摩尔线程(688795) 事件描述 公司发布了2026年三季报，2026Q3实现营业总收入32.89亿元，yoy+319.15%，实现归母净利润0.38亿元，实现扭亏为盈。2026单三季度实现营业总收入为15.52亿元，同比1773.92亿元，环比55.43%。2026年单三季度实现归母净利润0.49亿元，扣非后归母净利润为0.2亿元，首次实现单季度扣非后利润扭亏为盈。 事件点评 营业收入实现爆发性增长。公司2026Q3实现营业总收入32.89亿元，yoy+319.15%，主要系人工智能产业对优质算力及全功能GPU的强劲需求，公司战略性布局“模型训练工厂”“词元生产工厂”“智能体生产工厂”三大AI 工厂，以MTTS5000为代表的智算产品性能获得客户高度认可，并在互联网及云服务商（CSP）、词元服务商（TSP）、AI创新企业、运营商及智算中心、科研/政企、行业客户等核心人工智能算力基础设施行业实现业务加速落地，公司市场竞争优势进一步扩大，推动收入快速增长。 不断扩大主流应用场景，持续完善公司应用生态。①公司基于MTTS5000智算卡构建了夸娥大规模智算集群，已经完成Deepseek-V4、MiniMaxM3、智谱GLM-5.2、KimiK3等适配，在Dense大模型训练中的模型算力利用率（MFU）高达60%，在MoE大模型上达40%，训练线性扩展效率达到95%。训练容错系统可以帮助有效训练时间占比超过90%。②合作伙伴从零起步完整训练MoE-236B基础大模型，公司联合北京智源人工智能研究院成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain2.5的全流程训练，北京大学EvoPhys团队原生训练了以“人”为中心、面向“场景级万物可控”的5D世界模型EvoPhys-World。 抓住边缘和端侧智能机遇，MTTE300模组取得持续进展。MTTE300 是公司专门为AI边缘计算场景打造的高性能计算平台，基于自研的“长江”SOC芯片，集成了全功能GPU/CPU/NPU和VPU，可以满足多样化需求。 预付款和存货大增，应对供应链紧张。公司2026Q3预付款为25.99亿元，同比去年增加15.26亿元，存货33.63亿元，同比去年增加了24.25亿元。在供应链紧张的情况下，预付款帮公司锁定了稀缺的产能和资源，存货能帮助公司及时顺利交付订单。 投资建议 预计公司2026-2028年营业收入分别为53.9亿元、126.12亿元、182.88亿元，同比增长分别为258%、134%、45%，预计归母净利润分别为1.5亿、12.43亿元、31.96亿元，2026年10月29日收盘价为333.99元，2026-2028年对应的PE分别为1049.5倍、126.3倍、49.1倍，（1）公司作为全功能GPU的优秀企业，搭建了MUSA架构，将迎来商业化加速。（2）公司具备集群交付能力，已经有相应的订单落地，业绩确定性较强。（3）公司已经实现扭亏为盈，随着规模化效应，净利率不断提升，利润迎来加速。首次覆盖，给与“买入-A”评级。 风险提示 核心竞争力风险。GPU芯片研发属于技术密集型行业，无法排除关键

     摩尔线程(688795) 全功能GPU硬件底座叠加夸娥智算集群，推动算力规模向十万卡迈进。8月21日，摩尔线程创始人张建中在2026世界机器人大会上表示，摩尔线程构建以全功能GPU为根基的夸娥智算集群，从万卡向十万卡持续扩展，并以此构建贯通“训练—推理—智能体”的一体化AI工厂，包括模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂。 中报收入高增，规模效应显现。2026H1公司实现营业收入17.36亿元，同比增长147.42%；归母净利润-0.12亿元，同比减亏95.73%；扣非归母净利润-1.51亿元，同比减亏52.37%，主要受益于人工智能产业对全功能GPU的强劲需求，叠加公司夸娥智算集群商业化加速，产品性能获得客户高度认可，并实现稳定供货，推动收入快速增长。2026H1销售、管理、研发费用率分别为9.11%、8.69%、44.30%，较2025H1分别下降1.08、13.05、35.04个百分点。其中公司仍保持较高研发投入，研发费用同比增长38.16%至7.69亿元，但收入增速显著快于研发费用增速，公司经营杠杆开始显现。 积极备货保障交付，持续推进下一代产品研发，打开中长期成长空间。为满足快速增长的市场需求并保障供应链稳定，公司上半年大幅增加原材料及产品备货，截至6月底存货达到35.50亿元，较2025年末增长166.48%；体现公司当前仍处于产品快速放量阶段。