来源：上海证券报

国产GPU龙头摩尔线程9月3日举行2026年半年度业绩说明会。围绕投资者关注的盈利拐点、互联网客户拓展、新一代GPU进展、国产GPU竞争力以及十万卡级集群技术布局等问题，公司管理层集中作出回应。

摩尔线程表示，上半年云端智算产品商业化持续提速，公司已导入互联网头部企业及电信运营商等关键领域客户。面向后续发展，公司将持续推进高性能国产GPU、先进互联网络、集群软件栈和算力调度平台的一体化布局，构建支撑十万卡级智能算力集群的技术底座。其中，“庐山”相关GPU产品有望于年内上市。

收入为何高增？何时实现盈利？

收入与盈利进展是此次说明会上投资者关注度较高的问题。

半年报显示，今年上半年摩尔线程实现营业收入17.36亿元，同比增长147.42%，已超过2025年全年收入。其中，云端产品收入16.93亿元，占总收入约97.5%，是当前收入增长的核心来源。公司表示，主要受益于人工智能产业快速发展、市场对国产全功能GPU需求显著提升，以及MTT S5000和夸娥智算集群获得客户认可并实现稳定供货。

随着收入增长，公司亏损进一步收窄。上半年归母净亏损1156.31万元，同比收窄95.73%；扣非归母净利润为-1.51亿元，同比收窄52.37%。对于“盈利拐点是否即将到来”，公司回应称，当前经营基本面持续向好，商业化进程持续提速，但具体盈亏平衡节点受宏观环境、市场竞争及业务落地等综合因素影响。

投资者同时关注到，公司上半年综合毛利率由去年同期的69.14%降至56.95%。对此，公司表示，主要与半导体行业原材料价格上涨以及产品交付结构变化有关，但公司综合毛利率仍处于行业第一梯队。

增长靠什么支撑？

在收入快速增长之后，市场更加关注后续增长支撑。

针对客户拓展情况，摩尔线程董事长张建中表示，公司产品在互联网头部厂商的大模型训练及高价值、高端推理场景具有竞争力，互联网头部厂商也是公司的重要客户领域。2026年上半年，公司已导入互联网头部企业及电信运营商等关键领域客户。

新产品进展也是投资者反复追问的重点。公司表示，上半年研发投入7.69亿元，同比增长38.16%，研发重点包括新一代“花港”架构下的华山、庐山芯片及相关应用。其中，“庐山”相关GPU产品有望于年内上市，具体以公司正式产品发布信息为准。

对于十万卡集群进展，公司回应称，夸娥万卡级智算集群已完成部署并实现上线服务。目前，公司正持续推进高性能国产GPU、先进互联网络、集群软件栈和算力调度平台的一体化布局，构建支撑十万卡级智能算力集群的自主可控技术底座，并将围绕高密度部署、高速互联、稳定运维和高效能耗比等能力持续迭代。

与此同时，公司规划的MTT C256超节点采用一层Scale-up网络，实现并柜扩展可达256卡极速互联，主要服务万卡乃至十万卡级训推集群。公司表示，该产品是“模型训练工厂”和未来超大规模AI基础设施的重要硬件基础。

国产GPU能否替代？

在产品放量之外，国产GPU在大模型训推场景中的竞争力和替代能力，也成为投资者关注的焦点。

针对投资者提出的“国产GPU是否已经可以替代英伟达”等问题，公司重点回应了Prefill与Decode分离方案。摩尔线程表示，大模型推理可分为Prefill和Decode阶段，其中前者对算力要求高，后者对显存带宽要求高，通过组合不同特点的GPU是提升效率的重要路径。基于MTT S5000构建的Prefill计算池方案，公司称其性价比“比肩目前市场上国际旗舰GPU产品”。

模型适配能力也是公司强调的竞争要素。目前，MTT S5000已实现对MiniMax H3、Kimi-K3、智谱GLM-5.3-Flash等模型的快速适配，做到“发布即适配”。与此同时，公司及生态伙伴已基于MTT S5000开展MoE-236B大模型、RoboBrain2.5具身大脑模型以及EvoPhys-World世界模型等训练实践。

软件生态方面，目前摩尔线程各类开发者数量已突破80万，SGLang已完成MUSA代码主线合入。公司表示，MUSA软件栈涵盖底层驱动、编译器、算子库到上层开发框架，并采用与CUDA兼容的编程模型，以降低应用迁移成本、缩短下游客户适配周期。

对于AI算力下一阶段布局，公司提出面向AI时代的“三个工厂”能力体系，即模型训练工厂、词元生产工厂和智能体生产工厂，分别面向大模型训练及后训练、大模型推理以及Agent和具身智能应用。

摩尔线程将今年上半年定义为“从技术验证走向规模化商业交付的重要阶段”。从此次投资者提问看，在收入和产品开始规模化落地后，市场关注点也进一步延伸至盈利能力、互联网客户导入、大规模集群、推理效率以及软件生态等更深层次的商业化指标。

作者：窦世平

（来源：上海证券报）