单卡AI算力（稠密）最高可达1000TFLOPS，配备80GB显存，显存带宽达到1.6TB/s，卡间互联带宽为784GB/s，完整支持从FP8到FP64的全精度计算。和多数厂商挤在AI加速单一赛道不同，摩尔线程走的是全栈自研和全功能布局的路子，MTT S5000作为全功能GPU，几乎是国内唯一做到单芯片集成AI计算、图形渲染、科学计算、超高清视频编解码的产品，能同时满足多种需求，既能支撑万亿参数大模型训练，又能流畅运行3A游戏以及工业设计软件。尽管全功能GPU研发门槛高、投入大，摩尔线程在发展初期需要投入大量资金推动研发，但全功能GPU的通用性强，适用场景广泛，随着量产能力和使用量的增加，产品有望在短时间内迎来爆发式增长，相关成本也会不断摊薄。摩尔线程招股书显示，2022年至2025年上半年，摩尔线程累计投入研发资金超43亿元。但该订单的落地，表明摩尔线程的成长已开始摆脱“依赖融资输血”的印象，逐步转向“营收驱动增长”。同时带来的营收与现金流改善，叠加全功能GPU的高毛利率，将进一步推动摩尔线程估值从“高研发投入型”向“高盈利成长型”转变。从国产化替代的角度来看，这笔订单意味着，客户对国产算力产品的态度，已从“备用测试”转向“主力部署”。摩尔线程也通过该订单证明了其已具备应对大规模、实质性市场算力需求的能力。全栈技术硬核突围MUSA架构构筑竞争壁垒虽然合同标的为夸娥智算集群，但在该集群背后，是由摩尔线程自主研发、以MUSA统一架构为核心的全栈成果体系。这种体系的威力，足以支撑大规模的市场算力需求。MUSA（Meta-computing Unified System Architecture）是摩尔线程自主研发的元计算统一系统架构，涵盖从芯片架构、指令集、编程模型到软件运行库及驱动程序框架等的全栈技术体系。除了之前提到的MTT S5000全功能GPU这个算力基础外，原生MUSA深度兼容TileLang、Triton等编程语言，为开发者提供灵活高效的全栈开发体验。核心计算库muDNN实现GEMM/FlashAttention效率超98%，通信效率达97%，编译器性能提升3倍，并集成高性能算子库，显著加速训练与推理的全流程。即将推出兼容跨代GPU指令架构的中间语言MTX、面向渲染+AI融合计算的编程语言muLang、量子计算融合框架MUSA-Q，以及计算光刻库muLitho，持续拓展全功能GPU的算力边界。此外，要实现该订单的落地，意味着摩尔线程已跑通“芯片研发-产品量产-集群交付-客户验收-商业回款”的端到端商业闭环。其不仅具备产品能力，更拥有系统集成、工程化、售后运维等全链条业务能力。在国产算力替代的进程中，产品“能用”是基础，“好用”是关键，而“能规模化交付”则是摩尔线程的优势和核心壁垒，这在众多具备万卡能力的国产GPU企业中极为稀缺。具备万卡出货能力的国产GPU企业不止一个，但技术和工程化能力双验证，摩尔线程是首家。与国内市场以ASIC（专用集成电路）为主的训练集群相比，摩尔线程的MUSA架构兼容英伟达CUDA生态，完全不同。一直以来，全球GPU市场长期由英伟达、AMD主导，但随着AI算力需求爆发与国产替代推进，中国GPU市场规模持续扩大。作为国产全功能GPU龙头，摩尔线程凭借此次大单的示范效应，有望在AI训练、数据中心、科学计算等核心场景加速拓展，成为国产算力军团的核心力量。责任编辑 | 汪鹏大量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP
6.6億大口座実現！モールスレッド、中国製GPUは「使える」から「主力展開」へと進化したことを証明
最近，中国国产GPU企业摩尔线程（688795.SH）披露了重大合同公告。摩尔线程与某客户签订了产品销售协议，合同标的为摩尔线程夸娥（KUAE）智算集群，合同总价为6.6亿元。
公开信息显示，夸娥（KUAE）智算集群为系统级解决方案，支持千卡、万卡乃至更大规模的集群。
同时，夸娥集群具备全精度、全功能通用计算能力，在万卡规模下实现高效稳定的AI训练与推理。其浮点运算能力达到10Exa-Flops，训练算力利用率（MFU）在Dense大模型上达60%，MOE大模型上达40%，有效训练时间占比超过90%，训练线性扩展效率达95%，与国际主流生态高度兼容，并在多项指标上具备明显的能效优势。
从12月发布，到披露这份价值6.6亿元的合同，已经表明摩尔线程的产品具备了大规模商业化交付的能力，并实现了从单点产品能力到超大规模集群交付能力的跨越。
此外，该订单除了展示了摩尔线程支撑万亿参数模型训练的工程化能力与可靠性外，在财务层面也将为摩尔线程带来显著的营收贡献。
商业化全面提速，
