账上 56 亿仍赴港上市,「中国版英伟达」摩尔线程转型 AI 算力赌什么
国产 GPU 企业摩尔线程发布港股上市计划,2026 上半年营收暴涨 147%,云端 AI 算力业务占比升至 97.5%…
在科创板 IPO 仅八个月后,国产 GPU 公司摩尔线程又启动了一项新动作:拟发行 H 股并申请在香港联交所主板挂牌上市。与公告同步披露的 2026 年半年报显示,这家被外界称为「中国版英伟达」的公司,上半年营收达 17.36 亿元,同比暴涨 147.42%,已超过 2025 年全年营收;账面亏损 1156 万元,但扣除股份支付后净利润为正,达 8353 万元。
更值得注意的是,截至 2026 年 6 月底,公司购买的现金管理产品与募集资金账户余额合计仍超过 56 亿元。一家账上躺着几十亿元、调整后利润刚刚转正的公司,为何急着赶赴港股?答案藏在它的业务结构与现金流里。
49 亿押进供应链:不是没钱,而是钱被锁住
从表面看,摩尔线程并不缺钱。2025 年 12 月登陆科创板时,公司实际募集资金 75.76 亿元。截至 2026 年 6 月底,累计投入募投项目 19.82 亿元,剩余资金以现金管理产品和募集资金账户的形式趴在账上。
然而,这笔钱「事实上已被花掉」。2026 年半年报显示,公司期末存货账面价值为 35.50 亿元,半年内暴增 166%,占总资产近 21%;其中原材料 15.1 亿元。同期预付款项 13.44 亿元,两者合计约 49 亿元,几乎相当于剩余募集资金。
这一变化与业务模式密切相关。摩尔线程过去依赖消费级游戏显卡,一张一张卖给用户;如今承接的 AI 智算项目,则需要交付整套服务器乃至大型计算集群:芯片、显存、服务器物料需提前备货,整机组装后还要送到客户现场部署,再等待验收与回款。订单越多,提前压进去的资金就越多。
但备货型业务也带来风险。智算项目从签约到确认收入需经历备货、生产、部署、验收等环节,客户需求一旦不及预期,提前准备的物料就会变成库存。截至 2026 年上半年末,公司已累计计提存货跌价准备 2.2 亿元,上半年资产减值损失达 3905 万元。
现金流压力更为直观。2026 年上半年,摩尔线程经营活动现金流净额为 -21.69 亿元,较去年同期的 -11.64 亿元接近翻倍。钱被锁在存货与项目里,难以回流到账上。赴港 IPO,更像是为即将全面打响的烧钱大战提前补充弹药。
从游戏显卡到 AI 算力:一年多完成业务转身
摩尔线程最初的标签是国产游戏显卡厂商。2022 年 11 月,公司发布首款多功能 GPU 芯片「春晓」,并推出基于该芯片的游戏显卡 MTT S80 和服务器显卡 MTT S3000。MTT S80 是首款支持 Windows 与 DirectX 图形接口的国产显卡,纸面算力接近英伟达 RTX 3060,一度承载了市场对「第二个英伟达」的期待。
但消费显卡这门生意并不好做:产品性能与兼容性需要长期打磨,研发投入居高不下,前方还站着英伟达和 AMD 两大寡头。2022 至 2023 年,摩尔线程桌面级图形加速业务年收入仅两三千万元,2022 年毛利率甚至跌至 -116.47%,长期处于亏本赚吆喝的状态。
转折发生在 2023 年。AI 算力基建热潮到来,大模型训练与智算中心建设对并行计算提出海量需求,GPU 顺理成章成为 AI 训练与推理的核心硬件。摩尔线程随即调整方向,2024 年 AI 智算业务首次形成规模,营收占比迅速提升至 77.63%。
到 2026 年上半年,公司收入结构已基本完成切换:
- 云端产品营收 16.9 亿元,占比 97.5%
- 边缘与终端产品(含 S80 桌面显卡、E300 边缘 AI 模组)合计约 4100 万元
推动这场转型的是旗舰智算产品 MTT S5000 的规模化落地。基于这款芯片,公司推出「夸娥」万卡级智算集群,支持万亿参数模型训练,已在北京、无锡、杭州等地落地,进入互联网、运营商、科研机构与政务等多个领域。短短一年多时间,摩尔线程从「卖游戏显卡」变成了「卖 AI 算力」。
摩尔线程与英伟达之间,还隔着什么?
对于 GPU 公司而言,芯片只是起点。英伟达真正的护城河,是围绕 CUDA 二十年构建的开发者生态:开发者基于 CUDA 开发算法、模型与应用,企业据此采购英伟达 GPU,更多用户又反过来推动生态完善,形成正循环。
摩尔线程选择的底座是自研的 MUSA 架构。一方面,MUSA 覆盖硬件与软件、不依赖 CUDA 运行,具备自主可控的价值;另一方面,公司通过 MUSIFY 代码迁移工具兼容 CUDA,以降低开发者迁移成本。
依托 MUSA,摩尔线程已推动 MTT S5000 智算集群完成多个大模型训练任务,并适配 DeepSeek、Kimi、MiniMax 等多个国产大模型。但生态建设无法靠兼容一蹴而就。CUDA 用二十年积累的开发者社区、工具链与应用场景,是国产 GPU 仍需长期追赶的部分;而只要英伟达继续扩大 CUDA 优势或调整兼容边界,国产替代阵营仍需面对生态差距。
从游戏显卡到 AI 智算、从科创板到港股,摩尔线程正在英伟达走过的路上加速奔跑。账上 56 亿的现金储备、四季度逼近的现金流压力,以及刚刚起步的 MUSA 生态,都让这家国产 GPU 公司把港股 IPO 视为下一阶段的关键补血。
