摩尔线程重资产研发模式及国产GPU路线投资分析

本次分析聚焦2025年12月19日（UTC+8）的行业讨论，核心围绕国产GPU龙头摩尔线程的发展模式与行业路线选择展开[0]。

摩尔线程采用

的重资产研发路线，IPO前累计研发投入超43亿元，聚焦覆盖AI计算、图形渲染、智能座舱等多场景的全功能GPU产品[2]。尽管仍处于亏损状态（预计最早2027年盈利[1]），但受益于国产化替代的强烈市场预期，公司IPO时静态市销率（PS）达123倍，远高于行业平均水平，上市首日涨幅达425%[3]。

维度	全功能GPU（摩尔线程）	通用GPU（沐曦、壁仞）
技术难度	更高：需覆盖多场景技术需求	相对聚焦：专注AI计算
应用范围	更广泛：数据中心、消费端、工业领域	更集中：AI训练/推理
生态挑战	更大：需构建多场景应用生态	相对较小：聚焦AI生态
商业周期	更长：多场景验证与推广周期长	相对较短：AI算力需求明确
抗风险能力	更强：多场景需求分散风险	较弱：依赖单一AI赛道需求

1. 重资产模式的估值双刃剑
   ：摩尔线程的高研发投入推高了技术壁垒与长期竞争力，但其长期亏损状态导致估值完全依赖未来成长预期，而非当前基本面[0]。
2. 国产化逻辑主导估值
   ：国产GPU公司的估值溢价主要源于“自主可控”的国产化替代需求，而非单纯的财务表现，这与国际GPU企业的估值逻辑形成显著差异[3]。
3. 生态构建决定长期壁垒
   ：全功能GPU路线需构建跨场景的应用生态，尽管周期长，但一旦成熟将形成难以复制的竞争壁垒；通用GPU路线更易短期落地，但在AI行业周期性波动下风险较高[4]。

1. 长期亏损风险
   ：重资产研发模式导致持续高投入，若商业化进度不及预期，亏损周期可能延长[1]。
2. 生态竞争差距
   ：与NVIDIA的CUDA生态相比，摩尔线程的自主生态仍需时间验证[7]。
3. 技术自主性存疑
   ：部分讨论指出其早期架构可能依赖外部IP授权，需关注技术自主可控风险[6]。

1. 国产化替代需求旺盛
   ：政策支持与市场自主可控需求为国产GPU提供了广阔市场空间[0]。
2. 全功能路线的长期潜力
   ：多场景应用覆盖使全功能GPU具备更持久的增长动能，可受益于不同领域的算力需求爆发[5]。

• 摩尔线程的重资产研发模式反映了当前市场对国产全功能GPU的高预期，其估值溢价源于国产化逻辑而非短期盈利。
• 全功能GPU路线适合追求长期生态壁垒与抗风险能力的布局，通用GPU路线则更具短期AI算力需求爆发的弹性。
• 投资者需重点关注公司的技术突破进度、商业化落地情况及生态构建进展，谨慎评估高估值下的增长预期与风险。