摩尔线程首次公开发行股票并在科创板上市网上投资者交流会直播回放

与国际龙头公司英伟达、AMD 等企业相比，公司在技术积累、产品性能等方面仍需持续提升。英伟达在 GPU 领域拥有深厚的技术底蕴和丰富的行业经验，其产品在性能、兼容性以及超大规模 GPU 集群建设等方面具有较为明显的技术 优势和成本优势。公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”领域核心产品的突破。例如，公司 MTT S80 显卡的单精度浮点算力性能接近英伟达 RTX 3060。
您提到的图形API和驱动生态问题，确实是决定用户体验和产品竞争力的核心，也是我们投入巨大力量持续攻坚的方向。我们深知，强大的硬件规格需要同样强大的软件生态来释放其全部潜力。
对于新一代消费级显卡，我们会在持续投入研发的基础上，结合市场和用户反馈，在合适的时机推向市场。谢谢您的关注！

首先，关于是否会分开图形卡和计算卡的架构，我们目前没有这样的规划。这背后是我们对未来计算趋势的核心判断：我们坚信 “AI与图形的融合” 是大势所趋。无论是数字孪生、自动驾驶、元计算、云游戏、物理AI、世界模型等方面的未来应用，还是我们刚才讨论的具身智能，许多前沿应用场景都需要在一个统一的硬件平台上，实现图形渲染和AI计算的无缝协同。因此，在一个架构上实现这种“全功能”的能力，正是我们核心的战略方向和优势所在。
开发一个全功能的GPU架构，确实要比开发专注于单一领域的计算卡或图形卡架构，在研发上更具挑战性。 它要求团队必须同时在图形（如DirectX、Vulkan等API的驱动优化）和计算（如AI框架、并行计算库等）两大领域都具备深厚的技术积累和持续的攻坚能力，是一个庞大而复杂的系统性工程。
谢谢！

在国内GPU领域，公司基于自主研发的MUSA架构，率先实现了在同一颗芯片上同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真以及超高清视频处理所需计算能力的突破，推动了我国GPU产业的自主可控进程。相比采用GPGPU、ASIC等技术路线的其他单一AI加速卡产品，MUSA架构技术具备更强的计算通用性、更优的技术演进能力、更高的生态兼容性以及更广泛的市场适应性。凭借更全面的功能和更完备的计算精度，公司产品具有更高的计算通用性，能够支持大语言模型、多模态模型、世界模型等AI前沿应用训练和推理任务，同时满足AI4S（AI for Science）、大数据处理、数字孪生和图形渲染等多领域的多样化计算需求。凭借灵活先进的架构设计，产品具备良好的技术演进能力，能够快速响应产业升级与技术革新的需求，在快速变化的技术环境中保持竞争优势。此外，产品高度兼容现有主流生态，无缝集成开发框架与工具链，大幅降低迁移成本，确保技术应用的连续稳定。
谢谢！

根据功能定位，GPU主要分为全功能GPU、图形GPU和GPGPU：全功能GPU，以英伟达和摩尔线程为代表，这类GPU具备功能完备性与计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性以及兼容性等方面更具优势，能够更好地适应未来新兴及前沿计算加速应用场景的需求；图形GPU，专为图形渲染和PC游戏应用而设计，针对高清显示及高性能2D/3D图形计算进行了优化；GPGPU，省去了与图形显示和渲染相关的功能，专注于利用GPU架构执行通用并行计算任务。与其他类型的GPU相比，全功能GPU可满足更广泛的应用需求，在元宇宙、世界模型、具身智能、物理AI等未来AI的发展趋势下，全功能GPU将拥有显著的竞争优势。
谢谢！

摩尔线程作为国内领先的全功能GPU创新企业，能为您提供从芯片设计到软件栈，从AI计算到图形渲染的全面挑战和成长空间。摩尔线程现已开放社会招聘与校园招聘，所有职位的详细信息均在公司官网发布（https://www.mthreads.com/jobs），诚挚邀请您投递简历，与我们共铸未来！
谢谢！

公司AI智算产品线涵盖AI训练智算卡、AI推理卡、AI超节点服务器及夸娥（KUAE）智算集群等，为AI计算中心、云服务平台等打造，满足从大模型预训练及后训练、推理部署到GPU云服务等场景应用需求。其中，基础算力层面，AI训练智算卡与AI推理卡作为核心计算单元，为MoE混合专家模型、多模态模型、世界模型等前沿模型预训练及集群化推理优化设计，具备良好的计算性能与能效比；服务器层面，AI超节点服务器，服务于大规模AI训练与推理场景，通过高密度算力集成和创新散热设计，实现单节点多卡高效协同；集群层面，夸娥（KUAE）智算集群，可扩展至万卡规模，采用先进网络架构和调度系统，满足AI研发机构和企业级智能化需求，支持超大参数模型预训练、多租户云服务与分布式推理。公司AI智算产品线通过层次化的算力架构与智能应用场景的深度融合优化，为AI产业规模化发展提供全面支持，赋能客户构建从传统AI到自主决策型自主AI代理的全栈解决方案，把握智能计算与AI垂直领域的市场先机。
谢谢！

投资者您好，依托自主研发的全功能 GPU 产品体系，公司已建立起面向全产业、全社会的智能计算服务能力，覆盖 AI、具身智能、自动驾驶、云计算、消费电子等重点领域，谢谢您的关注！

您好，感谢您提出的专业问题。我们的核心战略正是利用统一的MUSA架构，来为不同市场研发定制化的GPU产品。对于公司未来产品，请以公司未来公司公告、发布会为准，谢谢！

对于新一代消费级显卡，我们会在持续投入研发的基础上，结合市场和用户反馈，在合适的时机推向市场，谢谢您的关注。谢谢！

您好，感谢您对公司核心技术路线的关注。坚持自主创新与安全可控，是我们自创立以来始终坚守的根本原则与战略基石。在核心架构的研发上，我们坚定不移地走自主设计与正向开发的道路。同时，我们立足于全球化的产业格局，严格遵守国际商业准则与法律法规，在尊重知识产权的基础上，通过开放合作与自研创新相结合的模式，构建了安全、合规且富有竞争力的技术体系。公司在知识产权领域进行了前瞻性的系统布局，这构成了我们核心竞争力的重要组成部分。面向未来，我们将继续加大对核心技术研发的战略性投入，不断深化我们的技术护城河，致力于为产业提供更加强大和可靠的底层算力支持。谢谢！

具体计划请以后续公告为准。谢谢！

谢谢您的关注。为进一步加大我们的竞争优势，我们将采取一个多维度、齐头并进的策略。首先，在您格外关注的AI生态和大规模集群方面，我们将通过软硬件的深度协同进行全栈优化。这会贯穿从底层的芯片架构到上层的分布式训练框架，旨在全面提升我们AI方案的训练效率、能效和稳定性，以打造出能支撑万亿参数大模型的高性能训练平台。与此同时，图形业务作为我们的重要战略方向，我们也会持续发力。目前，我们已经实现了对DirectX 12、Vulkan等主流图形API的支持，未来将在此基础上不断完善驱动、跟进DX12 Ultimate等新技术，并深化与国内工业软件伙伴的合作。我们会在合适的时机推出更高性能的产品，以满足高端及专业市场的需求。最后，着眼于未来，我们将聚焦AI与图形的融合趋势，积极布局从云端训练到AIPC、机器人等端侧推理的“端云协同”架构，并加大对前沿技术的投入，为长远发展奠定坚实基础。谢谢！

根据弗若斯特沙利文预测，到2029年，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1,425.37亿元激增至13,367.92亿元，2025年至2029年期间年均复合增长率为53.7%，市场前景广阔。摩尔线程将和其他国内AI芯片厂商共同推动产业发展。同时，公司将持续研发新产品，提升公司产品竞争力，谢谢。

谢谢您的关注，公司官方合作伙伴、合作信息及销售情况请以公司招股意向书、相关公告及公众号、官网等信息为准。目前，公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”领域核心产品的突破。例如，公司MTT S80显卡的单精度浮点算力性能接近英伟达RTX 3060；基于公司MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU集群计算效率。公司将持续研发新产品，提升公司产品竞争力，谢谢。

您提到的图形API和驱动生态问题，确实是决定用户体验和产品竞争力的核心，也是我们投入巨大力量持续攻坚的方向。我们深知，强大的硬件规格需要同样强大的软件生态来释放其全部潜力。
在这方面，我们的进展和投入如下： 目前，公司依托统一的MUSA架构，已经自研并发布了DirectX 12图形加速引擎，成为国内率先实现这一突破的GPU厂商，打破了过去美国在该领域的长期垄断局面。基于此，我们的产品可以有效支持包括 DirectX 11、DirectX 12、OpenGL、OpenGL ES和Vulkan 在内的多种主流图形API。对于新一代消费级显卡，我们会在持续投入研发的基础上，结合市场和用户反馈，在合适的时机推向市场。
谢谢！

