GPU产业观察系列报告：摩尔线程IPO申请受理 GPU国产替代进程提速
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2025-07-23 13:03:48
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核心观点
事件：GPU 厂商摩尔线程科创板IPO 获受理：拟募资80 亿，称产品部分性能对标国际。6 月30 日，据澎湃新闻援引上交所官网，国产GPU 厂商摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司科创板IPO 获受理。根据招股书，此次发行拟募资80 亿元，本次公开发行股票总数不低于4444.7580 万股，占发行后总股本的比例不低于10%。
一、摩尔线程招股书（申报稿）要点梳理如下：
（1）GPU 功能覆盖AI 智算、图形渲染，潜在市场空间广阔。
根据摩尔线程招股书（申报稿）：
GPU 定义及构成： GPU 又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种主要用于计算加速领域的微处理器。GPU 从早期的图形渲染任务开始，随着软件和硬件技术的持续发展，逐渐扩展至计算加速等领域。
GPU 关键组件包括决定其处理能力和运算效率的微架构，以及由开发工具、程序库和应用程序接口（API）组成的软件生态系统，这一生态系统确保了开发者能够在各类应用场景中高效调用GPU 的计算能力。
GPU 按功能定位来划分类别：GPU 主要分为全功能GPU、图形GPU、GPGPU。（1）全功能GPU：以英伟达和摩尔线程为代表，这类GPU具备完备性和计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性以及兼容性方面更具优势；（2）图形GPU：专为图形渲染和PC 游戏应用而设计，针对高清显示及高性能2D/3D 图形计算进行了优化；（3）GPGPU：省去了与图形显示和渲染相关的功能，专注于利用GPU 架构执行通用并行计算任务。
GPU 产品要素及行业进入壁垒：（1）关键参数：GPU 的性能由多个关键参数决定，包括核心数量、工作频率、显存容量、显存带宽、计算能力与精度覆盖范围等；（2）生态系统：GPU 生态系统由上层算法库、中层接口、驱动程序、编译器和底层硬件架构等构成。主要的研发挑战集中在GPU 硬件架构和通用计算软件生态系统上。在软件生态系统中，GPU 厂商需要长期投入开发IP 和软件堆栈，以构建完整的开发者生态。代表性的GPU 生态系统是英伟达CUDA 生态，现阶段不易被超越；CUDA 兼容性预计将引导未来生态系统的发展方向；（3）行业壁垒：主要包括技术壁垒、资本壁垒、人才壁垒、品牌壁垒。
GPU 市场空间广阔：（1）GPU 市场规模：根据弗若斯特沙利文预测，全球GPU 市场规模预计在2029 年将达到36,119.74 亿元，其中，中国GPU 市场规模在2029 年将达到13,635.78 亿元，在全球市场中的市场占比预计将从2024 年的30.8%提升至2029 年的37.8%。（2）中国AI智算GPU 市场规模：在中国AI 智算GPU 市场中，数据中心GPU 产品是过去增速最快的细分市场，其市场规模从2020 年的82.00 亿元以70.1%的年均复合增长率，快速增长至2024 年的687.22 亿元，预计未来还将以年均复合增长率55.7%的高增速增长至2029 年的6,639.16 亿元。其他AI 智算产品（包括边缘计算和云计算产品）预计在未来将以58.8%的增速在2029 年达到3,694.24 亿元。
GPU 市场竞争格局：GPU 芯片及计算加速芯片行业呈现出国际企业主导、国内厂商快速追赶的竞争格局。随着国内企业在技术、生态和市场拓展方面的持续突破，未来有望在更多领域实现国产替代和市场拓展。
（2）摩尔线程高研发投入打通“芯片-模组-服务器-集群”全链条。