摩尔盈利拐点加速到来
对于当前的摩尔线程来说，该订单体量将对未来业绩产生重要影响。
摩尔线程2025年业绩预告显示，2025年实现营收15.05亿元，营收较2024年同比扩大2.4倍。归母净利润亏损10.24亿元，亏损较2024年同期16.18亿显著收窄。
毛利率方面，2024年摩尔线程的综合毛利率为70.71%，2025年上半年其毛利率依然维持在69.14%的高位。
该订单签订后，意味着将给摩尔线程在2026年一季度期间带来6.6亿元的营收，若按65%的综合毛利率计算，将有望给摩尔线程带来近4.29亿元的毛利。同时，该笔收入也将进一步改善摩尔线程的现金流状况，为后续的研发、运营提供持续的现金支撑。
也就是说，一方面，该订单或将助力摩尔线程盈利拐点到来的时间提前。而从另一方面来说，该大额订单的转化，说明了市场对摩尔线程全功能GPU产品线的强劲需求。
摩尔线程的营收主要来自训推一体GPU智算卡MTT S5000的量产，其也是组成夸娥智算集群的基石。
MTT S5000有多猛？这个由摩尔线程在2025年推出的旗舰产品，基于第四代MUSA架构“平湖”打造。其单卡AI算力（稠密）最高可达1000TFLOPS，配备80GB显存，显存带宽达到1.6TB/s，卡间互联带宽为784GB/s，完整支持从FP8到FP64的全精度计算。
和多数厂商挤在AI加速单一赛道不同，摩尔线程走的是全栈自研和全功能布局的路子，MTT S5000作为全功能GPU，几乎是国内唯一做到单芯片集成AI计算、图形渲染、科学计算、超高清视频编解码的产品，能同时满足多种需求，既能支撑万亿参数大模型训练，又能流畅运行3A游戏以及工业设计软件。
尽管全功能GPU研发门槛高、投入大，摩尔线程在发展初期需要投入大量资金推动研发，但全功能GPU的通用性强，适用场景广泛，随着量产能力和使用量的增加，产品有望在短时间内迎来爆发式增长，相关成本也会不断摊薄。
摩尔线程招股书显示，2022年至2025年上半年，摩尔线程累计投入研发资金超43亿元。但该订单的落地，表明摩尔线程的成长已开始摆脱“依赖融资输血”的印象，逐步转向“营收驱动增长”。同时带来的营收与现金流改善，叠加全功能GPU的高毛利率，将进一步推动摩尔线程估值从“高研发投入型”向“高盈利成长型”转变。
从国产化替代的角度来看，这笔订单意味着，客户对国产算力产品的态度，已从“备用测试”转向“主力部署”。摩尔线程也通过该订单证明了其已具备应对大规模、实质性市场算力需求的能力。
全栈技术硬核突围
MUSA架构构筑竞争壁垒
虽然合同标的为夸娥智算集群，但在该集群背后，是由摩尔线程自主研发、以MUSA统一架构为核心的全栈成果体系。这种体系的威力，足以支撑大规模的市场算力需求。
MUSA（Meta-computing Unified System Architecture）是摩尔线程自主研发的元计算统一系统架构，涵盖从芯片架构、指令集、编程模型到软件运行库及驱动程序框架等的全栈技术体系。
除了之前提到的MTT S5000全功能GPU这个算力基础外，原生MUSA深度兼容TileLang、Triton等编程语言，为开发者提供灵活高效的全栈开发体验。核心计算库muDNN实现GEMM/FlashAttention效率超98%，通信效率达97%，编译器性能提升3倍，并集成高性能算子库，显著加速训练与推理的全流程。即将推出兼容跨代GPU指令架构的中间语言MTX、面向渲染+AI融合计算的编程语言muLang、量子计算融合框架MUSA-Q，以及计算光刻库muLitho，持续拓展全功能GPU的算力边界。
此外，要实现该订单的落地，意味着摩尔线程已跑通“芯片研发-产品量产-集群交付-客户验收-商业回款”的端到端商业闭环。其不仅具备产品能力，更拥有系统集成、工程化、售后运维等全链条业务能力。
在国产算力替代的进程中，产品“能用”是基础，“好用”是关键，而“能规模化交付”则是摩尔线程的优势和核心壁垒，这在众多具备万卡能力的国产GPU企业中极为稀缺。
具备万卡出货能力的国产GPU企业不止一个，但技术和工程化能力双验证，摩尔线程是首家。与国内市场以ASIC（专用集成电路）为主的训练集群相比，摩尔线程的MUSA架构兼容英伟达CUDA生态，完全不同。
一直以来，全球GPU市场长期由英伟达、AMD主导，但随着AI算力需求爆发与国产替代推进，中国GPU市场规模持续扩大。作为国产全功能GPU龙头，摩尔线程凭借此次大单的示范效应，有望在AI训练、数据中心、科学计算等核心场景加速拓展，成为国产算力军团的核心力量。
责任编辑 | 汪鹏
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