摩尔线程
🇨🇳摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司
Company info
Overview
中国全功能GPU与加速计算基础设施公司，覆盖AI计算、图形渲染、视频编解码、物理仿真与科学计算。
Industry tags
Key people
Core products and services
MUSA
摩尔线程统一系统架构，作为全功能GPU产品与软件栈底座。
MTT S80
面向PC与工作站的国产游戏显卡，被公司定义为中国首款游戏显卡。
MTT S4000
面向大模型与AI计算的智算卡。
KUAE
面向AI数据中心的大规模智算集群/解决方案，已从千卡扩展到万卡级。
DigitalME
基于摩尔线程算力底座的数字人解决方案。
MUSA Toolkit
MUSA应用开发与迁移工具链，面向CUDA迁移和性能调优。
Funding history
| Date | Round | Amount | Valuation | Investors | Confidence |
|---|---|---|---|---|---|
| 2020年09月 | Seed | 190万元（已披露部分） | 投前估值1000万元 | 云启资本 | Low confidence · 1 sources · Single source |
| 2020年12月 | Angel | 未披露 | 成立不足100天估值已超10亿美元 | 云启资本 | High confidence · 2 sources · 2+ independent authoritative sources |
| 2021年02月 | Pre-A | 数十亿元人民币 | 未披露 | 云启资本, GGV纪源资本 Lead | High confidence · 2 sources · 2+ independent authoritative sources |
| 2021年11月 | Series A | 20亿元人民币 | 未披露 | 云启资本 | High confidence · 2 sources · 2+ independent authoritative sources |
| 2022年12月 | Series B | 15亿元人民币 | 投后估值240亿元 | 云启资本 | High confidence · 2 sources · 2+ independent authoritative sources |
| 2023年11月 | Series B+ | 超20亿元人民币 | 未披露 | 云启资本 | Medium confidence · 1 sources · Single authoritative source |
| 2024年12月 | Pre-IPO | 未披露 | 投前估值246.2亿元 | 云启资本 | Low confidence · 1 sources · Single source |
| 2025年12月 | IPO | 募资约80亿元人民币 | 发行市值约537.15亿元 | — | High confidence · 2 sources · 2+ independent authoritative sources |
Product release timeline
发布通用GPU“曲院”。
发布面向大模型场景的AI卡MTT S4000。
发布大规模AI集群KUAE。
发布集群管理平台MCCPlatform。
发布DirectX 11驱动。
发布MUSA Toolkit 1.0。
发布迁移工具MUSIFY。
发布第二代通用GPU“春晓”。
发布国产游戏显卡MTT S80。
发布面向服务器的通用GPU MTT S3000。
发布AIGC平台“马良”。
发布MUSA统一系统架构及第一代多功能GPU芯片“苏堤”。
基于苏堤的消费级显卡发布。
面向数据中心的通用GPU发布。
发布物理引擎AlphaCore。
发布数字人解决方案DigitalME。
公司宣称在不到300天内研制成功首颗国产全功能GPU。
Key events
12月5日于上交所科创板上市，成为A股“国产全功能GPU第一股”。
围绕李丰“是否联合创始人”身份、IPO闲置募集资金现金管理口径等问题再起争议。
上交所上市审核委员会审议通过公司首发上市申请。
科创板IPO申请获受理并披露招股书，拟募资80亿元。
获得国家高新技术企业认证。
被北京市认定为独角兽企业。
对外展示KUAE智算集群，并披露已可构建万卡级集群。
工商登记层面董事长、总经理由刘姗姗变更为张建中。
公司启动常规性岗位优化，张建中内部信称将更聚焦GPU核心研发。
