
摩尔线程最新财报:营收持续高增,推进十万卡级集群建设
Quick Answer
Mole Thread reported a 243.37% revenue increase in 2025, reaching 1.505 billion CNY, driven by strong GPU sales and R&D investments.
Quick Take
Mole Thread reported a 243.37% revenue increase in 2025, reaching 1.505 billion CNY, driven by strong GPU sales and R&D investments. The flagship MTT S5000 GPU achieves 1000 TFLOPS, supporting large-scale AI training clusters, while the company aims for a 100,000-card supercomputing cluster.
Key Points
- 2025 revenue reached 1.505 billion CNY, up 243.37% year-on-year.
- MTT S5000 GPU delivers 1000 TFLOPS for AI applications.
- R&D expenses were 13.05 billion CNY, 86.68% of revenue.
- Mole Thread signed a 660 million CNY deal for KUAE computing clusters.
- Over 450,000 developers engaged through the Moer Academy.
Article Content
From source RSS / original summary4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 经营效率持续优化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。 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%。 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。 研发投入持续加码 大规模智算集群优势凸显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。 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。 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。 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。 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。 强化生态布局 汇聚45万+开发者生态建设是国产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。 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。 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。 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。
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