根据摩尔线程公司官网：
国产GPU 代表厂商：摩尔线程成立于2020 年6 月，以全功能GPU 为核心，致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI 计算支持。公司致力于成为具备国际竞争力的GPU 领军企业，为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台。
根据摩尔线程招股书（申报稿）:
创始人具备英伟达背景：摩尔线程创始人、董事长、总经理张建中先生曾任英伟达全球副总裁、大中华区总经理；摩尔线程联合创始人、职工董事周苑女士曾任英伟达市场生态高级总监；摩尔线程联合创始人、董事、副总经理张钰勃先生曾任英伟达GPU 架构师。
方案产品全方位自主可控：公司成功自主研发并量产四代高性能GPU架构，并基于此推出了十余款高性能GPU 加速卡与模组，以及D800计算服务器和KUAE 智能计算集群等产品， 构建了包含芯片设计、硬件产品及软硬一体化解决方案的全方位自主可控产品体系。公司产品矩阵覆盖从智能计算中心至终端设备以及从服务器级至个人计算机级的各类场景，满足政务、企业及个人消费者等多层次、多样化需求。
自研MUSA 架构实现GPU 全功能耦合：公司在GPU 芯片及相关产品的研发、设计领域具备较为深厚的技术积累和创新能力。在核心技术架构与创新方面，公司自研的全功能GPU 架构MUSA，结合硬件产品、集群系统和基础软件，能够满足高性能计算（HPC）、AI 和图形渲染等领域的核心算力需求。MUSA 基于异构计算理念，通过CPU 与GPU 协同，实现并行任务的高效分配，最大化计算效率。基于多引擎集成技术，公司采用高度集成设计，将AI 计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多种引擎集成于同一芯片，通过各引擎高效协同，满足多样化应用场景需求。此外，公司还自研了FP8 高效能计算单元、无损异步通讯技术、国产支持DirectX 12 3D 图形加速引擎、芯片安全可控技术。
GPU 产品采用先进制程、先进封装技术：公司构建了全栈式GPU 芯片自主研发体系、突破性GPU 芯片设计技术矩阵（多核异构融合架构、全栈IP 技术自主化、异构集成封装方案），并采用先进制程（从12nm 到7nm 及更先进制程量产，完成多代GPU 芯片流片；与国内Foundry 联合开发FinFET 工艺设计套件，开展GPU 关键模块的技术研发和流片验证），实现了封装测试全面国产化（联合国内封测厂完成Chiplet 与2.5D 封装量产和测试）。公司芯片验证体系严格以保障KUAE 万卡集群可靠性。
GPU 收入增长较快，研发投入较高：2022 年至2024 年，公司营业收入由0.46 亿元增长至4.38 亿元，复合增长率为208.44%；报告期内（即2022-2024 年）公司研发费用金额较高，分别为111,649.37 万元、133,442.57 万元、135,868.90 万元。
二、我们如何看待摩尔线程科创板IPO 申请受理对GPU 行业国产替代进程的影响？
基于对摩尔线程招股书（申报稿）的要点梳理，我们认为：从短期来看，国内GPU 公司有望借助IPO 募资缓解GPU 高研发投入的压力；从长期来看，国内GPU 公司有望持续加大研发力度、夯实技术产品护城河、不断完善GPU 产业链生态、提升GPU 国产化率。
投资建议
我们认为，随着AI、数据中心、游戏、专业图形渲染和自动驾驶等下游应用市场的快速发展，高性能计算加速芯片的需求将大幅增长；相关公司融资顺利推进，GPU 产业链受资本关注度有望提高，或将助力GPU 国产替代进程，推动GPU 核心技术自主可控。建议关注：英伟达（AI 加速卡、图形显卡）、AMD（AI 加速卡、图形显卡）、寒武纪（AI 加速卡）、海光信息（AI 加速卡）、景嘉微（图形显卡）、东芯股份（投资砺算科技，图形显卡）等。
风险提示
