20260813-中邮证券-摩尔线程-688795.SH-词元时代_万物智能_6页_516kb
报告摘要
个股分析总结:摩尔线程
核心内容概述
摩尔线程是一家专注于人工智能算力基础设施的公司,凭借自主研发的全功能GPU产品和智算集群技术,在人工智能应用落地方面取得了显著进展。公司目前处于快速成长阶段,2026年上半年营业收入同比增长147.42%,达到17.36亿元,毛利率达56.95%。尽管仍处于亏损状态,但亏损幅度较上年同期明显收窄,显示出公司盈利能力正在逐步改善。
主要观点
- 市场拓展与产品力:公司通过全功能GPU和夸娥智算集群产品,持续拓展市场,获得互联网、运营商、国央企及地方政府等重点客户的高度认可。
- 技术实力:公司坚持自主创新,研发费用占比高,核心技术不断迭代升级,特别是在“平湖”架构和MTT S5000产品上实现了多项突破,包括对Transformer、MoE等前沿模型的硬件级加速支持。
- 生态建设:公司积极构建开发者生态,通过“摩尔学院”提升开发者对产品的认知与使用能力,目前开发者数量已突破80万人。
- 国际化布局:公司拟发行H股,以深化国际化战略,吸引优秀人才,提升公司治理水平和核心竞争力。
- 财务表现:公司营业收入预计在2026-2028年保持高速增长,净利润由负转正,盈利能力逐步提升。2026年预计实现归母净利润-147万元,2027年预计634万元,2028年预计1720万元。
关键信息
财务数据
| 项目 | 2025A | 2026E | 2027E | 2028E |
|---|---|---|---|---|
| 营业收入(亿元) | 15.06 | 35.04 | 59.82 | 89.89 |
| 营业利润(亿元) | -10.08 | -1.48 | 6.38 | 17.32 |
| 归母净利润(亿元) | -10.01 | -1.47 | 6.34 | 17.20 |
| 毛利率 | 65.6% | 71.2% | 73.2% | 74.2% |
| 资产负债率 | 25.3% | 31.3% | 34.0% | 34.3% |
| 每股收益(元/股) | -2.13 | -0.31 | 1.35 | 3.66 |
技术突破
- 产品性能:MTT S5000产品支持全功能GPU,具备高并发、低CPU负载、高渲染性能等优势。
- 智算集群:夸娥(KUAE)万卡级智算集群在Dense和MoE大模型训练中实现高算力利用率和线性扩展效率。
- 大模型适配:公司已实现Day-0适配DeepSeek-V4、MiniMax M3、智谱GLM-5.2等多款行业SOTA大模型,开源生态逐步完善。
生态布局
- 开发者生态:公司通过“摩尔学院”和开源工具(如TileLang-MUSA、SimuMax)推动开发者社区发展,目前开发者数量已超过80万人。
- 开源进展:全球顶级推理框架SGLang已完成MUSA代码主线合入,标志着国产GPU开源生态进入“原生支持”时代。
投资建议
- 评级:首次覆盖,给予“买入”评级。
- 预期收益:预计公司2026/2027/2028年分别实现收入35/60/90亿元,归母净利润-1.5/6.3/17.2亿元。
- 成长性:营业收入预计年增长率分别为132.76%、70.70%、50.28%,显示出强劲的增长潜力。
风险提示
- 需求不及预期风险
- 市场竞争加剧风险
- 新产品推出不及预期风险
公司简介
摩尔线程是一家专注于人工智能算力基础设施的高科技企业,依托自主研发的MUSA计算平台和MTT S5000产品,持续推动国产算力基础设施的发展与智能化升级。公司具备强大的技术实力和市场拓展能力,致力于打造安全可靠的算力底座,服务多个核心应用场景。
研究所信息
- 分析师:吴文吉、徐铭婉
- SAC登记编号:S1340523050004、S1340526050001
- 邮箱:wuwenji@cnpsec.com、xumingwan@cnpsec.com
估值指标
| 指标 | 2025A | 2026E | 2027E | 2028E |
|---|---|---|---|---|
| 市盈率(P/E) | -268.64 | -1832.96 | 424.19 | 156.32 |
| 市净率(P/B) | 23.46 | 22.51 | 21.37 | 18.80 |
| EV/EBITDA | -300.07 | -3558.11 | 372.27 | 144.04 |
总结
摩尔线程凭借其在人工智能领域的技术实力和产品性能,正在快速拓展市场并实现盈利增长。公司未来三年收入和净利润预计持续增长,展现出良好的发展前景。尽管当前仍处于亏损阶段,但公司通过持续的研发投入和生态建设,正在逐步提升盈利能力与市场竞争力。公司拟发行H股以推进国际化战略,进一步增强其在人工智能算力基础设施领域的影响力。
展开完整摘要
试读结束,高清完整版pdf/doc/ppt,请点下载