获批设立博士后科研工作站。
被美国商务部列入实体清单，先进制程代工与供应链承压。
获北京市“专精特新”企业认定。
MTT S80发布后遭遇“依赖Imagination授权”“驱动仅支持DX9”等外界质疑，公司未公开回应。
公司披露不到300天研制成功首颗国产全功能GPU，确立“全功能GPU”路线。
公司正式开始运营。
Competitive landscape
NVIDIA (CUDA GPUs / H100 / Blackwell)
— 作为全球高端GPU龙头，NVIDIA以软硬件一体和开发者生态驱动的高价位B2B、B2G与云市场模式运营，核心优势在于CUDA生态、性能上限和供应链成熟度；摩尔线程无论技术路线还是资本市场叙事都在直接对标NVIDIA，尤其是在全功能GPU与AI集群能力上形成正面竞争。 `🟢 2源` [Source1](https://finance.sina.com.cn/roll/2025-09-24/doc-infrqazu8410992.shtml) [Source2](https://www.36kr.com/p/3360278356428553)
AMD (Instinct / Radeon / ROCm)
— AMD以开放软件栈、OEM合作和云渠道切入AI与图形市场，商业模式更强调替代性与跨平台兼容；其ROCm与Instinct产品线是摩尔线程在AI板卡和图形加速领域的重要国际参照物，也代表更成熟但并非垄断的全球替代路线。 `🟡 1源` [Source](https://finance.sina.com.cn/roll/2025-09-24/doc-infrqazu8410992.shtml)
华为 (昇腾)
— 华为以政企、运营商和云市场为主，依靠整机、集群与生态协同推进销售，具备国产化政策红利、客户基础和系统级交付优势；在国内智算中心和大模型基础设施项目中，华为是摩尔线程最强的本土对手之一。 `🟡 1源` [Source](https://finance.sina.com.cn/roll/2025-09-24/doc-infrqazu8410992.shtml)
沐曦 (曦思N系列 / 曦云C系列 / 曦彩G系列)
— 沐曦更偏AI训练、推理和通用计算的B端路线，正在补齐图形渲染能力，商业化上更集中于训推场景；其优势在于聚焦AI、资本市场节奏接近，因而成为摩尔线程在科创板与“国产GPU第一股”叙事中的最直接同代竞争者。 `🟢 2源` [Source1](https://www.36kr.com/p/3360278356428553) [Source2](https://www.guandian.cn/article/20251218/531912.html)
壁仞科技 (BR106 / BR110 / BR166 / BIRENSUPA)
— 壁仞科技是无晶圆厂GPGPU公司，主打AI训练、推理、云计算与集群交付，面向运营商和大型企业客户，商业模式更偏高端项目制；其优势在于异构混训、chiplet路线和订单储备，与摩尔线程共同争夺国产高端智算集群预算。 `🟢 2源` [Source1](https://www.guandian.cn/article/20251218/531912.html) [Source2](https://www.36kr.com/p/3360278356428553)
燧原科技 (邃思 / 静思)
— 燧原科技更偏AI训练与推理专用芯片路线，主要服务云和数据中心客户，go-to-market较少涉及消费图形；其优势是较早聚焦AI专用场景，在AI集群落地上与摩尔线程高度重叠，但在“全功能GPU”覆盖面上弱于摩尔线程。 `🟢 2源` [Source1](https://www.36kr.com/p/3360278356428553) [Source2](https://www.guandian.cn/article/20251218/531912.html)
Growth metrics
Competitive narrative
Differentiators
Challenges and risks
Market position
摩尔线程是中国少数坚持“全功能GPU”路线并已完成A股上市的厂商，市场定位介于国产替代的战略性基础设施供应商与高风险高投入的成长型芯片公司之间。相较更聚焦AI专用芯片的本土同行，它试图复制NVIDIA式的软硬件一体化路径，用统一架构覆盖更广场景。 其当前位置更接近“国产GPU第一梯队的挑战者/平台型选手”，而不是已经验证商业护城河的成熟龙头。公司在资本市场、政策语境与国产化需求上具备显著关注度，但长期地位仍取决于制程供应、生态成熟度、客户结构优化与大规模商业化能力。