摩尔线程在人工智能产业爆发式增长的推动下，2025年预计实现收入翻倍式跨越，虽然仍处亏损状态，但盈利能力显著改善。这家国产GPU独角兽企业正受益于市场对高性能计算芯片的强劲需求，其产品竞争力和市场认可度的提升直接转化为财务数据的迅速修复。
1月21日，摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司董事会发布公告，公司预计2025年实现营业收入14.5亿元至15.2亿元。与上年同期相比，这一数字意味着营收规模将激增10.1亿元至10.8亿元，同比增幅高达230.70%至246.67%。
在备受关注的盈利指标方面，尽管摩尔线程尚未实现扭亏为盈，但亏损幅度已显现出明确的收窄趋势。公告显示，2025年归属于母公司所有者的净利润预计亏损9.5亿元至10.6亿元，相较上年同期，亏损减少了5.58亿元至6.68亿元，收窄幅度介于34.50%至41.30%之间。扣除非经常性损益后，净利润亏损预计收窄约29.59%到36.32%。
公司指出，业绩改善主要源于以AI训推一体智算卡MTT S5000为代表的产品竞争优势进一步扩大。随着市场关注度与认可度的提升，产品销量的增长有效推动了收入与毛利的双重提升。这是摩尔线程营业收入连续第四年保持高增长态势，同时也标志着净亏损连续第四年实现收窄。
与此同时，摩尔线程宣布将利用自有资金补足募投项目的资金缺口，以保障新一代自主可控芯片研发的顺利推进。分析人士指出，此举显示出公司在关键技术攻坚周期中的资金实力与决心，旨在进一步巩固其在国产GPU赛道的技术壁垒。
全栈技术与集群效能
作为极少数同时深耕B端与C端的全功能GPU厂商，摩尔线程依托统一的MUSA架构，确立了“AI+图形”双轮驱动的定位。技术层面，公司已在五年内成功量产五颗芯片，完成四代GPU架构迭代，构建了从芯片、计算卡到智算集群的完整产品矩阵。
其旗舰产品MTT S5000已实现规模量产，并被部署于大规模集群服务中。据公司披露，基于该产品的万卡集群浮点运算能力高达10Exa-Flops。在实际应用中，该集群在Dense大模型上的训练算力利用率（MFU）达到60%，在MoE大模型上达到40%，有效训练时间占比超90%，计算效率已达到同等规模国外同代系GPU集群的先进水平。公司强调，其全功能GPU单芯片集成了AI计算加速、图形渲染等四大引擎，功能上可对标英伟达。
生态兼容与实战验证
GPU的广泛应用高度依赖生态系统的承载。摩尔线程的MUSA架构及软件栈在保持原生创新的同时，高度兼容国际主流GPU应用生态，显著降低了开发者的迁移成本。
这一生态优势近期在多个关键合作中得到验证。2025年12月，摩尔线程联合硅基流动完成了对DeepSeek-V3 671B满血版的深度适配，实测单卡Prefill吞吐超4000 tokens/s，刷新了国产GPU在超大规模MoE模型下的推理纪录。此外，2026年1月，公司联合智源研究院利用MTT S5000千卡集群成功完成了具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练，首次验证了国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性。
资本投入与研发展望
技术突破的背后是持续的高强度资金支持。数据显示，从2022年至2025年上半年，摩尔线程累计研发投入已超43亿元。
为保持技术领先，公司在发布业绩预告同日宣布，将使用自有资金投入三大核心募投项目，包括新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片及AI SoC芯片的研发。这一举措旨在保障研发项目的连续性，为MUSA生态的扩容提供底层硬件支持，确保公司在激烈的行业竞争中保持长期的技术演进能力。
值得注意的是，本次发布的业绩预告数据基于公司财务部门的初步核算，尚未经注册会计师审计。公司表示，截至公告披露日，未发现影响预告内容准确性的重大不确定因素，但最终具体的财务数据仍需以经审计后的《2025年年度报告》为准。
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