摘要
国产GPU第一股摩尔线程发布上市后首份半年报，2026年上半年实现营收17.36亿元，同比增长147.42%，仅半年即超越2025年全年营收规模。毛利总额9.89亿元，同比增长103.78%，整体毛利率达56.95%，净亏损收窄95.73%至1156.31万元。作为国内唯一实现全功能GPU量产量销的企业，摩尔线程已从技术突破走向规模化商用，夸娥智算集群获6.6亿元大单，部署于北京、无锡、杭州等多地，客户涵盖京东、北京大学等。同时，MUSA生态兼容CUDA，开发者突破80万，研发投入持续高位，新一代芯片有望年底量产。
摩尔线程发布上市后首份半年报
近日，国产GPU第一股摩尔线程交出上市后首份半年报：2026年上半年实现营业收入17.36亿元，同比增长147.42%，仅用半年时间就超过了2025年全年15.06亿元的营收规模。毛利总额达9.89亿元，同比增长103.78%，整体毛利率达到56.95%。归属于上市公司股东的净利润亏损1156.31万元，较上年同期大幅收窄2.59亿元，收窄比例达95.73%。
从能用、好用到规模化商用
国产GPU的发展历程，是从技术突破到生态构建，再到商业闭环的持续演进。2014-2022年，核心目标是解决“有没有”的问题；2023-2025年，行业核心目标是解决“好不好用”的问题，产品开始进入运营商智算平台、商业化智算中心等关键领域；到2026年，核心目标升级为大规模普及，以规模化商用驱动盈利。
摩尔线程的夸娥智算集群是代表性案例。今年3月，摩尔线程获得一笔6.6亿元的夸娥智算集群大单，金额接近其2025年全年营收的一半，以实际收入证明了国产GPU厂商可以跳出低端替代的循环。目前，夸娥已在北京、无锡、杭州等多地完成规模化部署与交付，进入了互联网、运营商、地方算力平台的核心采购名单。
生态建设：兼容CUDA的MUSA平台
讨论GPU的商业价值时，生态比GPU本身更有价值。摩尔线程的策略是兼容CUDA，提供零成本迁移方案，降低迁移门槛。MUSA生态已实现对CUDA的深度适配，做到100%核心数学库兼容及3000+ PyTorch算子兼容，并获vLLM、SGLang等主流推理框架官方支持，对DeepSeek、Kimi、GLM等主流大模型均能实现Day-0快速适配。
截至2026年上半年，MUSA生态的开发者数量已突破80万人，虽与英伟达仍有距离，但已领跑国产GPU阵营。高增长营收的背后，是高强度投入的现实，但MUSA生态提供的不仅是技术兼容性，更是多元化市场、规模化商用的基础。
研发投入与未来布局
GPU行业技术密集型属性决定其“不进则退”，研发投入占营业收入比例成为重要观察指标。2025年，摩尔线程研发费用达13.05亿元，占营收比例86.68%；2026年上半年，随着营收规模扩大，该比例降至44.30%，但实际研发投入同比增长38.16%，仍属行业第一梯队。累计申请专利2167项，其中发明专利申请2049项。
摩尔线程正基于全新的“花港”芯片架构，计划年底前推出“华山”“庐山”中的一款进行量产。“华山”专注AI训推一体与超大规模智能计算，“庐山”专攻高性能图形渲染，几何处理、AI计算、光线追踪性能分别提升16倍、64倍、50倍。商业化成功为研发投入提供支撑，研发成果又进一步扩大商业化规模，这是国产GPU走向盈利的路径。