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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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