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本文字数：2154｜预计3分钟读完

拿到大单
，收入增长
。

撰文丨何己派 鄢子为

编辑丨鄢子为

中国版英伟达，披露上市后首份业绩快报。

2月27日 ，摩尔线程公告
，2025年营收增至15亿元，涨了2倍多 ，亏损同比收窄约37%
，仍在跑步赶路 。

60岁的南京人张建中，担任董事长兼CEO ，为摩尔线程的灵魂人物，曾供职英伟达15年
，是帮黄仁勋开拓中国市场的得力干将
。

他于2020年创业，经营6年 ，带出一家芯片巨头
，目前市值超2800亿元。

张建带领自建的顶尖GPU团队，加紧攻克难题 。

旗舰级产品MTT S5000 ，已规模量产
，他还手握三张新王牌，今年要打
。

1

主力武器

这份成绩单的最大亮点 ，在于张建中团队倾力打造的“当家花旦”
，MTT S5000。

这是摩尔线程旗舰级产品，于2024年推出 。

基于自研的“平湖 ”架构打造 ，其是专为大模型训练
、推理及高性能计算而设计的全功能GPU智算卡
，已实现规模量产，为硬件出货主力。

2月中旬 ，摩尔线程首次披露MTT S5000的硬件性能参数
。

简单总结下：其单卡AI稠密算力最高可达1000 TFLOPS，配备80GB显存
，支持从FP8到FP64的全精度计算。

业内人士称，MTT S5000实测性能 ，对标英伟达H100
，在多模态大模型微调任务中，部分性能甚至超越H100 。

值得一提的是 ，MTT S5000是国内最早一批
，原生支持FP8精度训练的GPU
。

在大模型参数持续扩张的趋势下，支持FP8计算精度 ，已成为训练与推理前沿模型的核心精度标准。

当然
，芯片好不好用，最终得看工程化落地表现 。

摩尔线程称 ，基于MTT S5000构建的“夸娥
”万卡智算集群
，能高效支持万亿参数的大模型训练，“计算效率达到同等规模国外同代系GPU集群
。”

2025年12月 ，张建中在演讲中提到，过去
，大部分大模型开发者不敢用国内的卡训练，怕训练的结果不好。

他信心十足地说 ，“如果此前在Hopper上进行训练
，如今改用S5000，大语言模型训练效果只会更好 ，不会更差 。 ”

《21CBR》记者注意到
，2月以来，摩尔连发多则消息 ，官宣MTT S5000与国产新模型完成适配
，合作厂牌包括智谱、MiniMax 、阿里旗下千问等
。

紧锣密鼓地推进度，在于S5000挂钩的AI智算 ，是业绩增长引擎。

2025年1-6月
，AI智算类业务，贡献超九成营收 ，为收入主力，也是最大利润来源 。

招股书显示
，该板块的产品均价，相对较高
。比如智算集群 ，拿的全是大单
、大客户
，去年上半年张建中团队卖了5套，平均单价达到1.1亿元。

在新产品补位前 ，MTT S5000还得帮张建中再冲锋一阵子 。

2

三张新牌

张建中用速度换机会
，狂追英伟达脚步。

成立以来，摩尔线程的GPU架构 ，每年迭代一次
，速度雷打不动，年年推芯片新品 ，以应对市场变化
。

两个多月前
，在首届MUSA开发者大会上，张建中登台 ，一口气讲了2个半小时，把自家“武器库
”的新品
，全面展示了一遍。

最受关注的，是三张牌：

代号“花港”的新一代GPU架构 ，基于该架构的两颗芯片——“华山 ”“庐山
” 。它们代表了摩尔硬件能力的进化水平
。

“花港”采用新一代指令集
，算力密度提升50%，能效提升10倍 ，直击智算中心的能耗痛点
，支持十万卡以上规模智算集群。

两款芯片里，“华山 ”专注AI训推一体与超大规模智能计算 ，旨在成为下一代“AI工厂”的坚实底座；“庐山
”专攻高性能图形渲染
，几何处理性能提升16倍，AI计算性能提升64倍 。

摩尔线程董事长兼CEO张建中

结合以往节奏来看 ，这三款产品或在2026年面市
。

与其他国产GPU企业不同
，张建中为摩尔选择的定位，是做“全功能GPU”。

全功能GPU追求的是“一芯多能 ” ，单一GPU芯片集成AI计算加速、图形渲染 、物理仿真和科学计算等多种能力，同时支持不同计算精度 。

这条路线
，能满足更广泛的应用需求，在元宇宙
、世界模型、具身智能等未来AI的发展趋势下 ，竞争优势显著
，相应地，研发难度更大
。

支撑全功能GPU的技术根基 ，是张建中带队潜心自研的MUSA统一架构。

MUSA融合GPU硬件和软件功能
，涵盖统一的芯片架构 、指令集、编程模型
、软件运行库及驱动程序框架等要素，已升级至5.0版本 ，步入成熟阶段 。

其不作为单独产品对外销售
，为摩尔一代又一代GPU的“定海神针
”
。

3

搭建生态

国产算力要真正做起来，光造芯片不够 ，必须补上生态这块短板。就像修高速公路
，铺好路面只是开始，有人用、有车跑 ，才能繁荣 。

张建中打造的MUSA架构，就是想给算力公路定制路标 、统一交规
，让开发者带着大模型，顺畅跑起来。

MUSA具备两个优势 ，兼容性强
、工具多
。

其自带“万能接口”
，能轻松对接GLM-5、MiniMax M2.5 、Kimi K2.5等主流大模型；兼容英伟达主导的主流GPU生态，开发者无需重新写代码
、改造产品。

摩尔线程还备好“现成工具 ” ，如原生FP8加速、SGLang-MUSA引擎调优等
，开发者可以直接拿来用，省时省力 ，降低迁移 、部署的难度 。

举个例子
，2月11日，智谱GLM-5刚发布 ，摩尔线程就宣布
，在MTT S5000的支持下，完成“Day-0适配
”
。

下一步 ，张建中打算从底层做起，把国产算力生态建起来。

他在演讲中指出
，要培养人才，以摩尔学院为平台 ，构建产教融合的开发者成长体系
，建设MUSA生态枢纽 。

据介绍，该学院近20万名开发者 ，通过“国产计算生态与AI教育共建行动”
，将前沿技术与产业实践，带入全国200多所高校
。

张建中同时发布MUSA开发者计划 ，旨在为AI学习者
，提供算力支持与技术赋能。

“我们将迭代完善MUSA架构生态，加速推进MTT S5000规模化量产与国产大模型生态快速适配 。 ”摩尔线程表示
。

招股书提到 ，管理层预计最早于2027年
，实现合并报表盈利。2025年净亏超10亿的摩尔，有窟窿要填 。

越过盈利关口
、建设算力生态 ，留给张建中的难题，不止一道
。

图片来源：摩尔线程
，除标注外

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