摩尔线程和寒武纪 谁更值钱？
寒武纪成立于2016年，2020年ipo登陆科创板。
摩尔线程成立于2020年，2025年ipo登陆科创板。
一、研发方向对比
寒武纪聚焦 AI 专用芯片，走垂直深耕的研发与市场路线，目前已实现盈利；摩尔线程主打全功能 GPU，研发和市场布局偏向多元化，虽仍处亏损期但增长潜力大。
寒武纪：
聚焦 AI 专用，深耕垂直技术核心架构迭代：专注 ASIC 架构的 MLU 架构研发，围绕大模型需求不断优化智能处理器微架构和指令集，主打 AI 计算的极致性能，其产品在推理场景能让延迟降低 30% 且成本下降 45%，适配多款主流开源大模型。
产品针对性研发：以 “思元” 系列云端智能加速卡为核心研发重点，该系列是营收绝对主力，其中思元 590 芯片被视为英伟达 A100 的国产替代选项之一。同时逐步完善云端、边缘端、终端全覆盖的 AI 芯片产品矩阵，适配政企、安防、智能驾驶等垂直领域的 AI 训练与推理需求。
软件配套优化：围绕芯片产品搭建配套的基础系统软件平台，保障芯片在各类 AI 应用场景中高效运行，提升与下游应用的适配性。
摩尔线程：
主攻全功能 GPU，发力融合架构与生态架构创新突破：自研 MUSA 统一系统架构，目标是用一个架构同时承载 AI 计算、图形渲染、物理仿真及视频编解码功能，目前正推进万卡级平湖架构测试，通过零中断容错技术提升集群可靠性。此外还布局自动驾驶、机器人等边缘计算场景的智能 SoC 产品。
多场景产品研发：双线推进产品研发，数据中心 / 工作站端有 “MTT S” 系列，消费级有 “MTT” 系列显卡，既保证专业领域的算力，也满足消费级图形处理需求。其旗舰产品持续追赶国际水平，同时注重提升芯片在多场景下的兼容性。
生态适配研发：重点攻克生态兼容技术，通过 Musify 工具实现与 CUDA 生态兼容，适配 PyTorch 等主流框架，以及国产操作系统和 CPU，降低开发者迁移成本，同时通过开源策略和开发者大会等形式，推进生态共建。
二、市场前景对比
寒武纪：盈利稳定，依赖国产替代与客户拓展
核心机遇：一方面，大模型快速发展催生海量 AI 算力需求，国产替代窗口期持续打开，其芯片在政务、互联网头部企业中渗透率高，2025 年前三季度营收 46.07 亿元，净利润 16.05 亿元，已进入盈利兑现阶段。另一方面，公司技术积累深厚，手握 1369 项授权专利，产品在云端 AI 算力替代中认可度较高，2024 年出货量达 3.9 万颗，在国产 AI 芯片市场占据 15%-20% 份额。
潜在风险：赛道相对狭窄，市场天花板有限。且客户集中度极高，2024 年第一大客户销售额占总收入的 79.15%，大客户订单波动会直接影响业绩。同时，其芯片制程与英伟达存在 3nm 和 7nm 的差距，技术代差可能影响长期竞争力，叠加市盈率过高，估值已透支部分未来增长空间。
摩尔线程：增长迅猛，生态与盈利是关键变量
核心机遇：作为国内唯一的全功能 GPU 厂商，赛道稀缺性强，覆盖数据中心和消费级两大市场，其中图形渲染芯片的国产替代空间就约有 650 亿元。2022 - 2024 年营收复合增长率达 208.44%，2025 年上半年云服务领域订单增长 120%，且受益于 “东数西算” 等政策，获国有资本信贷支持，IPO 募资 80 亿元也将进一步助力技术研发。此外其产品覆盖范围广，长期若生态建成，有望复制英伟达的增长路径。
潜在风险：当前盈利压力巨大，2022 - 2024 年累计亏损超 50 亿元，盈利拐点预计在 2027 年。技术上，其旗舰产品性能与英伟达仍有差距，如 MTT S5000 的 FP32 算力仅为英伟达 H100 的一半，且 MUSA 生态成熟度远不及 CUDA。同时，公司被列入美国实体清单，面临先进制程代工和 IP 授权受限的问题，前五大客户占比超 98%，客户集中风险也较为突出。
三、研发数据对比
研发费用占比都极高，体现了‘强研发’的公司属性，寒武纪由于2025年营收实现大幅增长，研发费用占比大幅下降。
研发人数占比都极高，体现了‘强研发’的公司属性，总人数及研发人数，摩尔现场都略高于寒武纪。
摩尔线程后来居上，专利产出快速增长，总数已经完成超越，且增速远大于寒武纪。
四、营业/资产数据对比
营业数据对比
寒武纪的市场节奏整体更早，已于今年实现营收大幅增长，并实现盈利。摩尔线程处于‘一年前’的寒武纪，且营收增速整体更高。
资产数据对比
两家公司目前净资产几乎相当，市净率PB值，摩尔线程远小于寒武纪，略低于英伟达。
