“国产GPU第一股”，领跌沪深两市

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GPU明星摩尔线程（688795）低开后迅速重挫，盘中一度封死“20cm”跌停，最终收盘也仅比跌停价高一分钱，跌幅20%，领跌沪深两市。

百亿解禁，股价跌停

截至9月7日收盘，摩尔线程收盘于415.49元，仅比415.48元的跌停价高一分钱，创上市以来的新低。

市值也跌破2000亿元大关，按收盘价计算，总市值约1953亿元。

全天成交金额约34.67亿元，换手率14.72%。

摩尔线程上市以来股价走势

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针对这一情况，摩尔线程回应称，公司关注到股价波动情况。公司股票今日有首发网下配售限售股上市流通，总流通股扩大85%，相关解禁事项已按规定履行信息披露程序。

此前，在8月29日，摩尔线程发布《首次公开发行网下配售限售股上市流通公告》，公告显示，9月7日，公司有2577.4510万股网下配售限售股解禁，对应解禁市值超过百亿元，解禁数量占股本总数的5.48%，这些股份限售期为自摩尔线程首次公开发行股票并上市之日起9个月。

摩尔线程成立于2020年，以全功能GPU为核心，致力于向全球提供计算加速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AI计算支持，已先后推出五代GPU芯片架构（苏堤、春晓、曲院、平湖、花港），构建起覆盖云端、边缘与终端的完整产品矩阵。

12月5日，摩尔线程头顶“国产GPU第一股”光环正式登陆科创板，发行价为114.28元/股，上市首日高开468.78%，报650元/股，开盘市值超3000亿元。上市第5个交易日最高冲至941.08元/股，创出新高。而后，其股价一直维持在500元/股以上，9月7日为摩尔线程股价首次跌停，且跌破500元/股。

业绩快速改善但仍亏损

公司2026年上半年收入17.36亿元，同比大幅增长147.42%，并且已经超过2025年全年收入，处于同行业领先水平，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。主要受益于人工智能产业快速发展，市场对国产全功能GPU的需求显著提升以及公司MTT S5000及夸娥智算集群获得客户认可，并实现稳定供货，商业化持续提速。

上半年，公司实现毛利总额9.89亿元，同比增长103.78%；归母净亏损同比收窄95.73%；扣非归母净利润为-1.51亿元，同比收窄52.37%。

公司管理层在不久前的中报业绩说明会上表示，上半年是公司从技术验证走向规模化商业交付的重要阶段。更重要的是，收入增长主要由以夸娥智算集群为代表的云端智算产品商业化落地驱动。这说明公司的产品核心竞争力和客户认可度正在转化为实际经营成果。

不过，管理层也表示，当前公司经营基本面持续向好，商业化进程持续提速，但具体的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，请以公司后续披露的公告为准。

已导入关键领域客户

根据业绩会上管理层的披露，公司多种形态的GPU产品广泛应用于互联网、云服务、低空经济、游戏、科研、政务等核心计算加速场景，广泛覆盖重大科技创新平台、互联网厂商、云服务厂商、电信运营商、AI企业、个人消费者等客户类型。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。

管理层表示，公司凭借卓越的产品性能与完善的软硬件生态，公司在国产算力市场确立了坚实的领先地位，产品已渗透至多个高壁垒核心行业与应用场景。摩尔线程MTT S5000产品正式通过中国信息安全测评中心与国家保密科技测评中心的测评，标志着其在技术成熟度、安全性和稳定性上达到了行业高标准。在大规模AI基础设施领域，公司的MTT S系列智算卡已在多家智算中心及云服务平台实现部署，广泛支撑大模型训练、推理、智能体应用及科学计算的算力需求。 公司是市场中为数不多的真正实现面向训练的单一网络下千卡级、万卡级大规模集群商业化应用落地的GPU供应商。摩尔线程于2025年12月发布“花港”架构，支持十万卡以上规模智算集群扩展，面向大模型预训练、强化学习等后训练任务以及MoE大模型、VLA类具身智能模型、视频生成模型等前沿方向，构建面向超大规模模型训练的“模型工厂”基础设施能力。

在被问及公司S5000产品相比其他国产竞争对手的优势时，公司回应称，MTT S5000是专为大模型训练、推理及高性能计算而设计的全功能GPU智算卡，基于第四代MUSA架构“平湖”打造，完整支持从FP8到FP64的全精度计算。MTT S5000凭借FP8提升训推效率、FP64保障计算精准、光线追踪实现高保真渲染，以自主可控的强劲底层算力提供安全、高效、可靠的核心国产算力支撑。 公司产品的独特优势主要体现在：

第一，坚持打造“全功能GPU”产品，摩尔线程坚持全功能GPU路线，单芯片同时支持AI训推、图形渲染（国内率先发布支持DirectX 12）、物理仿真与科学计算，覆盖“云-边-端”全场景，产品通用性强。

第二，卓越的系统级集群表现，在超大规模智算中心时代，基于MTT S5000构建的“夸娥”万卡级集群整体表现比肩同代际国际先进水平。

第三，低成本迁移的生态底座，依托自主研发的MUSA统一架构，产品不仅原生适配PyTorch、vLLM、SGLang、TileLang等主流框架，且对CUDA具备优良的兼容性。开发者借助AUTOMUSIFY工具可实现较低成本的应用迁移，大幅缩短了客户的部署周期。

（本文完）