AI 智算芯片产品竞争加剧；AI 智算芯片销售不及预期；较大研发投入或影响盈利能力；出口管制或影响供应链稳定性。 机构：甬兴证券有限公司 研究员：彭毅/张恬 日期：2025-07-23
事件：GPU 厂商摩尔线程科创板IPO 获受理：拟募资80 亿，称产品部分性能对标国际。6 月30 日，据澎湃新闻援引上交所官网，国产GPU 厂商摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司科创板IPO 获受理。根据招股书，此次发行拟募资80 亿元，本次公开发行股票总数不低于4444.7580 万股，占发行后总股本的比例不低于10%。
一、摩尔线程招股书（申报稿）要点梳理如下：
（1）GPU 功能覆盖AI 智算、图形渲染，潜在市场空间广阔。
根据摩尔线程招股书（申报稿）：
GPU 定义及构成： GPU 又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种主要用于计算加速领域的微处理器。GPU 从早期的图形渲染任务开始，随着软件和硬件技术的持续发展，逐渐扩展至计算加速等领域。
GPU 关键组件包括决定其处理能力和运算效率的微架构，以及由开发工具、程序库和应用程序接口（API）组成的软件生态系统，这一生态系统确保了开发者能够在各类应用场景中高效调用GPU 的计算能力。
GPU 按功能定位来划分类别：GPU 主要分为全功能GPU、图形GPU、GPGPU。（1）全功能GPU：以英伟达和摩尔线程为代表，这类GPU具备完备性和计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性以及兼容性方面更具优势；（2）图形GPU：专为图形渲染和PC 游戏应用而设计，针对高清显示及高性能2D/3D 图形计算进行了优化；（3）GPGPU：省去了与图形显示和渲染相关的功能，专注于利用GPU 架构执行通用并行计算任务。
GPU 产品要素及行业进入壁垒：（1）关键参数：GPU 的性能由多个关键参数决定，包括核心数量、工作频率、显存容量、显存带宽、计算能力与精度覆盖范围等；（2）生态系统：GPU 生态系统由上层算法库、中层接口、驱动程序、编译器和底层硬件架构等构成。主要的研发挑战集中在GPU 硬件架构和通用计算软件生态系统上。在软件生态系统中，GPU 厂商需要长期投入开发IP 和软件堆栈，以构建完整的开发者生态。代表性的GPU 生态系统是英伟达CUDA 生态，现阶段不易被超越；CUDA 兼容性预计将引导未来生态系统的发展方向；（3）行业壁垒：主要包括技术壁垒、资本壁垒、人才壁垒、品牌壁垒。
GPU 市场空间广阔：（1）GPU 市场规模：根据弗若斯特沙利文预测，全球GPU 市场规模预计在2029 年将达到36,119.74 亿元，其中，中国GPU 市场规模在2029 年将达到13,635.78 亿元，在全球市场中的市场占比预计将从2024 年的30.8%提升至2029 年的37.8%。（2）中国AI智算GPU 市场规模：在中国AI 智算GPU 市场中，数据中心GPU 产品是过去增速最快的细分市场，其市场规模从2020 年的82.00 亿元以70.1%的年均复合增长率，快速增长至2024 年的687.22 亿元，预计未来还将以年均复合增长率55.7%的高增速增长至2029 年的6,639.16 亿元。其他AI 智算产品（包括边缘计算和云计算产品）预计在未来将以58.8%的增速在2029 年达到3,694.24 亿元。
GPU 市场竞争格局：GPU 芯片及计算加速芯片行业呈现出国际企业主导、国内厂商快速追赶的竞争格局。随着国内企业在技术、生态和市场拓展方面的持续突破，未来有望在更多领域实现国产替代和市场拓展。
（2）摩尔线程高研发投入打通“芯片-模组-服务器-集群”全链条。
根据摩尔线程公司官网：
国产GPU 代表厂商：摩尔线程成立于2020 年6 月，以全功能GPU 为核心，致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI 计算支持。公司致力于成为具备国际竞争力的GPU 领军企业，为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台。