同时公司持续推进新一代“花港”架构及相关产品研发，围绕数据中心训推一体场景推进华山芯片、面向图形渲染及大模型推理场景推进庐山芯片，并进一步布局MTTC256超节点。随着AI算力需求保持增长以及国产GPU在智算中心中的渗透率提升，公司有望深度受益于国产算力基建需求增长。 考虑到公司2026H1收入实现高速增长，S5000及夸娥智算集群商业化进展顺利，我们上调公司2026-2028年收入预测为37.19/59.44/89.74亿元，归母净利润-1.25/5.93/16.66亿元,维持“买入”评级。 新产品研发不及预期、国产GPU市场竞争加剧、上游供应链紧缺影响产能

     摩尔线程(688795) 投资要点 公司凭借出色的产品力持续拓展市场，积极助力人工智能应用落地。2026年上半年，公司实现营业收入17.36亿元，较上年同期增长147.42%。公司毛利总额达到9.89亿元，较上年同期增长103.78%。整体毛利率水平达到56.95%。归属于上市公司股东的净利润-1,156.31万元，亏损金额较上年同期收窄比例达95.73%。归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润-1.51亿元，亏损金额较上年同期收窄比例达52.37%。营业收入较上年同期大幅增长，主要系报告期内得益于人工智能产业的蓬勃发展及市场对全功能GPU的强劲需求，叠加公司夸娥智算集群商业化加速，产品性能获得客户高度认可，并实现稳定供货，公司市场竞争优势进一步扩大，推动收入快速增长。 智算产品硬核实力获客户高度认可，广泛覆盖互联网、运营商、国央企地方政府等重点客户。2026年上半年，公司依托第四代芯片架构MTT S5000产品，持续夯实智算产业落地基础。基于MTT S5000智算卡构建的夸娥（KUAE）大规模智算集群不仅展现了强大的AI计算能力，更在超大规模AI模型训练中实现了高达95%的集群训练线性度突破。公司在组网架构、训练推理协同、超高带宽通信及算力平台智能调度等方面的支撑能力持续跃升，可以为互联网、科研、大模型、具身智能等核心场景提供安全可靠的算力底座，强力推动国产算力基础设施的发展与智能化升级。公司依托自主研发的MUSA计算平台以及MTT S5000产品，全面深入开展主流大模型的适配与优化工作，在模型适配广度与深度上均取得重大突破，公司的全功能GPU产品力及软硬协同生态构建能力得到了行业客户的广泛认可。针对DeepSeek等具有行业标杆意义的前沿大模型，公司联合生态伙伴，基于原生FP8低精度算力等创新技术，率先在MTT S5000上完成了对DeepSeek-V4的深度适配与性能突破。此外，摩尔线程陆续实现了新一批头部厂商SOTA大模型的快速适配，如MiniMax M3、智谱GLM-5.2等。，公司抓住了边缘和端侧智能的机遇，凭借“长江”SoC高规格、低功耗、大算力、多精度和全功能等优势，E300模组在行业智能体、工业智造和智慧教育等场景取得持续进展；MTT AIBOOK于线上及线下渠道销售亦有序推进。公司持续深耕云电脑市场，凭借全功能GPU及首创的动态弹性切分vGPU技术，在运营商业务领域持续渗透。核心产品MTT S3000单卡支持32路并发，通过软硬协同方案使CPU负载降低75%、渲染性能提升10倍。 坚持自主创新，筑牢全功能GPU技术根基，确保公司技术领先优势。公司高度重视全功能GPU技术与产品的研发投入，以不断提升公司云端、边缘与终端产品的性能表现与市场竞争力。报告期内，公司研发投入达7.7亿元，占营业收入比例为44%，金额同比增长38%。在底层核心技术与前沿攻关方面，公司持续加码自主可控芯片架构的迭代升级。作为面向未来大模型时代与多元泛在算力需求打造的底层架构，“平湖”架构在晶体管密度、计算能效比、显存带宽利用率及全功能GPU微架构协同优化上实现了全面升级。该架构针对超大规模AI训练及复杂生成式AI场景进行了深度定制，原生增强了对Transformer、MoE等前沿模型结构的硬件级加速支持，并大幅优化了FP8/BF16等混合精度AI计算的吞吐效能。同时，“平湖”架构延续并深化了公司“全功能GPU”的战略路线，在保持卓越的高性能图形渲染与超高清视频编解码能力的基础上，实现了算力与算效的平衡。公司夸娥（KUAE）万卡级智算集群产品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一系列高难度工程壁垒。该集群在Dense大模型训练中的模型算力利用率（MFU）高达60%，在MoE大模型上达40%，训练线性扩展效率达到95%，并在原生FP8精度下完整复现了顶尖大模型的训练流程，多项关键指标均达到国际主流水平。