59岁南京大爷卖芯片：三年亏50亿，红衫、腾讯押注

作者 | 铅笔道 阿欣

10月下旬，中国证监会批准了摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司的上市注册申请。随着这家成立仅五年的企业登陆科创板，中国资本市场将迎来首家国产GPU公司。

对59岁的创始人张建中来说，这一刻距离他离开英伟达、从零创立摩尔线程不过五年。2019年芯片断供危机爆发时，他亲眼看到中国AI算力几乎全依赖进口——那场冲击，促使这位在英伟达任职15年的前全球副总裁下定决心回国创业。

2020年6月，他在北京成立摩尔线程。靠着多年积累的人脉，他在短短30天内组建起一支来自英伟达、AMD、英特尔的工程师团队。几乎同年，摩尔线程便以百日两轮融资、估值超10亿美元的速度成为“独角兽”；一年后，团队又推出中国首颗全功能GPU芯片，打破了国外长期垄断。

摩尔线程的使命，是让中国拥有自主可控的高性能GPU芯片——为人工智能时代提供算力“发动机”。

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摩尔线程的创始人张建中今年59岁，出生于江苏南京，自小对电子和物理充满兴趣。张建中本科就读于南京理工大学计算机系毕业，在原冶金部自动化研究院获得硕士学位。毕业后，他在戴尔、惠普等国际IT公司任职。

2005年，他加入英伟达，从中国区总经理一路升至全球副总裁。15年间，他推动英伟达在中国的市场占有率从不到50%提升至80%，成为公司在华最具影响力的高管之一。那时的他年薪百万美元，事业稳固、前景清晰。

转折出现在2019年。芯片断供危机让张建中深刻意识到，中国的AI算力几乎完全依赖进口。

“GPU不仅是图形处理器，更是人工智能时代的发动机。”他后来回忆说。彼时的中国，在全功能GPU领域仍是一片空白。

2020年，张建中决定离开英伟达，放弃高薪与头衔，顶着家人的反对和业界“叛徒”的质疑，拿出全部积蓄创办摩尔线程。

2020年6月，摩尔线程在北京悄然成立，一场“闪电战”就此打响。

2020年6月，公司在北京成立。他凭借多年积累的人脉，仅用30天便组建起一支来自英伟达、AMD、英特尔等巨头的工程师团队。创业初期条件艰苦——研发和行政人员共用狭小办公室，但团队几乎每天工作到深夜。

摩尔线程的成长速度惊人。成立不到100天，公司便完成两轮融资，估值超过10亿美元，成为当年全球最快跻身“独角兽”行列的企业之一。

2021年11月，公司推出中国首颗真正意义上的全功能GPU芯片，打破了长期的技术垄断。

2022年3月，摩尔线程发布自主研发的MUSA统一系统架构；同年11月，推出“国产游戏第一卡”——MTT S80，实现消费级GPU从0到1的突破。

高光背后，是生死考验。

2023年10月17日，美国商务部将摩尔线程列入实体清单，禁止台积电代工。芯片量产被迫中止，公司一度陷入危局。

创始人张建中在内部信中写道：“中国GPU没有至暗时刻，只有星辰大海。”随后，他砍掉非核心业务，将资源集中于图形渲染和AI算力，并迅速对接国内代工厂，在封锁中重建供应链。

危机中显现出的底气，来自公司自研的MUSA架构。该架构兼容主流平台，可实现CUDA项目快速迁移，帮助摩尔线程稳住上千家生态合作伙伴。

此后，公司重新进入快速增长通道。

2023年9月，推出新一代GPU“曲院”，并发布“夸娥”智算集群，可支持千亿参数大模型训练，后升级至万卡规模，成为国内首个以国产GPU为底座的大型算力系统。

到2024年，摩尔线程营收较2022年增长逾200%。同年入选胡润《全球独角兽榜》，估值255亿元。至2024年底，摩尔线程完成52.25亿元Pre-IPO轮融资。其股东阵容包括深创投、腾讯、字节跳动、红杉中国、五源资本、GGV纪源资本、招商局创投、前海母基金及联想创投等60余家机构。

从简陋办公室到国产GPU第一股，摩尔线程用五年完成了跨越。而当年从英伟达离开的张建中，最终造出了一支足以撬动行业格局的“中国杠杆。

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要理解摩尔线程，首先要看清它的主业——GPU芯片的研发与设计。