公司募投项目包括新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目，项目基于市场和客户对AI训推一体芯片的计算性能、访存带宽与容量、互联带宽等需求，公司将将引入先进工艺、先进封装、先进存储和高速片间互联技术，打造新一代自主可控的AI训推一体芯片。谢谢！

对于新一代消费级显卡，我们会在持续投入研发的基础上，结合市场和用户反馈，在合适的时机推向市场，谢谢您的关注。

摩尔线程以全功能GPU为核心，致力于向全球提供计算加速的基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。
公司的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合AI和数字孪生的数智世界打造先进的计算加速平台。
谢谢！

您好，请以公司公告披露信息为准，谢谢关注，

图形GPU市场是公司的重要战略方向，图形产品线也是我们至关重要的产品线。本次募集资金投资项目之一为“摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目”。我们不仅会持续进行研发投入，更会坚持创新，致力于为用户带来更好的产品和体验。再次感谢您的宝贵意见和支持，谢谢。

近年来，摩尔线程把握市场发展机遇，专注于技术研发和产品创新，持续推出具有行业竞争力的全功能GPU产品。2024年，公司营业收入超4亿元，近三年营业收入复合增长率超过200%，持续经营能力不断提升。
公司的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合AI和数字孪生的数智世界打造先进的计算加速平台。公司的愿景是为美好世界加速。未来公司将持续进行产品研发迭代及矩阵布局，不断突破积累核心技术，建设专业人才梯队，深化客户合作生态。公司将全力解决国家战略发展重点领域的GPU技术难题，为千行百业的高质量发展赋能。
谢谢！

GPU行业处于技术突破和市场扩张的关键阶段，公司作为国内GPU芯片领域的新兴企业，仍处于技术积累和市场拓展的重要时期，研发投入较高，客户导入需要一定周期。未来，公司将通过技术突破、产品迭代、市场拓展和成本优化等多方面的努力，逐步改善亏损趋势，实现盈利目标。

感谢您的提问。这是一个行业普遍关注的问题。我们始终将供应链安全与可持续性置于最高优先级。公司已经积极调整供应链策略，应对地缘政治及国际贸易形势的变化，避免公司经营业务受到限制。公司具有持续经营能力，相关风险已在招股说明书充分揭示。谢谢！

公司在国产全功能GPU领域具备一定的技术领先性。基于自主研发的MUSA架构，公司成功开发出支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多场景的全功能GPU芯片。MUSA架构支持FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、FP8和INT8等多种计算精度，具备高度的灵活性和扩展性。公司已推出四代GPU架构（苏堤、春晓、曲院和平湖），覆盖AI智算、专业图形加速及桌面级图形加速等领域，构建了完整的产品矩阵。通过持续的技术创新，公司产品在部分性能指标上已接近或超过国际先进水平，为客户提供更具竞争力的解决方案。谢谢！

对于新一代消费级显卡，我们会在持续投入研发的基础上，结合市场和用户反馈，在合适的时机推向市场。

报告期各期公司主营业务收入分别为4,584.08万元、12,147.38万元、43,231.69万元和70,157.85万元，报告期内公司营业收入增长幅度较大，但尚未形成具规模的收入，主要原因系：①当前计算加速产业呈现出战略性技术变化趋势，推理算力需求大幅增长，为公司提供了广阔市场空间。大模型开源引发了智能民主化浪潮，不仅加速了算法能力的普惠化，而且催生了全民级智能创新生态，训练与推理算力需求呈现指数攀升态势。模型创新浪潮正在推动GPU算力架构向全要素通用型演进。
②在国际贸易争端不断升级和国内支持政策力度不断加大的背景下，公司抓住良好市场机遇。随着国家“十四五”规划与“人工智能+”战略的持续推进，制造业、医疗、能源、互联网、金融等各行业对大模型的落地需求呈现指数级增长，算力需求与日俱增。面对国际贸易争端的持续升级，我国人工智能产业自主研发能力不断提高。未来，国产GPU需求将进一步提高。
③公司具备丰富的产品布局，不断积累优质客户资源。自成立以来，公司持续加大研发投入，已成功推出多代GPU架构。基于自主研发的芯片，公司拓展出覆盖AI智算、专业级图形加速、桌面级图形加速等领域丰富完整的计算加速产品矩阵。经过多年的技术与行业积累，凭借过硬的产品质量和优秀的服务能力，公司与众多主流客户建立了良好的合作关系。
④公司持续推进产品研发及迭代升级，保持核心竞争力。公司高度重视技术创新，持续加大研发投入。公司核心成员来自国际知名GPU龙头企业，凭借其丰富的先进GPU研发经验，保持了公司研发速度与技术领先性。结合对市场的前瞻性判断，公司在技术层面不断对产品迭代升级。优秀的研发实力为公司扩大业务规模、加深与客户的长期合作奠定坚实基础。
谢谢！

2022年度、2023年度、2024年度、2025年1-6月，公司归属于母公司所有者的净利润分别为-189,415.47万元、-170,290.58万元、-161,828.83万元和-27,094.23万元，扣除非经常性损益后归属于母公司所有者的净利润分别为-146,660.54万元、-172,025.77万元、-163,325.77万元和-31,668.46万元。2022年至2024年，公司营业收入由0.46亿元增长至4.38亿元，复合增长率为208.44%；	2025年1-6月，公司营业收入为7.02亿元。尽管公司收入增长较快，但绝对收入金额仍较小。同时，公司持续保持较高的研发投入以保证技术的先进性，因此报告期内公司研发费用金额较高，报告期内分别为111,649.37万元、133,442.57万元、135,868.90万元和55,672.84万元。公司从产品开发、产品性能不断完善到销售收入的不断增长，进而产生持续稳定的利润需要一定时间，综合使得公司报告期尚未盈利且在报告期末存在累计未弥补亏损。考虑到市场景气度、行业竞争、客户拓展、供应链管理等影响经营结果的因素较为复杂，发行人未来的营业收入可能增长较慢或无法持续增长，存在未来一段时期内持续亏损的风险及无法在管理层预期的时间点实现盈利的风险。
截至2025年6月30日，公司累计未弥补亏损为160,448.53万元。预计首次公开发行股票并上市后，发行人账面累计未弥补亏损将持续存在，导致一定时期内无法向股东进行现金分红。
谢谢！

2022年度、2023年度、2024年度、2025年1-6月，公司主营业务毛利率分别为-70.45%、27.84%、72.32%和69.17%，整体呈现上涨趋势，公司前期毛利率较低主要为了拓展市场、提高市场认可度。
桌面级图形加速产品主要为芯片、板卡产品，毛利率较低，主要由于中低端市场面临国际品牌的激烈竞争，面对国际知名公司的成熟产品，公司芯片、板卡产品销售价格存在一定压力。随着产品不断发展，公司逐步拓展专业图形加速、AI智算等高性能、高毛利领域产品，毛利率逐渐上升。
谢谢！

公司专注于自主知识产权的MUSA架构研发，通过开放API和SDK工具集，助力开发者和合作伙伴快速集成GPU解决方案。公司生态团队建立了“摩尔学院”，为开发者提供系统化的学习路径，覆盖企业开发者、科研机构及在校学生，提升开发者对公司产品的认知度和使用能力。谢谢！

2022年度、2023年度、2024年度、2025年1-6月，公司各期研发费用分别为111,649.37万元、133,442.57万元、135,868.90万元和55,672.84万元，费用率分别为2422.51%、1076.31%、309.88%和79.33%，研发费用主要为职工薪酬、研发测试费、技术服务费等。
谢谢！

“长江”SoC在图形渲染、内存带宽、端侧大语言模型推理等方面具有一定的优势，能够给用户体验带来明显提升。具体客户情况请关注公司后续公告，谢谢！

下一代GPU产品将继续提升芯片算力、访存带宽、内存容量和通信带宽等。具体规划内容以公司后续公告为准，谢谢！

感谢您的提问。这是一个行业普遍关注的问题。我们始终将供应链安全与可持续性置于最高优先级。公司已经积极调整供应链策略，应对地缘政治及国际贸易形势的变化，避免公司经营业务受到限制。公司具有持续经营能力，相关风险已在招股说明书充分揭示。谢谢！

公司是全功能GPU创新企业，采用高度集成设计，将AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多种引擎集成于同一芯片，通过各引擎高效协同，满足多样化应用场景需求。谢谢！

2023年10月，工信部等六部门发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，强调加强GPU、CPU和服务器等重点产品研发；2024年，工信部发布了《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南》，要求2027年形成覆盖生产、管控、经营全环节的算力基础设施；未来，随着AI的应用不断开发，对于GPU等算力基础设施的需求预计将会出现爆发增长。根据弗若斯特沙利文预测，预计到2029年中国GPU市场规模将增长到13,635.78亿元。因为我们整体对算力基础设施的发展呈现乐观态度。对公司业绩的影响以及C端业务的更新规划请后续参考公司业绩公告和定期报告，并持续关注公司媒体披露，谢谢。

