摩尔线程（688795）：词元时代，万物智能

摩尔线程(688795) 股票投资评级 买入 |首次覆盖 词元时代，万物智能 l投资要点 公司凭借出色的产品力持续拓展市场，积极助力人工智能应用落地。2026 年上半年，公司实现营业收入 17.36 亿元，较上年同期增长147.42% 。 公 司 毛 利 总 额 达 到9.89 亿 元 ， 较 上 年 同 期 增 长103.78%。整体毛利率水平达到 56.95%。归属于上市公司股东的净利润-1,156.31 万元，亏损金额较上年同期收窄比例达 95.73%。归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润-1.51 亿元，亏损金额较上年同期收窄比例达 52.37%。营业收入较上年同期大幅增长，主要系报告期内得益于人工智能产业的蓬勃发展及市场对全功能 GPU的强劲需求，叠加公司夸娥智算集群商业化加速，产品性能获得客户高度认可，并实现稳定供货，公司市场竞争优势进一步扩大，推动收入快速增长。 公司基本情况 智算产品硬核实力获客户高度认可，广泛覆盖互联网、运营商、国央企地方政府等重点客户。2026 年上半年，公司依托第四代芯片架构 MTT S5000 产品，持续夯实智算产业落地基础。基于 MTT S5000智算卡构建的夸娥（KUAE）大规模智算集群不仅展现了强大的 AI 计算能力，更在超大规模 AI 模型训练中实现了高达 95%的集群训练线性度突破。公司在组网架构、训练推理协同、超高带宽通信及算力平台智能调度等方面的支撑能力持续跃升，可以为互联网、科研、大模型、具身智能等核心场景提供安全可靠的算力底座，强力推动国产算力基础设施的发展与智能化升级。公司依托自主研发的 MUSA 计算平台以及 MTT S5000 产品，全面深入开展主流大模型的适配与优化工作，在模型适配广度与深度上均取得重大突破，公司的全功能 GPU 产品力及软硬协同生态构建能力得到了行业客户的广泛认可。针对DeepSeek 等具有行业标杆意义的前沿大模型，公司联合生态伙伴，基于原生 FP8 低精度算力等创新技术，率先在 MTT S5000 上完成了对 DeepSeek-V4 的深度适配与性能突破。此外，摩尔线程陆续实现了新一批头部厂商 SOTA 大模型的快速适配，如 MiniMax M3、智谱GLM-5.2 等。，公司抓住了边缘和端侧智能的机遇，凭借“长江”SoC 高规格、低功耗、大算力、多精度和全功能等优势，E300 模组在行业智能体、工业智造和智慧教育等场景取得持续进展；MTT AIBOOK 于线上及线下渠道销售亦有序推进。公司持续深耕云电脑市场，凭借全功能 GPU 及首创的动态弹性切分 vGPU 技术，在运营商业务领域持续渗透。核心产品 MTT S3000 单卡支持 32 路并发，通过软硬协同方案使 CPU 负载降低 75%、渲染性能提升 10 倍。 最新收盘价（元）572.00总股本/流通股本（亿股）4.70 / 0.30总市值/流通市值（亿元）2,689 / 17352周内最高/最低价941.08 / 505.32资产负债率(%)25.3%市盈率-231.58第一大股东南京神傲管理咨询合伙企业(有限合伙) 研究所 分析师:吴文吉SAC 登记编号:S1340523050004Email:wuwenji@cnpsec.com分析师:徐铭婉 SAC 登记编号:S1340526050001Email:xumingwan@cnpsec.com 坚持自主创新，筑牢全功能 GPU 技术根基，确保公司技术领先优势。公司高度重视全功能 GPU 技术与产品的研发投入，以不断提升公司云端、边缘与终端产品的性能表现与市场竞争力。报告期内， 公司研发投入达 7.7 亿元，占营业收入比例为 44%，金额同比增长38%。在底层核心技术与前沿攻关方面，公司持续加码自主可控芯片架构的迭代升级。作为面向未来大模型时代与多元泛在算力需求打造的底层架构，“平湖”架构在晶体管密度、计算能效比、显存带宽利用率及全功能 GPU 微架构协同优化上实现了全面升级。该架构针对超大规模 AI 训练及复杂生成式 AI 场景进行了深度定制，原生增强了对 Transformer、MoE 等前沿模型结构的硬件级加速支持，并大幅优化了 FP8/BF16 等混合精度 AI 计算的吞吐效能。同时，“平湖”架构延续并深化了公司“全功能 GPU”的战略路线，在保持卓越的高性能图形渲染与超高清视频编解码能力的基础上，实现了算力与算效的平衡。公司夸娥（KUAE）万卡级智算集群产品从技术层面成功攻克了万卡级硬件系统优化、高速互联与系统级容错等一系列高难度工程壁垒。该集群在 Dense 大模型训练中的模型算力利用率（MFU）高达60%，在 MoE 大模型上达 40%，训练线性扩展效率达到 95%，并在原生 FP8 精度下完整复现了顶尖大模型的训练流程，多项关键指标均达到国际主流水平。公司推理软件平台在大模型适配、开源生态建设及易用性优化、大模型推理解决方案等方面同样取得显著进展。公司Day-0 适配了 DeepSeek-V4、MiniMax M3、智谱 GLM-5.2 等一系列行业 SOTA 大模型。