公司采用“Fabless”（无工厂）模式，只负责核心的研发和销售，而将晶圆制造与封装测试外包给专业代工厂。这与苹果设计芯片、台积电代工的分工模式类似。

摩尔线程的产品覆盖从云端到终端的广泛场景，主要包括四类：

桌面级图形加速产品（MTT S80/S70）：面向个人电脑与游戏玩家，是少数敢在京东等电商平台直接面向消费者销售的国产显卡。

专业图形加速产品（MTT S3000）：面向设计、工程、影视后期等专业领域，用于工业设计、视频编辑及“数字孪生”等应用。

智能SoC产品（如“长江”SoC）：将GPU、CPU与NPU整合在一颗芯片上，为AI PC、智能座舱及机器人提供算力。

AI智算产品（S4000/S5000智算卡与“夸娥”KUAE集群）：当前公司最核心的增长引擎。

在AI业务中，摩尔线程卖的不仅是“智算卡”（相当于AI模型的“发电机”），更是整套“智算中心”系统。其“夸娥”集群是一种软硬件一体化的算力平台，企业购买后即可快速部署大模型训练环境。

从收入结构的变化可以看出转型轨迹：

2022年，公司主要依赖桌面级显卡，占营收71.44%；2023年，专业图形加速产品上升为主力，占比76.33%；到2024年，“AI智算”业务占比达77.63%。2025年上半年，这一比例进一步升至94.85%，其中“集群”产品 alone 贡献了79.12%。

摩尔线程正从一家面向零售市场的显卡厂商，转型为服务企业、政府与云计算公司的AI算力基础设施供应商。它所解决的，正是当下AI产业最稀缺的资源——算力，尤其是长期受制于国外的高端GPU算力。

财务数据显示，摩尔线程2022至2024年及2025年上半年分别实现营收4608.83万元、1.24亿元、4.38亿元和7.02亿元；同期归母净利润为-18.40亿元、-16.73亿元、-14.92亿元和-2.71亿元，亏损超过50亿元。

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全球市场上，英伟达和AMD几乎掌握了全部高端份额。但2023年10月起，美国进一步收紧出口管制，将摩尔线程等中国AI芯片公司列入“实体清单”，禁止台积电代工并限制英伟达H800、A800等高端芯片出口中国。

制裁带来冲击，也制造了机会。

一方面，中国与全球顶尖GPU技术体系被迫“脱钩”；另一方面，一个规模庞大的国产替代市场由此被打开。

这也是近几年中国GPU赛道涌现众多玩家的原因——从寒武纪、海光信息、景嘉微等上市公司，到壁仞、沐曦、燧原等新兴独角兽，竞争正在加速升温。

弗若斯特沙利文预测，中国GPU市场规模将从2024年的1,638亿元增长至2029年的1.36万亿元，五年增长近十倍；其中AI智算GPU市场的年复合增速高达56.7%。

这场由大模型引爆的“算力革命”，让国产GPU不再只是“替代品”。全球对AI计算的需求正以前所未有的速度膨胀，也为本土厂商打开五个主要增长空间：

1. 智算需求爆发。

AI大模型训练需要庞大的算力。中国AI智算GPU市场预计将从2024年的997亿元增长至2029年的10,333亿元，其中数据中心相关产品增速最快，五年增长近十倍。

2. AI从云端走向边缘。

出于隐私、安全和成本考虑，AI计算正在下沉至个人终端与边缘设备。AI PC和本地工业计算将成为新增市场，到2029年，“其他AI智算产品”（含边缘与云计算）的规模预计达3,694亿元。

3. AI进入物理世界。

GPU正为智能汽车和机器人提供核心算力。无论是自动驾驶、智能座舱，还是“具身智能”机器人，都需要GPU支撑实时感知与决策。

4. AI加速科学发现。

AI4S（AI for Science）正成为GPU的新蓝海，从分子模拟到新药研发、材料设计，GPU正在成为科研基础设施。

5. AI与图形融合。

AI技术正在重塑图形渲染，而数字孪生等图形技术也反哺AI训练。AI与视觉计算的边界正在模糊，催生新的应用场景。

但这场竞赛远非短跑。GPU产业是技术、资本与生态的长线博弈——赢家通吃，输家出局。对摩尔线程而言，这不仅是一场商业竞争，更是一场关乎中国AI算力自主权的持久战。