GPU市场规模庞大且增长潜力显著，细分领域的高成长性与多场景需求为公司带来长线发展机遇。从AI应用的爆发式增长到云计算、智能驾驶和虚拟现实的加速发展，均对高性能算力提出了更高需求。公司与下游高价值生态体系深度绑定，为技术实力与市场地位的持续提升奠定基础。公司以核心技术优势、市场成长性及完善的产业链协同能力充分验证了其持续满足科创属性的能力，并具备显著的长期增长潜力。在智算市场、工业图形应用及消费电子市场协同发展的背景下，公司通过一定的技术储备、高效的市场拓展及稳固的合作网络，进一步推动GPU技术的国产替代进程。谢谢！

目前公司已量产的最新一代AI智算板卡为MTT S5000，MTT S5000千卡智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU训练集群计算效率，该板卡具体性能参数以公司公告为准，谢谢！公司存在其他的国内外竞争对手，具体可参考招股说明书披露的行业竞争格局。

（1）公司本次发行募集资金将投入项目“摩尔线程新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目”“摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目”“摩尔线程新一代自主可控AI SoC芯片研发项目”及“补充流动资金”。具体请以公司未来公开的产品信息为准。（2）未来发展规划包括1、软硬件深度协同的全栈技术整合；2、端云智能算力融合创新；3、消费和商业及政企市场双轮驱动；4、前沿技术前瞻布局；5、拓展国际市场；6、可持续发展与社会赋能。（3）摩尔线程将和其他国内AI芯片厂商共同推动产业发展。谢谢。

针对当前万卡集群存在的互联难、调度效率低、可靠性不足等问题，公司掌握了从GPU芯片到大规模智算中心软硬件的核心技术能力，围绕大规模GPU智算中心的关键软硬件技术构建了全栈技术体系。已成功交付多个智算中心项目，通过先进的算力基础设施加速模型创新迭代，助力客户缩短研发周期，降低总体拥有成本（TCO），保障基础设施投资的长期价值。未来，摩尔线程在算力服务领域的布局规划将重点围绕以下几个方面展开：
1、软硬件深度协同的全栈技术整合：构建软硬件深度协同的AI基础设施体系，推进芯片架构、系统软件与分布式框架的全栈优化，重点突破训练效率与能效瓶颈。通过动态资源调度算法与异构计算加速技术，持续提升大规模集群的算力利用率与任务可靠性，为下一代万亿参数大模型提供高性能训练基座。同步研发高密度算力模块与先进散热方案，夯实超大规模智算集群的物理承载能力。
2、端云智能算力融合创新：布局端侧推理芯片与云端训练集群的架构级协同，研发自适应算力分发与模型动态切分技术。聚焦AIPC、机器人等智能终端市场，开发轻量化推理引擎与隐私计算框架，实现端云算力的无缝衔接与弹性伸缩。建立面向新兴产业的算力即服务（CaaS）模式，提供从模型预训练、后训练、推理优化到应用部署的全栈支持。
3、消费和商业及政企市场双轮驱动：深化消费级与商业及政企市场协同拓展策略，通过开发者社区建设与行业解决方案深耕构建生态壁垒。消费端聚焦AI工具链开源与国际GPU生态兼容计算设备平台推广，培育开发者生态；企业级市场强化金融、医疗等关键基础行业垂直领域的场景化方案输出。
4、前沿技术前瞻布局：构建开放式技术预研体系，重点投入3D堆叠、存算一体、先进封装等下一代算力技术。建立先进封装与异构集成研发能力，探索新型计算范式与芯片架构的工程化路径。
5、拓展国际市场：拓展国际智能算力市场，聚焦本地化AI应用部署需求，提供低延迟、高合规的边缘计算基础设施建设服务。依托公司通用GPU架构的生态兼容能力，无缝对接全球主流开发框架与云服务平台，满足客户数据主权与实时推理的双重诉求。
6、可持续发展与社会赋能：践行绿色算力发展路径，研发全生命周期能耗优化技术，构建碳中和数据中心解决方案。设立AI伦理与技术普惠专项，通过算力捐赠计划支持科研创新与社会公益。建立开发者赋能体系，降低AI技术应用门槛，推动智能算力成为普惠性社会基础设施。
谢谢！

谢谢关心，请关注我们后续公告。

公司已经制定了详细的募投项目计划，请参见公司意向书披露内容。谢谢！

在国内GPU领域，公司基于自主研发的MUSA架构，率先实现了在同一个芯片架构上同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真以及超高清视频处理所需计算能力的突破，属于全功能GPU。相比采用GPGPU、ASIC等技术路线的其他单一AI加速卡产品，MUSA架构技术具备更强的计算通用性、更优的技术演进能力、更高的生态兼容性以及更广泛的市场适应性。谢谢！

公司依托MUSA架构，自研并发布DirectX 12图形加速引擎，成为国内率先发布DirectX 12图形加速引擎的GPU厂商，打破了美国在该领域的垄断局面，可以有效支持DirectX 11、DirectX 12、OpenGL、OpenGL ES和Vulkan等图形加速引擎。DirectX 12U以及windows其他方向的工作在稳步推进中。谢谢！

公司管理层基于市场空间、产品研发、客户接洽及导入情况等，预计公司最早可于2027年实现合并报表盈利。谢谢！

公司管理层基于市场空间、产品研发、客户接洽及导入情况等，预计公司最早可于2027年实现合并报表盈利，公司管理层未来将续投入研发，保持技术先进性，提升公司市占率，预计公司未来收入将保持持续增长，欢迎投资人持续关注公司发展情况。谢谢！

2025年5月25日，发行人召开2025年第三次临时股东会，审议通过了本次发行上市完成后生效的《公司章程（草案）》及《上市后三年股东分红回报规划》，对公司本次发行上市后的股利分配政策作出了相应规定。谢谢！

感谢您的关注，具体相关信息还请以公司披露的定期报告为准，谢谢！

公司募投项目包括摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目，拟从市场和客户对图形芯片在图形性能、计算性能、访存带宽、互联带宽等方面的要求出发，对公司现有自主可控图形芯片的处理器芯片架构、指令集、硬件运算器和编程开发平台等技术开展升级迭代，并引入先进工艺、先进封装、先进存储以及高速片间互联等先进技术，研制新一代自主可控图形芯片。具体请以公司未来公开的产品信息为准，谢谢！

您好，相关情况请以各公司公告为准，感谢关注。

公司本次发行募集资金将投入项目“摩尔线程新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目”“摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目”“摩尔线程新一代自主可控AI SoC芯片研发项目”及“补充流动资金”。具体请以公司未来公开的产品信息为准，谢谢！

集成电路作为信息产业的基础和核心，是国民经济和社会发展的先导性、基础性、战略性产业，国家给予了高度重视和大力支持。为推动我国集成电路产业的发展，增强信息产业创新能力和国际竞争力，国家出台了一系列鼓励、扶持政策，为集成电路产业建立了良好的政策环境。近年来国家颁布、实施的主要政策法规如下：
2019年，《2019年政府工作报告》提出要培育发展新一代信息技术、高端装备、生物医药、新材料等战略性新兴产业集群，为集成电路产业发展确定了方向。同年，省、国家税务总局联合印发《关于集成电路设计和软件产业企业通报政策公告》，从相关方面进一步阐述企业责任；科技部印发《新一代人工智能公共算力开放创新平台工作指引》，明确以开放共享算力平台推动及人工智能集成电路技术创新。
2020年，商务部等八部委发布《关于推动服务外包加快转型升级的指导意见》，提出将云计算、基础软件、集成电路设计、区块链等技术研发纳入国家科技计划支持范围；国务院印发《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的多项政策》，从财税、投资融资、研发、进出口、培养人才、知识产权等方面优化产业发展环境，进一步强化集成电路产业的战略地位。
2021年，财政部、海关总署、税务总局联合印发《支持集成电路产业和软件产业发展进口税收政策的通知》（财关税〔2021〕4号），对符合条件的集成电路制造、封测企业进口关键原材料、设备时进口免征关税。发展改革委、工信部、财政部、海关总署、税务总局印发《关于做好享受税收优惠政策的企业或项目、软件企业清单工作有关要求的通知》（发改高技〔2021〕413号），明确了享受税收优惠政策的企业和技术标准。
《国民经济和社会发展第十五个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，要深入实施创新驱动发展战略，集中优势资源攻克涉及人工智能、量子信息、集成电路等领域的关键核心技术。同年国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》明确提出，要加快速推进数字产业化，重点突破集成电路、关键软件、人工智能等核心技术。工业和信息化部趣味《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》和《全国一体化大数据中心和谐创新体系算力枢纽实施方案》推动，全国算力网络与数据中心一体化布局建设。
2022年，《政府工作报告》再次提出要加快发展工业互联网，培育壮大集成电路和人工智能产业。国家发改委、工信部、完善部等部门发布《关于做好2022年享受税收优惠政策的集成电路企业或项目、软件企业清单工作要求的通知》，进一步明确高性能处理器、FPGA芯片、存储芯片、EDA工具及智能传感器等重点支持方向。
2023年，工信部发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，从计算力、运载力、存储力及应用赋能四个方面提出到2025年的量化发展目标，引导算力基础设施体系化、集约化建设。
2024年，工信部印发《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南》，提出到2027年基本实现规模以上制造业企业网络化改造，重点推进边缘计算节点、工业智算中心和“5G+工业互联网”建设项目。中央网信办、市场监管总局、工信部联合发布《信息化标准建设行动计划》（《2024—2027年）》，加快人工智能、云计算、量子信息、Web3.0等新兴领域标准体系建设；国家制定改委《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》，加快建设城市算力网络和数据流通基础设施，推动城市智能感知系统和数字化融合设施发展。
谢谢！

