摩尔线程季报出炉：首季收入7.38亿，开发者规模突破45万

4月26日，国产GPU领军企业摩尔线程(638.500, 32.88, 5.43%)（688795.SH）公布了2025年度及2026年第一季度业绩报告。数据显示，公司2025年营业收入达到15.05亿元，同比增长243.37%；毛利总额为9.87亿元，较去年同期增长218.43%。2026年第一季度，摩尔线程实现营收7.38亿元，同比增长155.35%。

业绩高速增长 运营效率提升

伴随商业化进程加速，摩尔线程2025年业务持续高速扩张，经营业绩创下历史最佳。2022年至2024年间，公司营收复合增长率超过200%；2025年营收15.05亿元，同比增幅达243.37%。依托产品全功能技术优势及客户广泛认可，公司毛利规模攀升至9.87亿元，整体毛利率水平高达65.57%，位居行业前列。归母净利润及归母扣非净利润的亏损额较上年同期分别收窄38.16%和33.38%。剔除股份支付影响后，2025年公司净利润亏损6.48亿元，较上年同期减少8.47亿元，亏损收窄比例达56.65%，运营效率持续改善。

第一季度表现同样突出，公告显示，摩尔线程当期实现营收7.38亿元，同比增长155.35%；归母净利润为0.29亿元，同比增加1.42亿元；归母扣非净利润亏损0.54亿元，亏损同比收窄60.10%。

值得一提的是，2026年3月，摩尔线程获得了价值6.6亿元的“夸娥”（KUAE）智算集群大额订单，充分证明了其大规模智算集群的交付实力与市场竞争力。

研发投入持续增长 大规模智算集群优势显著

GPU行业属于技术密集型领域，持续的研发投入是维持竞争力的核心。自成立以来，摩尔线程始终专注于创新研发，并保持高强度投入。2025年公司研发费用为13.05亿元，占营业收入的86.68%，研发投入强度稳居行业前茅。

长期且高强度的研发投入为公司的持续创新构筑了坚实基础，形成了牢固的技术壁垒。截至2025年12月31日，摩尔线程累计申请知识产权2014项，其中发明专利1743项；累计获得授权知识产权806项，发明专利590项，持续保持行业领先地位。基于此，公司实现了从芯片架构、指令集到软件栈的全栈自主可控，以五年五代架构五颗芯片的节奏，不断刷新行业发展速度。

产品层面，摩尔线程构建了覆盖“云-边-端”全场景的产品矩阵，服务于互联网、具身智能、智慧教育、智慧交通、工业制造、云服务等众多行业。其中，旗舰AI训推一体智算卡MTT S5000，单卡AI稠密算力可达1000 TFLOPS，具备全精度、全功能通用计算能力。无论是在构建万卡级大规模训练集群，还是部署高并发、低延迟的在线推理服务方面，MTT S5000均展现出与国际主流旗舰产品相媲美的卓越性能与稳定表现。

基于MTT S5000打造的“夸娥”（KUAE）万卡训练智算集群，从技术层面成功突破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挑战，可实现万亿参数大模型的端到端训练，并已成功实现商业化部署，多项关键指标均达到国际主流水平。为应对未来更大规模的智能计算需求，摩尔线程正基于新一代“花港”架构，推进十万卡级超大规模智算集群建设及超节点等核心技术的研发。

此外，为满足智能体时代的AI开发需求，摩尔线程推出了搭载自研智能SoC“长江”的AI算力本MTT AIBOOK。该产品搭载原生Linux系统，预装OpenClaw及12个精选Skills，支持主流AI智能体框架，省去了复杂的环境配置与性能损耗，并能7×24小时稳定支持多智能体协同运行，兼顾本地算力安全与工作效率，提供开箱即用的一站式AI体验。

加强生态建设 汇聚超45万开发者

生态建设是国产GPU实现长远发展的基石。摩尔线程自创立之初便将其视为核心战略，通过提供底层技术支持和赋能开发者，不断完善生态布局。

在技术层面，MUSA架构及软件栈实现了对CUDA生态的全面兼容。MUSA架构原生适配PyTorch、Megatron-LM、vLLM及SGLang等主流AI框架，全面开源了基于国产GPU移植的软件库，同时开源TileLang-MUSA以完整支持TileLang编程语言，并深度兼容Triton-MUSA后端。2025年以来，摩尔线程已实现对DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等前沿大模型的“发布即适配”（Day-0适配），形成了常态化的支持机制。

在开发者赋能方面，最新数据显示，摩尔线程通过旗下“摩尔学院”构建的产教融合开发者成长体系，已吸引超过45万开发者和学习者加入，并将前沿技术与产业实践引入全国200多所高校，为国产GPU生态的长期繁荣储备了人才基础。

随着人工智能技术日益普及，各行各业对高性能算力的需求急剧增长。顺应算力自主可控的趋势，摩尔线程通过持续迭代全功能GPU架构，并完善产品与生态布局，为千行百业注入了强大的智能算力。

责任编辑：宋雅芳

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