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摩尔线程:2026上半年营收17.36亿元,已超2025全年

TMT星球 2026-08-10

8月9日,国产GPU龙头摩尔线程(688795.SH)发布《2026年半年度报告》。2026年上半年,公司实现营收17.36亿元,同比大幅增长147.42%,已超2025年全年营收;毛利总额达9.89亿元,同比增长103.78%;盈利能力显著改善,归母净利润、归母扣非净利润分别较上年同期亏损收窄95.73%、52.37%,商业化全面提速。


强劲业绩的背后,是摩尔线程持续高强度研发投入构筑的技术底座。报告显示,公司2026上半年研发投入达7.69亿元,同比增长38.16%。2022年以来,公司累计研发投入近59亿元。截至2026年6月30日,公司累计申请专利2167项,其中发明专利申请2049项;累计获得授权专利788项,其中发明专利725项,稳居国产GPU企业前列。

在高强度研发投入与深厚专利壁垒的坚实支撑下,公司业绩延续高增态势。摩尔线程在公告中表示,这一增长主要得益于市场对全功能GPU的强劲需求,叠加公司夸娥智算集群加速落地,并实现稳定供货,市场竞争优势和商业化能力进一步提升。据悉,摩尔线程加速在互联网、运营商等关键客户领域渗透,以更丰富的落地场景,持续推动营收高速增长。

作为摩尔线程核心增长引擎,公司旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000持续规模化量产,凭借高算力与全精度等综合优势,在大模型训练与推理表现上对标国际主流产品,并首批通过国家《安全可靠测评》,在技术成熟度、安全性与稳定性方面达到行业高标准,可为政务、金融、能源等关键行业提供安全可靠算力支撑,打开更多市场增长空间。

MTT S5000智算集群实现规模化销售,并在北京、无锡、杭州等多地完成部署与交付,关键技术维度均已实现突破,产品性能获得客户高度认可。在高扩展方面,随着集群训练规模持续增大,可保持高达95%的线性扩展效率;在高精度方面,训练精度与国际主流计算卡持平,训练损失曲线高度一致;在高稳定方面,集群支持断点续训,有效训练时长占比超90%。

大模型训练是GPU的“终极考场”,基于夸娥智算集群的高端训练能力,摩尔线程已实现多项“国芯训国模”成果,例如:成功从零起步完整训练出语料超25万亿Token的MoE-236B基础大模型;实现全球首个5D世界模型“北大EvoPhys-World”的全栈原生训练,该模型发布后连续37天蝉联斯坦福WorldScore“世界生成”维度全球榜首;首个基于S5000进行全栈训练的代码大模型MusaCoder已经开源,内核算子生成性能比肩国际SOTA水平。 这一系列实践,验证了夸娥智算集群不仅能高效训练大语言模型,更能支撑具身智能、世界模型、物理AI等前沿赛道,展现出极强的通用属性。

摩尔线程全功能GPU的通用算力优势,远不止于云端智算。随着AI从数字世界走向物理世界,算力需求正快速延伸至边缘和终端。在边缘,AI模组MTT E300为工业质检、能源巡检、具身智能、智能汽车及低空经济等领域,提供高效、低延迟、强可靠的边缘AI能力。在终端,AI算力本MTT AIBOOK和家庭AI中枢MTT AICUBE,让国产算力走进千家万户。从云端智算到边缘推理再到终端普惠,摩尔线程已经构建起覆盖“云-边-端”全场景的通用算力版图。

与此同时,摩尔线程依托“算、渲、仿”一体化的通用算力底座,在具身智能等前沿赛道抢占独特生态位。摩尔线程是国内稀缺的打通“大模型训练—仿真模拟—端侧部署”生态闭环的GPU企业,通过MT Lambda仿真平台及具身智能社区,大幅降低开发和部署门槛。产业落地层面,摩尔线程于无锡设立工业具身智能创新中心,并作为国家人工智能应用中试基地(具身智能)的共建合伙人及产业委员会委员,成立“具身智能算力与仿真联合实验室”,深度参与国家具身智能产业生态建设。

作为技术竞争力和商业落地能力的长期“护城河”,摩尔线程自主MUSA生态日益成熟。目前,MUSA已全面实现对国际主流CUDA生态的深度兼容,不仅实现100%核心数学库兼容及全量3000+ PyTorch算子兼容,更覆盖55类核心AI算子;同时,获全球顶级推理框架vLLM与SGLang官方支持,主流模型均可实现Day-0支持,开发者数量已突破80万人。

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