2024年12月，监事王东、周博因个人原因辞去监事职务，为保证公司监事会工作的正常运行，增补方朝霞、沈洁为公司监事。
2025年5月，根据《公司法》及《关于新〈公司法〉配套制度规则实施相关过渡期安排》，公司不再设置监事会或监事。
谢谢！

智能SoC类产品主要应用于AI PC、边缘智能、具身智能、智能汽车和低空经济等众多场景，包括基于SoC芯片的AI算力本-A140、AI模组-E300等产品。该类产品可以广泛服务于C端和B端客户，满足上述行业对于端侧和边缘类AI场景的需求，同时可与公司的AI智算产品结合，形成云-边-端一体化解决方案，赋能客户实现AI的训练-推理需求。
谢谢！

与国际龙头公司英伟达、AMD等企业相比，公司在技术积累、产品性能等方面仍需持续提升。英伟达在GPU领域拥有深厚的技术底蕴和丰富的行业经验，其产品在性能、兼容性以及超大规模GPU集群建设等方面具有较为明显的技术优势和成本优势。公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”产品的替代。例如，公司MTT S80显卡的FP32算力性能接近英伟达RTX 3060；公司MTT S5000千卡智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU训练集群计算效率。
谢谢！

根据公司及各境内子公司所在地区公共信用信息平台出具的“信用报告”，确认报告期内公司及各境内子公司没有因违反社会保险和住房公积金缴纳方面的相关规定而受到主管行政部门处罚的情形。根据境外律师事务所出具的法律意见书，公司境外子公司不涉及社保、公积金相关主管部门的行政处罚，与员工之间不涉及相关诉讼。
谢谢！

公司董事王越不在公司领薪；公司2024年原监事周博、侯长青、沈洁不在公司领薪；独立董事（含审计委员会中独立董事）在本公司只领取独立董事津贴，不享有其他福利待遇。
除上述人员外的董事、监事、审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员在公司及/或公司控股子公司领取薪酬，2024年公司董事、监事、审计委员会委员、高级管理人员薪酬总额为2,991.73万元；2024年，公司核心技术人员薪酬总额为1,310.11万元。
除上述薪酬待遇外，公司现任董事、审计委员会委员、高级管理人员未在公司享受其他待遇和退休金计划。
谢谢！

公司在本次公开发行申报前已经制定或实施的股权激励方式为激励对象通过杭州华傲、杭州众傲、杭州京傲及以“加速X号”为名的26家员工持股平台间接持有公司股份，员工持股平台的具体情况详见招股说明书“第四节公司基本情况”之“七、公司实际控制人及持有公司5%以上股份的主要股东情况“（二）实际控制人控制的其他企业情况”。
截至2025年6月30日，共有722人通过员工持股平台持有公司股份，其中董事、审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员7人，持有公司权益2.82%；其他员工700人，持有公司权益7.52%；离职员工15人，持有公司权益0.41%（结合历史贡献，对于部分离职员工，公司决定继续保留对其股权授予），总持股比例为10.75%。
对于离职员工持有的股份，公司股权激励管理委员会有权（非义务）指定第三方受让该等股份，以保障股权激励的持续执行和管理规范性。
杭州华傲、杭州众傲、杭州京傲对所持股份的上市流通作出承诺，自公司股票上市之日起36个月内，不转让或委托他人管理，确保激励股份在锁定期内稳定持有，相关承诺内容详见招股说明书附件关于投资者保护的章节。
谢谢！

随着中国AI下游应用市场的迅速扩张，AI计算加速芯片的市场需求呈现爆炸式增长，吸引各类芯片制造商的加入。目前，GPU依然是AI市场的主导芯片。不过，以ASIC和FPGA为代表的其他类型芯片也已实现商业化，并在市场中占据一定比例。
未来，随着中国GPU企业在技术上的不断突破，AI计算加速芯片的市场规模预计将实现快速增长。根据弗若斯特沙利文预测，到2029年，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1,425.37亿元激增至13,367.92亿元，2025年至2029年期间年均复合增长率为53.7%。从细分市场上看，GPU的市场增长速度最快，其市场份额预计将从2024年的69.9%上升至2029年的77.3%。
谢谢！

根据弗若斯特沙利文预测，随着AI和大数据技术的广泛应用，中国算力规模呈现快速增长态势，整体规模从2020年的136.20 EFLOPs增长至2024年的617.00 EFLOPs，期间年均复合增长率为45.9%；预计到2029年中国算力总规模将达到3,442.89 EFLOPs，预测期年均复合增长率达40.0%。其中，智能算力是引领算力规模指数级增长的核心，其规模从2020年59.20 EFLOPs增长至2024年的438.07 EFLOPs，期间年均复合增长率高达64.9%，预计在2025年至2029年期间，智能算力将以45.3%的年均复合增长率增长至3,035.91 EFLOPs，这一增长趋势的主要推动力在于AI技术的深入应用，促进了对高性能计算能力的强烈需求，推动智能算力持续扩容。与此同时，通用算力规模预计从2025年的215.55 EFLOPs增长至2029年的406.98 EFLOPs，市场增长主要得益于传统行业的数字化转型，如企业日常办公、数据存储管理、业务系统运行等常规计算场景释放稳定需求。
谢谢！

AI计算芯片链可分为上游、中游和下游三个部分。其中，芯片设计公司位于中游，是产业链的核心，决定了整个行业的技术和市场竞争力。这些公司可采用IDM模式（集设计、制造、封装、测试与销售等环节由同一家企业完成的商业模式），也可采取Fabless模式。此外，部分芯片设计公司具备自主开发EDA软件和IP模块的能力，这进一步加速了其在产业链中的核心地位。
上游提供芯片设计所需的EDA软件、IP模块等，以及制造所需的设备和材料。EDA软件和IP供应商则为芯片设计提供工具支持，而设备和材料供应商则为芯片制造、封装和测试提供关键资源。
中游阶段除AI计算加速芯片设计公司外，还包括晶圆制造、封装和测试环节。晶圆制造部分通常由外部晶圆代工厂提供，而封装和测试阶段则由封测厂商完成，包括IC封装、完成及测试工作，以确保芯片具备良好的性能和可靠性。
下游包括AI芯片的分销和系统制造。分销商主要负责销售图形化或AI计算加速芯片，而系统制造商（ODM）则负责将AI计算加速集成到终端产品中，并最终交付给品牌商。最终下游应用包括AI计算加速、机器人、自动驾驶、元宇宙、数字孪生、科学计算、工业自动化、消费电子等下游行业。
谢谢！

截至2025年6月30日，公司（含子公司）员工的年龄结构情况如下：30岁及以下330人，占29.41%；31-40岁583人，占51.96%；41-50岁198人，占17.65%；51岁及以上11人，占0.98%；合计1,122人，占100.00%。
谢谢！

2022年公司存货周转率略低于同行业平均水平，主要系公司2022年处于业务发展初期，公司提前策略备货，订单消化需要一定过程所致。
2023年以及2024年公司收入以及成本有所上升，存货周转率略低于同行业可比公司，主要系受对下游客户交付周期以及公司新产品推出周期影响，部分存货预计会在次年实现销售。
2025年1-6月，公司存货周转率与同行业水平相比无显著差异。
谢谢！

截至2025年6月30日，公司（含子公司）员工的专业构成情况如下：管理人员140人，占12.48%；研发人员873人，占77.81%；市场人员109人，占9.71%；合计1,122人，占100.00%。
谢谢！

2024年12月18日，公司召开第一届董事会第三次会议审议通过《关于设立董事会专门委员会并选举委员会委员的议案》《关于制定<董事会战略委员会实施细则>的议案》《关于制定<董事会审计委员会实施细则>的议案》《关于制定<董事会提名薪酬与考核委员会实施细则>的议案》，选举了各专门委员会委员并通过了各专门委员会的工作细则。
截至招股说明书签署日，公司董事会各专门委员会均有效运行。自公司聘任各专门委员会委员以来，公司各专门委员会委员依照《公司法》等法律、法规和规范性文件及《公司章程》的规定勤勉尽责地履行职权，对完善公司治理结构和规范公司运作发挥了积极的作用。
谢谢！

