摩尔线程发布一季报：营收7.38亿元，已有45万开发者_老虎社区_美港股上老虎

摩尔线程发布一季报：营收7.38亿元，已有45万开发者

新浪财经04-26

炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！　　4月26日，国产GPU龙头摩尔线程（688795.SH）披露了2025年报及2026年一季报。根据公告，摩尔线程2025年实现营收15.05亿元，同比增长243.37%；毛利总额达到9.87亿元，较上年同期增长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%。　　业绩强劲增长 ...

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　　4月26日，国产GPU龙头摩尔线程（688795.SH）披露了2025年报及2026年一季报。根据公告，摩尔线程2025年实现营收15.05亿元，同比增长243.37%；毛利总额达到9.87亿元，较上年同期增长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%。\n　　业绩强劲增长 ...</p>\n\n<a 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　　4月26日，国产GPU龙头摩尔线程（688795.SH）披露了2025年报及2026年一季报。根据公告，摩尔线程2025年实现营收15.05亿元，同比增长243.37%；毛利总额达到9.87亿元，较上年同期增长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%。\n　　业绩强劲增长 经营效率持续优化\n　　随着摩尔线程商业化进程提速，2025年业务保持高速增长，经营表现创历史新高。2022至2024年，摩尔线程营业收入复合增长率超200%；2025年实现营业收入15.05亿元，同比增长243.37%。凭借产品全功能技术优势与客户高度认可，毛利规模达到9.87亿元，公司整体毛利率水平达65.57%，处于行业领先水平。归母净利润、归母扣非净利润分别较上年同期亏损收窄38.16%、33.38%。扣除股份支付影响因素后，摩尔线程2025年净利润亏损6.48亿元，较上年同期收窄8.47亿元，收窄比例达56.65%，经营效率持续优化。\n　　一季度的表现同样亮眼，根据公告，摩尔线程实现当季营收7.38亿元，同比增长155.35%；归母净利润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%。\n　　其中，2026年3月，摩尔线程签订了6.6亿元的夸娥（KUAE）智算集群大单，充分说明了其大规模智算集群的交付能力和市场竞争力。\n　　研发投入持续加码 大规模智算集群优势凸显\n　　GPU行业属于技术密集型行业，持续的研发投入是保持竞争力的关键。自成立以来，摩尔线程始终聚焦创新研发，并保持高强度研发投入，2025年研发费用为13.05亿元，占营业收入的86.68%，研发投入力度在行业中稳居前列。\n　　长期且高强度的研发投入为摩尔线程的持续创新提供了有力保障，打造了坚实的技术“护城河”。截至2025年12月31日，摩尔线程累计已申请2014项知识产权，其中发明专利1743项，累计获得知识产权806项，发明专利590项，始终处于行业领先位置。由此，摩尔线程实现了从芯片架构、指令集到软件栈等的全栈自主可控，以五年五代架构五颗芯片，持续刷新行业速度。\n　　产品方面，摩尔线程构建了“云-边-端”的全场景产品矩阵，覆盖互联网、具身智能、智慧教育、智慧交通、工业制造、云服务等千行百业。其中，MTT S5000作为公司旗舰级AI训推一体智算卡，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，MTT S5000均展现出对标国际主流旗舰产品的卓越性能与稳定性。\n　　基于MTT S5000打造的夸娥（KUAE）万卡训练智算集群，从技术层面成功攻克了万卡级硬件系统优化、高速互联与系统级容错等系列高难度工程壁垒，可实现万亿参数大模型端到端训练，成功实现商业化部署，多项关键指标均达到国际主流水平。面向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和超节点等核心技术研发。\n　　此外，面向智能体时代的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，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，免去复杂环境配置与性能损耗，并能7×24小时稳定支撑多智能体协同运行，兼顾本地算力安全与高效工作，可提供开箱即用的一站式AI体验。\n　　强化生态布局 汇聚45万+开发者\n　　生态建设是国产GPU长久发展的关键。摩尔线程自成立起就将其作为核心战略，通过底层技术支持和开发者赋能，不断完善生态布局。\n　　在技术层面，MUSA架构及软件栈实现了对CUDA生态的完整兼容。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SOTA大模型的“发布即适配”（Day-0适配），形成常态化支持机制。\n　　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，已汇聚超过45万+开发者与学习者，并将前沿技术与产业实践引入全国200余所高校，为国产GPU生态的长期繁荣奠定人才基础。\n　　随着人工智能的普及，各行业对高性能算力的需求大幅增加。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架构和完善产品与生态布局，为千行百业注入磅礴智能算力。 \n新浪声明：新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP\n\n责任编辑：宋雅芳","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"dataReport","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}