根据摩尔线程招股书（申报稿）:
创始人具备英伟达背景：摩尔线程创始人、董事长、总经理张建中先生曾任英伟达全球副总裁、大中华区总经理；摩尔线程联合创始人、职工董事周苑女士曾任英伟达市场生态高级总监；摩尔线程联合创始人、董事、副总经理张钰勃先生曾任英伟达GPU 架构师。
方案产品全方位自主可控：公司成功自主研发并量产四代高性能GPU架构，并基于此推出了十余款高性能GPU 加速卡与模组，以及D800计算服务器和KUAE 智能计算集群等产品， 构建了包含芯片设计、硬件产品及软硬一体化解决方案的全方位自主可控产品体系。公司产品矩阵覆盖从智能计算中心至终端设备以及从服务器级至个人计算机级的各类场景，满足政务、企业及个人消费者等多层次、多样化需求。
自研MUSA 架构实现GPU 全功能耦合：公司在GPU 芯片及相关产品的研发、设计领域具备较为深厚的技术积累和创新能力。在核心技术架构与创新方面，公司自研的全功能GPU 架构MUSA，结合硬件产品、集群系统和基础软件，能够满足高性能计算（HPC）、AI 和图形渲染等领域的核心算力需求。MUSA 基于异构计算理念，通过CPU 与GPU 协同，实现并行任务的高效分配，最大化计算效率。基于多引擎集成技术，公司采用高度集成设计，将AI 计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多种引擎集成于同一芯片，通过各引擎高效协同，满足多样化应用场景需求。此外，公司还自研了FP8 高效能计算单元、无损异步通讯技术、国产支持DirectX 12 3D 图形加速引擎、芯片安全可控技术。
GPU 产品采用先进制程、先进封装技术：公司构建了全栈式GPU 芯片自主研发体系、突破性GPU 芯片设计技术矩阵（多核异构融合架构、全栈IP 技术自主化、异构集成封装方案），并采用先进制程（从12nm 到7nm 及更先进制程量产，完成多代GPU 芯片流片；与国内Foundry 联合开发FinFET 工艺设计套件，开展GPU 关键模块的技术研发和流片验证），实现了封装测试全面国产化（联合国内封测厂完成Chiplet 与2.5D 封装量产和测试）。公司芯片验证体系严格以保障KUAE 万卡集群可靠性。
GPU 收入增长较快，研发投入较高：2022 年至2024 年，公司营业收入由0.46 亿元增长至4.38 亿元，复合增长率为208.44%；报告期内（即2022-2024 年）公司研发费用金额较高，分别为111,649.37 万元、133,442.57 万元、135,868.90 万元。
二、我们如何看待摩尔线程科创板IPO 申请受理对GPU 行业国产替代进程的影响？
基于对摩尔线程招股书（申报稿）的要点梳理，我们认为：从短期来看，国内GPU 公司有望借助IPO 募资缓解GPU 高研发投入的压力；从长期来看，国内GPU 公司有望持续加大研发力度、夯实技术产品护城河、不断完善GPU 产业链生态、提升GPU 国产化率。
投资建议
我们认为，随着AI、数据中心、游戏、专业图形渲染和自动驾驶等下游应用市场的快速发展，高性能计算加速芯片的需求将大幅增长；相关公司融资顺利推进，GPU 产业链受资本关注度有望提高，或将助力GPU 国产替代进程，推动GPU 核心技术自主可控。建议关注：英伟达（AI 加速卡、图形显卡）、AMD（AI 加速卡、图形显卡）、寒武纪（AI 加速卡）、海光信息（AI 加速卡）、景嘉微（图形显卡）、东芯股份（投资砺算科技，图形显卡）等。
风险提示
AI 智算芯片产品竞争加剧；AI 智算芯片销售不及预期；较大研发投入或影响盈利能力；出口管制或影响供应链稳定性。 机构：甬兴证券有限公司 研究员：彭毅/张恬 日期：2025-07-23
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