自公司设立以来至招股说明书签署之日，公司不存在特别表决权股份或类似安排的情况。
谢谢！

GPU行业作为高技术壁垒和高资本投入的战略性产业，其进入壁垒主要体现在技术、资本、人才和品牌四个方面：
（1）技术壁垒：GPU芯片的研发涉及复杂的系统工程，包括硬件架构设计、算法优化及软件生态系统构建等。国内企业在GPU研发过程中面临知识产权获取及软件生态系统建设等挑战，短期内实现硬件架构的完全自主化及生态系统的完善较为困难。
（2）资本壁垒：GPU芯片的研发和市场推广需要巨额资金投入。新进入者需在研发资源分配、委外加工和市场营销活动等方面投入大量资金，资金密集型的行业特性形成了显著的进入壁垒。
（3）人才壁垒：GPU芯片行业对高水平专业人才的需求极高，尤其是在GPU架构设计、并行计算优化及软硬件协同开发等方面。精通GPU开发的复合型人才较为稀缺，对潜在企业进入市场形成障碍。
（4）品牌壁垒：国际品牌在GPU芯片市场中占据主导地位，其产品在性能、稳定性和生态兼容性方面得到了广泛认可。国产GPU芯片企业仍处于市场拓展的初期阶段，需要长期的性能验证及广泛的生态支持，在实际应用中面临性能不稳定、兼容性不足等问题，影响其市场竞争力。
谢谢！

公司AI智算各类产品平均价格相对较高，主要系因AI智算产品用于AI大模型计算等领域，性能较高。
谢谢！

GPU行业的商业化模式包括芯片、板卡、系统、一站式解决方案及SoC等形式，针对不同的客户群体和应用场景：芯片模式通常面向高性能计算等专业领域，以ToB为主；板卡模式既可服务个人消费者，也能满足企业客户对图形渲染与并行计算的需求；系统模式侧重提供整机方案，为数据中心或高端工作站提供集成化支持；一站式解决方案则通过软硬件一体化方式，深度满足行业客户的需求；而SoC则将GPU、CPU等集成在同一芯片中，为机器人、新能源汽车等提供定制化、高效率的嵌入式计算能力。这些商业模式在满足市场细分需求的同时，也为GPU厂商带来了多元化的收入来源和竞争优势。
谢谢！

集成电路产业作为支撑经济社会发展的战略性、基础性和先导性产业，已成为全球各国的普遍共识。随着半导体加工能力的提升、技术进步，以及服务器、消费电子产品、网络通信、汽车、物联网等下游市场的消费需求扩大，全球半导体市场近年来经历了显著增长。未来，随着各行各业对集成电路需求的不断增长，全球集成电路市场规模预计将持续扩大。
近年来，随着我国经济质量的提升，集成电路行业对于国民经济发展的战略意义日益凸显，其发展受到了社会各界的相关广泛关注。国家完善卫生政策法规，从资金支持、同胞优惠、人才培养等多方面鼓励集成电路行业的发展。与此同时，国际贸易热点的间歇发生，使得我国集成电路产业链出现了多次断供事件，暴露出芯片进口依赖度高、核心技术和知识产权受外部制约等关键问题。国家战略性产业、集成电路的发展已刻不容缓。下游厂商逐渐认识到芯片链供应稳定性的重要性，并积极推进芯片国产化替代进程，这为国内芯片设计企业带来了良好的发展机遇。
根据弗若斯特沙利文分析，全球集成电路市场规模从2020年的24,932.53亿元增长至2024年的36,067.52亿元，期间年均复合增长率为9.7%；其中，中国集成电路市场增速尤为突出，2020年规模为8,762.62亿元，2024年增长至14,037.11亿元，期间年均复合增长率高达12.5%，显著高于全球市场平均水平。未来，随着AI、5G等新兴技术应用逐步落地，预计2025至2029年全球市场将加速扩张，2029年市场规模有望突破63,021.62亿元，期间年均复合增长率达11.0%；其中，中国市场预计将因国内半导体产业链的自主化进程加快以及政策支持的增强，继续保持高增长态势，2029年市场规模预计达27,440.31亿元，期间年均复合增长率达12.8%，增速持续高于全球市场。
谢谢！

报告期各期末，公司预付账款金额分别为4,750.47万元、7,614.62万元、56,710.83万元以及113,486.98万元，占流动资产比例分别为3.58%、4.79%、8.37%以及17.01%，主要系公司采购原材料等的预付货款。报告期内公司业务发展迅速，对原材料的采购需求相应增加；同时受内外部环境变化影响，公司需要按照行业惯例向上游供应商提前订货并预付一定比例货款，导致2023年开始预付账款规模呈现上升趋势，且最近一期末预付账款规模较大。随着公司业务规模的持续扩大，未来如果公司的上游供应商提高预付比例或延长供货周期，公司将面临流动资金占用增加的风险。若上游供应商情况出现严重恶化，或由于其他不可抗力导致出现无法履约交货或收回款项等情形，公司预付账款可能存在一定的减值风险。
谢谢！

公司将严格依据会计准则等的规定，进行财务核算，并且公告扣除非经常性损益前后的净利润情况，将通过未来收入的持续增长来使得公司达到盈利的状态，不存在通过违规的处理调节公司利润的情况，将真实反映公司的财务数据。报告期内，公司不存在研发费用资本化的情况。

公司的固定资产主要是测试设备以及电子设备。报告期各期末，公司固定资产账面价值分别为20,434.39万元、16,569.82万元、12,504.53万元以及11,774.36万元，占总资产的比重分别为9.85%、8.31%、1.77%以及1.68%。
谢谢！

公司存货主要由原材料、在产品、库存商品及发出商品构成。报告期各期末，公司存货账面价值分别为25,133.23万元、27,497.46万元、64,703.77万元以及51,187.04万元，占流动资产的比重分别为18.95%、17.29%、9.55%以及7.67%，随着公司业务规模的扩大，存货金额总体呈上升趋势。
谢谢！

报告期各期末，公司预付款项金额呈现逐年增长趋势，主要系公司2023年开始战略性备货且供应链调整所致。同时随着公司业务的快速发展，公司原材料等的采购需求也随之上升导致。 谢谢！

公司专业图形加速板卡产品2022年-2024年平均价格呈现上升趋势，主要由于报告期内产品组合结构发生一定变化，高性能、高价值产品占比提升，因此整体产品平均价格有所提高。2025年1-6月专业图形加速相关型号的板卡产品已推出一段时间，平均售价有所下降。专业图形加速的一体机产品销量相对较少，价格具有偶发性。
谢谢！

2022年末及2023年末，公司账面不存在应收票据。
2024年末，公司应收票据的账面价值合计额为12,472.41万元，均系因客户J支付货款而收到的银行承兑汇票。2025年6月末，公司应收票据的账面价值合计额为7,761.92万元。
截至2025年6月末以及2024年末，公司已将上述银行承兑汇票进行贴现，但由于上述汇票在期末暂未到期，同时出票银行非信用等级较高的大型国有商业银行、上市股份制银行，因此公司在期末不予终止确认，并在应收票据科目核算，待期后相应票据到期后予以终止确认。
谢谢！

GPU生态系统由上层算法库、中层接口、驱动程序、编译器和底层硬件架构等构成。主要的研发挑战集中在GPU硬件架构和通用计算软件生态系统上。在软件生态系统中，GPU厂商需要长期投入开发IP和软件堆栈，以构建完整的开发者生态。以英伟达的CUDA生态系统为例，其自2006年推出以来不断扩大，吸引了数百万开发人员，形成了完善且庞大的开发者生态。在全球范围内，仅有少数几家公司构建了完整的软件生态系统。目前，英伟达的生态系统不易被超越，CUDA的兼容性预计将引导未来生态系统的发展方向。因此，能够与现有生态（如CUDA）保持兼容的新兴生态系统，有望实现快速发展并迅速扩大市场份额。
谢谢！

