8 月 9 日，国产 GPU 龙头摩尔线程（688795.SH）发布《2026 年半年度报告》。2026 年上半年，公司实现营收 17.36 亿元，同比大幅增长 147.42%，已超 2025 年全年营收；毛利总额达 9.89 亿元，同比增长 103.78%；盈利能力显著改善，归母净利润、归母扣非净利润分别较上年同期亏损收窄 95.73%、52.37%，商业化全面提速。
强劲业绩的背后，是摩尔线程持续高强度研发投入构筑的技术底座。报告显示，公司 2026 上半年研发投入达 7.69 亿元，同比增长 38.16%。2022 年以来，公司累计研发投入近 59 亿元。截至 2026 年 6 月 30 日，公司累计申请专利 2167 项，其中发明专利申请 2049 项；累计获得授权专利 788 项，其中发明专利 725 项，稳居国产 GPU 企业前列。
在高强度研发投入与深厚专利壁垒的坚实支撑下，公司业绩延续高增态势。摩尔线程在公告中表示，这一增长主要得益于市场对全功能 GPU 的强劲需求，叠加公司夸娥智算集群加速落地，并实现稳定供货，市场竞争优势和商业化能力进一步提升。据悉，摩尔线程加速在互联网、运营商等关键客户领域渗透，以更丰富的落地场景，持续推动营收高速增长。
作为摩尔线程核心增长引擎，公司旗舰级 AI 训推一体智算卡 MTT S5000 持续规模化量产，凭借高算力与全精度等综合优势，在大模型训练与推理表现上对标国际主流产品，并首批通过国家《安全可靠测评》，在技术成熟度、安全性与稳定性方面达到行业高标准，可为政务、金融、能源等关键行业提供安全可靠算力支撑，打开更多市场增长空间。
MTT S5000 智算集群实现规模化销售，并在北京、无锡、杭州等多地完成部署与交付，关键技术维度均已实现突破，产品性能获得客户高度认可。在高扩展方面，随着集群训练规模持续增大，可保持高达 95% 的线性扩展效率；在高精度方面，训练精度与国际主流计算卡持平，训练损失曲线高度一致；在高稳定方面，集群支持断点续训，有效训练时长占比超 90%。
大模型训练是 GPU 的 " 终极考场 "，基于夸娥智算集群的高端训练能力，摩尔线程已实现多项 " 国芯训国模 " 成果，例如：成功从零起步完整训练出语料超 25 万亿 Token 的 MoE-236B 基础大模型；实现全球首个 5D 世界模型 " 北大 EvoPhys-World" 的全栈原生训练，该模型发布后连续 37 天蝉联斯坦福 WorldScore" 世界生成 " 维度全球榜首；首个基于 S5000 进行全栈训练的代码大模型 MusaCoder 已经开源，内核算子生成性能比肩国际 SOTA 水平。 这一系列实践，验证了夸娥智算集群不仅能高效训练大语言模型，更能支撑具身智能、世界模型、物理 AI 等前沿赛道，展现出极强的通用属性。
摩尔线程全功能 GPU 的通用算力优势，远不止于云端智算。随着 AI 从数字世界走向物理世界，算力需求正快速延伸至边缘和终端。在边缘，AI 模组 MTT E300 为工业质检、能源巡检、具身智能、智能汽车及低空经济等领域，提供高效、低延迟、强可靠的边缘 AI 能力。在终端，AI 算力本 MTT AIBOOK 和家庭 AI 中枢 MTT AICUBE，让国产算力走进千家万户。从云端智算到边缘推理再到终端普惠，摩尔线程已经构建起覆盖 " 云 - 边 - 端 " 全场景的通用算力版图。
与此同时，摩尔线程依托 " 算、渲、仿 " 一体化的通用算力底座，在具身智能等前沿赛道抢占独特生态位。摩尔线程是国内稀缺的打通 " 大模型训练—仿真模拟—端侧部署 " 生态闭环的 GPU 企业，通过 MT Lambda 仿真平台及具身智能社区，大幅降低开发和部署门槛。产业落地层面，摩尔线程于无锡设立工业具身智能创新中心，并作为国家人工智能应用中试基地（具身智能）的共建合伙人及产业委员会委员，成立 " 具身智能算力与仿真联合实验室 "，深度参与国家具身智能产业生态建设。
作为技术竞争力和商业落地能力的长期 " 护城河 "，摩尔线程自主 MUSA 生态日益成熟。目前，MUSA 已全面实现对国际主流 CUDA 生态的深度兼容，不仅实现 100% 核心数学库兼容及全量 3000+ PyTorch 算子兼容，更覆盖 55 类核心 AI 算子；同时，获全球顶级推理框架 vLLM 与 SGLang 官方支持，主流模型均可实现 Day-0 支持，开发者数量已突破 80 万人。