公司推理软件平台在大模型适配、开源生态建设及易用性优化、大模型推理解决方案等方面同样取得显著进展。公司Day-0适配了DeepSeek-V4、MiniMax M3、智谱GLM-5.2等一系列行业SOTA大模型。近期，月之暗面正式开源万亿参数模型KimiK3，MiniMax正式开源多模态生成模型MiniMax H3，摩尔线程亦实现了Day-0适配，体现出摩尔线程全功能GPU架构的全栈协同能力，助力开发者以更快速度及更低成本接入行业最新模型。 深化生态布局，提升品牌价值，开发者数量已超过80万人。开发者生态建设方面，公司依托“摩尔学院”搭建系统化学习路径，覆盖企业开发者、科研机构及在校学生，提升开发者对产品的认知与使用能力。目前，公司各类开发者数量已突破80万名。摩尔学院平台提供丰富免费课程资源，MUSA系列课程已上线国家智慧教育平台“启悟学习社区”。全球顶级推理框架SGLang完成MUSA代码主线合入，标志着国产GPU开源生态进入“原生支持”时代。公司开源TileLang-MUSA算子开发工具，MUSA软件栈持续丰富。公司还开源集群性能仿真工具SimuMax，为大规模分布式训练提供智能并行策略搜索与全栈工作流支持。 拟发行H股深化战略布局。为深化公司的国际化战略布局，持续吸引并集聚优秀的研发与管理人才，进一步提升公司治理水平和核心竞争力，公司拟发行境外上市外资股（H股）股票并申请在香港联合交易所有限公司主板挂牌上市。 投资建议 我们预计公司2026/2027/2028年分别实现收入35/60/90亿元，分别实现归母净利润-1.5/6.3/17.2亿元，首次覆盖，给予“买入”评级。 风险提示： 需求不及预期风险；市场竞争加剧风险；新产品推出不及预期风险。

     摩尔线程(688795) 投资要点 摩尔线程：国产全功能GPU卡位选手，专注于通用GPU芯片设计及系统级算力解决方案。公司围绕自研MUSA统一架构，构建“芯片+软件+平台”全栈体系，产品覆盖AI计算、图形渲染及视频编解码等核心场景，并实现云端智算、专业图形、桌面图形及端侧SoC的跨场景部署。目前，公司产品已在智算中心、数字孪生及云渲染等领域实现落地，AI智算业务成为主要增长来源。2022-2026Q1营业收入增长迅速，2025年实现收入15.06亿元，同比增长达243%，产品放量加速利润端转正。26Q1实现收入7.38亿元，同比增长达155%，利润端扭亏为盈。 行业：算力腾飞，全功能GPU需求高启。模型训练与推理需求持续释放，推动智算中心建设进入高景气周期，GPU作为AI计算核心载体，长期需求明确。同时，美国高端GPU出口限制强化国产替代逻辑，产业安全诉求提升。相较单一GPGPU或图形GPU，全功能GPU兼具AI计算、图形渲染与视频编解码能力，可覆盖智算、专业图形、云渲染、端侧智能等多元场景，具备更强生态迁移与商业化价值。 MUSA架构支撑硬件高频迭代，智算核心&消费领域协同并进。（1）架构层：自研MUSA统一GPU架构，兼容CUDA生态。公司以MUSA架构为底层基石，通过统一指令集、驱动体系和软件栈，实现不同代际、不同形态GPU产品间的灵活迁移，并适配主流AI框架与图形API，降低开发与迁移成本；（2）智算核心：全功能GPU一年一更迭，超节点与万卡集群构筑系统级竞争力。公司已完成五代GPU架构迭代，平湖架构下MTT S5000支持FP8-FP64全精度计算，下一代“华山”芯片基于花港架构支持FP4-FP64全精度计算；围绕AI训推，公司构建GPU芯片、板卡、服务器到KUAE智算集群的一体化体系，并规划MTT C256超节点、联合发布OISA方案，强化系统级交付能力；（3）消费进展：公司基于“花港”架构规划“庐山”图形芯片，3A游戏渲染性能提升15倍，并以“长江”SoC布局AIBOOK、AICUBE、E300模组等端侧产品，赋能具身智能、工业、交通、教育等场景，形成“云端训练—边缘推理—终端执行”的协同闭环。 盈利预测与投资评级：考虑到公司作为国产全功能GPU的稀缺标的，且受益于AI智算中心建设浪潮，我们预计公司2026-2028年将实现营业收入33/55/83亿元，对应PS倍数分别为88/52/35倍，高于行业可比公司平均水平，横向对比寒武纪等GPU行业领军企业过往PS水平，我们认为公司PS水平符合行业发展的正常趋势，看好公司从“投入期”向“兑现期”跨越的长期价值。首次覆盖，给予“增持”评级。 风险提示：市场需求不及预期风险，市场竞争加剧风险，因技术升级导致的产品迭代风险。