GPU的性能由多个关键参数决定，包括核心数量、工作频率、显存容量、显存带宽、计算能力与精度覆盖范围等：
（1）核心数量。作为GPU的核心指标，核心数量越多，GPU在处理图形渲染、科学计算、AI计算加速等任务时能够处理更多线程，提升运算效率。核心数的增加不仅可以显著提升性能，也能有效分摊工作负载，从而更好地满足高强度计算需求。
（2）时钟速度。时钟速度指GPU每秒可执行的时钟周期数，对数据处理速度和性能输出具有直接影响。更高的时钟速度意味着在同等时间内能够完成更多的运算任务，满足对实时性、低延时的应用场景需求。
（3）显存容量。显存是GPU临时存储数据的空间，容量的大小在处理大型数据集、高分辨率图像或视频时尤为重要。较大的显存容量可减少GPU与系统内存之间的频繁数据传输，在多任务或高分辨率场景下有效提升性能和效率。
（4）短显存带宽。显存带宽指单位时间内GPU内部存储器可传输的数据量。较高的显存带宽确保了在面对高负载时，数据能被快速送达处理核心，进而维持流畅的运行效率。对需要高吞吐量的应用（如深度学习推理或复杂图形渲染）而言，显存带宽是关键的性能瓶颈之一。
（5）计算能力。计算能力通常以GFLOP/S（每秒十亿次浮点运算）表示，是衡量GPU并行计算性能的主要指标。更高的计算能力意味着在AI计算、科学计算、工程模拟等高强度场景中可以实现更快的运算速度和更高的产出。
（6）计算精度覆盖范围。GPU支持的计算精度范围（如FP64、FP32、FP16、FP8、INT8等）反映了其在多样化任务中的灵活度。随着AI技术的不断演进，不同的应用场景对计算精度的要求也各不相同。能够支持多种精度水平的GPU不仅具备更高的灵活度，也能在多样化的AI任务中实现更佳的性能与能效。
GPU在上述关键性能指标的综合表现，直接决定了其在AI训练、推理，以及图形渲染、科学计算等广泛应用领域的表现水平。各大GPU厂商在核心数、频率、显存容量、显存带宽及计算精度覆盖等方面的持续创新与投入，也推动了GPU性能的不断跨越，为更多行业与应用场景的数字化升级奠定了坚实基础。
谢谢！

GPU（图形处理芯片）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种主要用于计算加速领域的微处理器。GPU从早期的图形渲染任务开始，随着软件和硬件技术的持续发展，逐渐扩展至计算加速等领域。GPU的关键组件包括决定其处理能力和运算效率的微架构，以及由开发工具、程序库和应用程序接口（API）组成的强大软件生态系统，这一生态系统确保了开发者能够在各类应用场景中高效调用GPU的计算能力。
根据功能定位，GPU主要分为全功能GPU、图形GPU和GPGPU：全功能GPU，以英伟达和摩尔线程为代表，这类GPU具备功能完备性与计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性以及兼容性等方面更具优势，能够更好地适应未来新兴及前沿计算加速应用场景的需求；图形GPU，专为图形渲染和PC游戏应用而设计，针对高清显示及高性能2D/3D图形计算进行了优化；GPGPU，省去了与图形显示和渲染相关的功能，专注于利用GPU架构执行通用并行计算任务。与其他类型的GPU相比，全功能GPU可满足更广泛的应用需求，在元宇宙、世界模型、具身智能、物理AI等未来AI的发展趋势下，全功能GPU将拥有显著的竞争优势。
谢谢！

通过本次上市，公司将以更高标准优化治理架构，完善内部控制体系，为高质量发展筑牢坚实的制度根基。同时，公司将以国家战略规划为引领，以持续创新进取为驱动，以高效运营管理为支撑，稳步实现财务增长，以卓越的业绩回馈投资者的信任与期待。此外，公司上市后将积极践行社会责任，以可持续发展为核心导向，通过促进就业稳定、助力公益事业等实际行动履行企业公民责任。公司将以科技创新为引擎，致力于提升人们的生活品质，推动社会科技的进步，为投资者和社会创造长期、可持续的价值回报。
谢谢！

2025年3月，独立董事汤涛因个人原因辞去董事职务，公司增补汪国平为独立董事，并成为审计委员会委员，审计委员会成员由原来的房巧玲、汤涛、周苑调整为房巧玲、汪国平、周苑。
谢谢！

公司处于集成电路产业链的中游，即芯片设计环节。其产业链上游为IP授权、EDA工具及晶圆制造/封测等供应商；产业链下游为公司服务的客户群体，主要包括云服务提供商、智算中心建设和运营企业、互联网企业、AI初创企业等。公司产品可应用于大模型训练推理、数字孪生、消费电子、数字办公、云计算等领域，服务云计算数据中心、智算中心建设、能源、制造等多个关键行业。此外，公司还通过自主研发的MUSA软件开发套件（SDK）、KUAE集群软件平台等，为下游客户提供全方位的技术支持和解决方案。
谢谢！

公司上市前的融资估值系公司以及投资人等结合市场情况确定，本次上市市值请持续关注公司未来的公告文件。公司的竞争优势以及财务指标与同行业公司对比情况，已在招股书中进行详细披露。风险提示主要包括尚未盈利、行业竞争加剧以及本次发行的风险等，已在招股书中进行充分揭示，欢迎投资人查阅，感谢

2023年12月，创始人及联合创始人开始直接或间接持股，董事刘姗姗（张建中之配偶）变更为张建中，董事周艳（周苑之姐）变更为周苑；2024年12月，董事周逵因个人原因辞职，公司为完善治理结构新增房巧玲、汤涛及附条件聘任的独立董事武永卫；2025年3月，独立董事汤涛因个人原因辞职，公司增补汪国平为独立董事。
谢谢！

截至招股说明书签署日，在公司专职并领薪的董事、审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员均与公司签署了劳动合同和保密协议。截至招股说明书签署日，上述合同或协议均履行正常，不存在违约情形。
除上述合同或协议以外，公司董事、审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员与公司之间未签订其他重大商业协议。
谢谢！

报告期（2022年度、2023年度、2024年度、2025年1-6月）各期末，公司（含子公司）员工人数分别为1,084人、1,113人、1,126人和1,122人。
谢谢！

截至招股说明书签署日，公司董事、审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员最近三年不存在被行政处罚、监督管理措施、纪律处分或自律监管措施、被司法机关立案侦查、被中国证监会立案调查等情况。
谢谢！

截至招股说明书签署日，公司董事、审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员之间不存在亲属关系。
谢谢！

1、	对公司经营状况的影响
上述员工持股计划有助于激发被激励人员的积极性，实现公司利益与员工利益的一致性，增强了公司凝聚力，未对公司的控制权造成不利影响。
2、	对公司财务状况的影响
2022年度、2023年度、2024年度、2025年1-6月，公司实施上述股权激励已确认股份支付费用。报告期各期，股份支付金额分别为52,451.36万元、11,971.14万元、12,326.62万元和10,517.21万元。公司确认上述股份支付费用，减少了当期营业利润及净利润，但不影响公司现金流和净资产。
3、	对公司控制权变化的影响
公司实际控制人均为张建中先生，公司上市股权激励平台均由张建中先生控制，上述股权激励的实施未导致公司控制权发生变化。
4、	上市后的行权安排
除上述已实施的股权激励外，公司不存在上市后的行权安排。
谢谢！

公司管理层未来将续投入研发，保持技术先进性，提升公司市占率，预计公司未来收入将保持持续增长，收窄公司亏损，改善经营性现金流。公司目前回款情况良好，客户集中度、现金流等情况已在招股书等文件中公告，欢迎投资人持续关注公司发展情况，谢谢

2022年度、2023年度、2024年度、2025年1-6月，公司董事、监事、高级管理人员薪酬总额分别为1,192.88万元、1,651.23万元、2,991.73万元和912.24万元。报告期内，公司核心技术人员薪酬总额为769.28万元、914.11万元、1,310.11万元和383.64万元。
报告期各期公司尚未盈利，薪酬总额占同期公司合并报表利润总额的比例不具有参考性。
谢谢！

公司董事会下属提名薪酬与考核委员会根据《公司章程》及法律法规，负责审核公司董事、高级管理人员及核心技术人员的整体薪酬方案。公司担任具体生产经营职务的董事、审计委员会委员、监事、高级管理人员及核心技术人员的薪酬组成包括工资和奖金两个部分。
工资包括相对固定的基本工资（根据人员的职务、资历、学历、专业能力等因素确定）和不固定的绩效奖金，奖金则根据年度贡献、绩效考核及公司经营情况发放。
公司独立董事每年领取20万元的独立董事津贴。
谢谢！

公司符合科创板上市要求。中介机构经过尽职调查认为公司具有持续经营能力及较高科创属性。相关风险公司已在招股意向书等文件中进行披露，请投资者注意查阅，谢谢。

公司本次发行募集资金将投入项目“摩尔线程新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目”“摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目”“摩尔线程新一代自主可控AI SoC芯片研发项目”及“补充流动资金”。
谢谢！

发行人业务所处GPU行业中，一方面，国际头部企业如英伟达等凭借与供应链深度绑定的业务布局，在产品迭代速度、制程工艺积累及生态构建能力上具备显著优势。这些厂商依托长期的技术研发积淀和大规模资本投入，在GPU及相关产品领域占据主导地位，并通过供应链垂直整合占据成本控制优势；另一方面，随着国家在AI和高性能计算领域的强力政策支持，国内GPU芯片领域正吸引大量资本和人才涌入，行业进入快速发展期。
若公司未能精准把握下游市场需求变化，未能在性能指标、生态布局、销售拓展等方面缩小与国际头部厂商的差距或在国产厂商中取得优势，将可能在激烈竞争中丧失市场先机，导致市场份额及经营业绩面临下行压力。
谢谢！