近期，月之暗面正式开源万亿参数模型 Kimi K3，MiniMax 正式开源多模态生成模型 MiniMax H3，摩尔线程亦实现了Day-0 适配，体现出摩尔线程全功能 GPU 架构的全栈协同能力，助力开发者以更快速度及更低成本接入行业最新模型。 深化生态布局，提升品牌价值，开发者数量已超过 80 万人。开发者生态建设方面，公司依托“摩尔学院”搭建系统化学习路径，覆盖企业开发者、科研机构及在校学生，提升开发者对产品的认知与使用能力。目前，公司各类开发者数量已突破 80 万名。摩尔学院平台提供丰富免费课程资源，MUSA 系列课程已上线国家智慧教育平台“启悟学习社区”。全球顶级推理框架 SGLang 完成 MUSA 代码主线合入，标志着国产 GPU 开源生态进入“原生支持”时代。公司开源 TileLang-MUSA 算子开发工具，MUSA 软件栈持续丰富。公司还开源集群性能仿真工具 SimuMax，为大规模分布式训练提供智能并行策略搜索与全栈工作流支持。 拟发行 H 股深化战略布局。为深化公司的国际化战略布局，持续吸引并集聚优秀的研发与管理人才，进一步提升公司治理水平和核心竞争力，公司拟发行境外上市外资股（H 股）股票并申请在香港联合交易所有限公司主板挂牌上市。 l投资建议 我们预计公司 2026/2027/2028 年分别实现收入 35/60/90 亿元，分别实现归母净利润-1.5/6.3/17.2 亿元，首次覆盖，给予“买入”评级。 l风险提示： 需求不及预期风险；市场竞争加剧风险；新产品推出不及预期风险。 分析师声明 撰写此报告的分析师（一人或多人）承诺本机构、本人以及财产利害关系人与所评价或推荐的证券无利害关系。 本报告所采用的数据均来自我们认为可靠的目前已公开的信息，并通过独立判断并得出结论，力求独立、客观、公平，报告结论不受本公司其他部门和人员以及证券发行人、上市公司、基金公司、证券资产管理公司、特定客户等利益相关方的干涉和影响，特此声明。 免责声明 中邮证券有限责任公司（以下简称“中邮证券”）具备经中国证监会批准的开展证券投资咨询业务的资格。 本报告信息均来源于公开资料或者我们认为可靠的资料，我们力求但不保证这些信息的准确性和完整性。报告内容仅供参考，报告中的信息或所表达观点不构成所涉证券买卖的出价或询价，中邮证券不对因使用本报告的内容而导致的损失承担任何责任。客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策。 本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，中邮证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。 中邮证券及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，也可能为这些公司提供或者计划提供投资银行、财务顾问或者其他金融产品等相关服务。 《证券期货投资者适当性管理办法》于 2017 年 7 月 1 日起正式实施，本报告仅供中邮证券签约客户使用，若您非中邮证券签约客户，为控制投资风险，请取消接收、订阅或使用本报告中的任何信息。本公司不会因接收人收到、阅读或关注本报告中的内容而视其为签约客户。 本报告版权归中邮证券所有，未经书面许可，任何机构或个人不得存在对本报告以任何形式进行翻版、修改、节选、复制、发布，或对本报告进行改编、汇编等侵犯知识产权的行为，亦不得存在其他有损中邮证券商业性权益的任何情形。如经中邮证券授权后引用发布，需注明出处为中邮证券研究所，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节或修改。 中邮证券对于本申明具有最终解释权。 公司简介 中邮证券有限责任公司于 2002 年 9 月经中国证券监督管理委员会批准设立，公司注册资本 61.68 亿元人民币，是中国邮政集团有限公司绝对控股的证券类金融子公司，公司是中邮创业基金管理股份有限公司的第二大股东。 公司经营范围包括:证券经纪，证券自营，证券投资咨询，证券资产管理，融资融券，证券投资基金销售，证券承销与保荐，代理销售金融产品，与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问，具备展业的各项资格。截至 2025年 10 月底，公司在全国设有 58 家分支机构(含 29 家分公司、29 家营业部)，1 家资产管理分公司和 1 家另类投资子公司。 中邮证券紧密依托中国邮政集团有限公司的雄厚实力，通过强化“自营+协同”发展模式，实现快速发展，当前服务的经纪客户已超过 260 万人。公司始终坚持诚信经营、践行金融为民，为社会大众提供全方位专业化的证券投融资服务，努力成为员工自豪、股东放心、客户信赖、社会尊重的优秀企业，打造契合中国邮政资源禀赋和市场地位的特色精品券商。 中邮证券研究所 北京邮箱：yanjiusuo@cnpsec.com地址：北京市丰台区北甲地路 2 号院 6 甲 1 号，玺萌大厦南塔邮编：100050 上海邮箱：yanjiusuo@cnpsec.com地址：上海市虹口区东大名路 1080 号邮储银行大厦 3楼邮编：200000 深圳邮箱：yanjiusuo@cnpsec.com地址：深圳市福田区滨河大道 9023 号国通大厦二楼邮编：518048