为充分保护投资者的合法权益，公司根据自身经营特点制定了投资者保护相关措施，相关主体出具了承诺。
根据2025年5月25日召开的2025年第三次临时股东会决议，本次公开发行人民币普通股（A股）股票并在科创板上市后，公司首次公开发行前所形成的累计未分配利润（累计未弥补亏损），由发行完成后的新老股东按发行后各自所持公司股份比例共同享有（承担）。
同时，公司实际控制人已作出关于股份锁定、持有及减持意向的承诺。此外，公司实际控制人和董事、审计委员会委员、高级管理人员已作出关于稳定公司股价的承诺、摊薄即期回报填补措施的承诺等。详见招股说明书“第十二节附件”之“七、与投资者保护相关的承诺事项”。
谢谢！

摩尔线程具备覆盖GPU芯片全生命周期的自主研发能力，贯通架构定义、RTL开发、物理实现、可测性设计、封装设计及功能验证等核心环节。其研发团队掌握先进制程下的关键技术攻坚能力，包括时序收敛优化、功耗精准控制、电源完整性分析（PISI）、定制IP开发及高密度封装设计，实现千亿门级超大规模SoC的完整设计闭环。
谢谢！

公司建立了严格的芯片验证体系和万卡集群级可靠性保障机制，确保GPU产品在设计、验证到应用部署全过程中的高可靠性和高稳定性。
（1）全周期验证体系
为确保芯片设计的高度可靠性与精准性，公司构建一套层次分明、协同高效的三级验证平台，整合硅前仿真、硬件加速和原型验证三大核心环节。
硅前仿真环节，借助先进算法和计算资源，对芯片设计进行全面模拟分析，提前发现潜在的设计缺陷和问题；硬件加速环节，利用专用设备显著提升验证效率，大幅缩短验证周期；原型验证环节，则基于FPGA硬件原型，在更真实环境中对芯片的功能和性能进行严格测试。
同时，公司自主开发了一套自动化测试框架，该框架具备高度的灵活性和扩展性，能够高效地执行超10万个测试用例。通过自动化的测试流程，不仅大大提高了测试效率，还减少了人为因素的干扰，确保测试结果的准确性和可靠性。关键路径验证完备性高达99.97%，保障芯片高质量交付。
（2）万卡集群（KUAE）级可靠性测试
针对KUAE万卡互联场景，设计了多节点压力测试方案，验证芯片和系统在高温、高负载下的稳定性。
综上所述，公司凭借全流程自主设计能力，在先进制程量产、国产工艺预研及封装测试供应链整合等方面取得突破。通过严格的KUAE集群级验证，公司GPU芯片可满足超大规模算力中心对高性能、高可靠性的需求，为国产GPU生态构建提供从工艺、设计到封测的全栈技术支撑。
谢谢！

保荐人已会同其他上市中介机构按照相关准则及监管指引要求对发行人的业务进行尽职调查，谢谢。

公司本次发行并上市的募集资金将应用于摩尔线程新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控AI SoC芯片研发项目及补充流动资金。公司本次发行融资募集资金使用围绕公司主营业务展开，按照公司业务发展和技术研发创新路线对现有业务进行提升和拓展，有利于公司提高技术攻关创新水平、加速实现新产品的量产及产业化，完善GPU产品和生态布局，从而持续提升公司关键技术创新和核心竞争力。
谢谢！

公司持续注重芯片安全技术，经过多代研发与迭代，构建了自主可控的芯片可信执行环境。通过威胁模型分析，结合业务需求，公司建立了四层安全模型。
最高层级为安全域。芯片内置独立安全子系统，涵盖安全微控制器、一次性写入非易失存储、只读存储器、随机源与硬件加密引擎。芯片关键资产，如片上信任根与根密钥，存储在安全域中。片上信任根作为芯片可信执行环境信任的起点，支持安全启动；根密钥部署于安全子系统，为其他安全业务密钥派生提供支持。安全域中的资源不可被其他域的设备直接访问，安全微控制器提供安全服务接口。
其次为可信域，芯片上的系统管理控制器与前端控制器具备除安全域之外所有资源的访问权限。其固件经过验签、度量并进行保护后，确保处于可信状态，并可以设置其他域设备对系统资源（例如：本地显存、外部存储）的访问权限。
其他设备被定义在受保护域或者富域，此类设备无权访问安全域与可信域资源，受控访问保护域或富域。
公司通过硬件设计、安全启动和度量启动，保障芯片软硬件在可信状态下工作。工作过程中，依据业务需求实时调整权限，对不同业务进行隔离，并设置异常响应机制，降低芯片被攻击风险。
谢谢！

公司募集资金拟投入金额为800,000万元，募投项目投资总额为800,000万元。
谢谢！

中国GPU产业的发展趋势主要体现在技术、市场和应用三个方面。
技术趋势：随着AI时代的到来，下游对算力的需求激增，推动GPU产品的更新迭代加速。近年来，GPU计算能力持续增强，更新周期显著缩短。以英伟达为例，其GPU更新周期已从2022年前的两年以上缩短至每年一次，计算能力呈现指数级增长。这一趋势得益于GPU企业在研发投入、半导体工艺技术进步、产业生态优化以及人才引进等方面的持续努力。未来，为满足算力增长需求，GPU将采用更先进的工艺技术，集成更多计算单元，以实现更高的性能和效率。
市场趋势：中国GPU市场正加速国产化进程。在外部限制性政策和国家数据安全保护需求的驱动下，本土GPU企业不断突破知识产权技术壁垒，推动国产GPU生态系统的技术验证和快速发展。预计未来，中国GPU市场的国产化率将显著提升，逐步实现对进口产品的替代。
应用趋势：GPU的应用领域持续拓展，多功能化成为未来发展的重要方向。为了满足下游多样化需求，GPU将结合计算与图形渲染能力，提供更全面的解决方案。例如，在AI图像处理、视频制作、具身智能等领域，GPU的多功能性将显得尤为重要。此外，随着AI产业的发展，GPU作为AI训练、推理以及下游应用中最成熟的方案，其在AI领域的应用规模已经超越了PC游戏产业。未来，GPU将凭借其计算优势、多功能性和灵活性，进一步扩大在AI领域的市场份额，并在更多新兴应用场景中发挥重要作用。
总体而言，中国GPU市场正迎来技术升级、国产替代和应用拓展的多重机遇，未来有望实现持续快速的增长，为行业参与者提供广阔的发展空间。
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本公司已召开2025年第三次临时股东会，审议通过了本次发行上市完成后生效的《公司章程（草案）》及《上市后三年股东分红回报规划》，对公司本次发行上市后的股利分配政策作出了相应规定。公司提醒投资者关注发行上市后的利润分配政策、现金分红的具体条件及比例、上市后三年内利润分配计划和长期回报规划，具体详见招股说明书“第九节投资者保护”之“二、股利分配政策及长期回报规划”之“（一）本次发行后的股利分配政策和决策程序”。
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根据招股书披露，报告期内公司主营业务成本主要由四类产品构成，分别为AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速以及SOC产品，并在不同年度包含集群、板卡、一体机与芯片等具体形态。各类产品的成本构成及变化情况如下：
（1）AI智算产品
AI智算是公司成本占比最高的产品类别。2025年1–6月成本为20,385.77万元，占94.24%；2024年成本为9,021.56万元，占75.38%。此前年度尚未形成成本。
该类产品包含集群、板卡及一体机，其中集群成本占比最高（2025年占88.31%，2024年占59.36%）。
（2）专业图形加速产品
2025年1–6月成本为783.87万元，占3.62%；2024年为1,485.21万元，占12.41%；2023年为3,842.89万元，占43.84%；2022年为724.30万元，占9.27%。
该类产品包括集群、板卡与一体机，其中板卡始终为主要构成项。
（3）桌面级图形加速产品
2025年1–6月成本为303.09万元，占1.40%；2024年为1,276.29万元，占10.66%；2023年为4,896.88万元，占55.87%；2022年为7,089.23万元，占90.73%。
该类产品包含板卡、一体机及芯片，其中2022–2023年芯片成本占比较高，但随着业务结构升级，该类成本占比逐年下降。
（4）SOC产品
2025年1–6月成本为158.88万元，占0.73%；2024年为6.66万元，占0.06%；前两年暂无成本。
主要包括板卡、一体机及芯片三类，其中2025年板卡和一体机成本贡献较多。
此外，公司还有少量其他成本，2024年为178.54万元，占1.49%；2023年为25.48万元，占0.29%。
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公司AI智算产品2024年、2025年1-6月增长较大主要由于市场对大模型训练、推理部署、GPU云服务等需求大幅提升。
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报告期内，公司货币资金主要由银行存款构成，各期末货币资金余额分别为55,816.48万元、79,415.04万元、489,572.15万元以及250,476.23万元。
2023年末，公司货币资金余额相较于上年末上升42.28%，主要系公司年内完成了B+轮融资，同时期末结合自身经营情况，适当调整现金管理策略，提升资金流动性，提高存款产品配置比例，因此银行存款金额有所上升。
2024年末，公司货币资金余额相较于上年末上升516.47%，主要系公司在年末进行了Pre-IPO轮融资，融资金额52.25亿元，扩充了公司年末账上资金余量。
2025年6月末，公司货币资金余额相较于上年末下降48.84%，下降主要系来源于公司上半年日常经营支出，以及购买安全性较高的理财产品。
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在全球范围内，欧美等发达国家及地区在AI领域的研发起步较早，早期资本投入较大。因此，在过去五年中，随着AI应用（如ChatGPT大模型技术）的突破，全球市场对AI算力的需求显著增加。以英伟达为代表的GPU产品，因其成熟的开发者生态以及优秀的算力性能，使得GPU市场规模在过去五年迎来了爆发式增长，2024年达到10,515.37亿元。
未来，随着中国国产AI技术，如DeepSeek大模型、具身智能、智能驾驶等技术的持续突破，中国AI技术水平已经逐步达到国际领先水平，全球AI市场亦随之进入了一个多元发展的新时期。根据弗若斯特沙利文预测，全球GPU市场规模预计在2029年将达到36,119.74亿元，其中，中国GPU市场规模在2029年将达到13,635.78亿元，在全球市场中的市场占比预计将从2024年的15.6%提升至2029年的37.8%。
过去五年，中国GPU产业呈现快速增长态势，市场规模从2020年的384.77亿元快速增长到2024年的1,638.17亿元。GPU产业下游应用领域可细分为AI智算产品和桌面级产品。未来，随着AI的应用不断开发，对于GPU等算力基础设施的需求预计将会出现爆发增长。根据弗若斯特沙利文预测，预计到2029年中国GPU市场规模将增长到13,635.78亿元。
在中国快速发展的AI计算领域，GPU扮演着举足轻重的角色。随着支持深度学习和数据分析等AI应用的高性能计算需求不断增长，对GPU的需求也随之激增。英伟达等国际龙头GPU公司抓住了这一机遇，在中国市场占据了重要地位。此外，摩尔线程等国内GPU公司也在不断实现架构创新和技术进步，满足中国AI产业的芯片需求，发展势头迅猛。
中国AI智算GPU的市场规模从2020年的142.86亿元迅速增至2024年的996.72亿元，期间年均复合增长率高达62.5%。未来，随着AI不断发展，对算力的需求预计将呈现指数级增长，根据弗若斯特沙利文预测，到2029年，AI智算GPU市场规模将达到10,333.40亿元，期间年均复合增长率为56.7%。
此外，桌面级产品的市场规模未来也将保持稳定增长，从2020年的241.91亿元增至2024年的641.45亿元，预计2029年将进一步增至3,302.38亿元。
在中国AI智算GPU市场中，数据中心GPU产品是过去增速最快的细分市场，其市场规模从2020年的82.00亿元以70.1%的年均复合增长率，快速增长至2024年的687.22亿元，预计未来还将以年均复合增长率55.7%的高增速增长至2029年的6,639.16亿元。其他AI智算产品（包括边缘计算和云计算产品）预计在未来将以58.8%的增速在2029年达到3,694.24亿元。
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GPU行业呈现出“技术-市场”双周期叠加的典型特征。其中，长周期主要由底层架构的技术革新推动，例如，从2000年代固定管线到可编程着色器的转变，以及2010年代从通用计算向AI加速的跃迁，这些技术突破性进展引发了市场需求的结构性增长。以英伟达为例，其股价在2016年（Pascal架构发布）至2024年（Blackwell架构发布）期间增长超过20倍，充分证明了技术创新对行业估值的长期支撑作用。
同时，行业也存在中短周期特征，主要与产品迭代周期和下游资本开支密切相关。消费级GPU产品的更新周期大约为18至24个月，受游戏和创意工具需求的推动；而数据中心GPU产品因AI模型训练需求的激增，产品生命周期缩短至12至24个月，促使企业不断采购最新算力设备。此外，云计算服务提供商（如亚马逊网络服务AWS和微软Azure）的GPU采购计划受宏观经济和AI投资热度的影响，2023年全球AI算力投资的激增使GPU市场规模同比增长48%，但2024年部分企业去库存导致季度环比增速放缓，呈现出典型的“需求脉冲”现象。
在外部周期方面，地缘政治和供应链因素对GPU市场产生显著影响。例如，美国对华高端GPU出口限制促使中国企业加速国产替代进程，2024年N公司旗下量产型号计算加速芯片出货量突破50万片，使国内市场份额占比从5%提升至15%；而2025年生效的新关税政策可能导致北美市场短期内出货量下滑，同时先进制程产能紧张导致高端芯片交付周期延长，引发价格波动。
此外，下游需求结构的变化也对行业周期产生周期性影响。AI训练和智能驾驶领域展现出强周期性，大模型训练需求（如xAI的Grok3训练需使用超10万张H100 GPU）推动数据中心GPU销售额在2023至2024年间增长120%；而智能驾驶的L4级落地延迟则使车载芯片需求未达预期，局部出现产能过剩。相比之下，游戏和消费电子领域虽占整体市场约30%，但其需求受经济周期波动较大，2024年全球PC出货量下滑8.3%，但高性能游戏显卡因电竞和元宇宙需求逆势增长12%，显示出细分市场的抗周期韧性。
总体而言，GPU行业既有由深层次技术革新驱动的长期发展趋势，又受短周期产品迭代、资本开支波动以及外部政策与需求结构变化的影响，构成了一个复杂而动态的市场周期性格局。
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报告期各期末，公司交易性金融资产金额分别为31,555.55万元、10,061.79万元、35,017.51万元以及58,185.11万元，主要系公司购买的银行短期理财产品、资产管理计划以及结构性存款。2023年末，交易性金融资产同比下降68.11%，主要系公司2022年的部分银行理财产品到期后，调整现金管理策略，提升资金流动性，适当减少了相应产品的配置。2024年末，公司交易性金融资产金额较去年末有所上升，主要系公司2024年末完成Pre-IPO轮融资，为提升闲置资金管理效率，购入部分银行理财产品所致。2025年6月末，公司交易性金融资产金额较上年末呈现上升趋势，上升原因主要系公司上半年购入的部分结构性存款，在6月末暂未到期所致。
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全球GPU产业的发展历程可划分为三个主要阶段。起步阶段：英伟达在个人计算机（PC）市场中确立了其市场地位，率先提出了GPU概念并迅速扩张。进化阶段：进入21世纪，随着CUDA的推出，英伟达释放了GPU在并行计算方面的潜力，标志着GPU产业进化阶段的开始。爆炸式增长阶段：AI技术的兴起推动GPU在AI计算加速领域占据主导地位，近二十年来，GPU在计算加速领域持续发挥重要作用，目前该产业已经迎来了爆炸式增长。
与全球产业相比，中国GPU产业仍处于起步阶段，但随着国内企业在技术上的不断突破，市场正在快速增长。
谢谢！

本次发行采取网下初步询价确定发行价格，具体情况可参考公司披露的发行公告。公司尚处于未盈利状态，不适用市盈率指标。本次发行不涉及超额配售权。

中华人民共和国工业和信息化部是公司主要的行业主管部门，其主要职责为：拟订实施行业规划、产业政策和标准；监测工业行业日常运行；推动重大技术装备发展和自主创新；管理通信业；指导推进信息化建设；协调维护国家信息安全等。
中国半导体行业协会是公司所属行业的行业自律组织，其主要职责为按照国家的宪法、法律法规和政策开展本行业的各项活动；为会员服务，为行业服务，为政府服务；在政府和会员单位之间发挥桥梁和纽带作用；维护会员单位和本行业的合法权益，促进半导体行业的发展。
工信部和中国半导体行业协会构成了集成电路行业的管理体系，各集成电路企业在主管部门的产业宏观调控和行业协会自律规范的约束下，面向市场自主经营，自主承担市场风险。
谢谢！

截至2025年6月30日，公司及其子公司已取得514项专利，其中境内专利499项，境外专利15项。境内发明专利453项，实用新型专利33项，外观专利13项。
谢谢！

摩尔线程MUSA开发者大会将于12月19日-20日在北京中关村国际创新中心举办，大会包含1场主题论坛、20+技术专场以及超1000平米的沉浸互动展区。届时将系统展示公司全功能GPU产品与MUSA架构的最新突破，重磅发布全新的产品和架构、核心技术及行业解决方案，全面分享多领域落地案例与生态建设进展。欢迎各位投资者现场参观体验！
谢谢！

公司在先进工艺与国产化技术路径方面形成了系统化布局，主要包括国际先进工艺量产能力、国产工艺技术研发迭代以及封装测试全面国产化三个方面。
（1）国际先进制程量产能力：从12nm快速迭代到7nm及更先进制程量产，完成多代GPU芯片流片，攻克高密度集成下的热管理、漏电控制及信号完整性等技术瓶颈。最新工艺GPU芯片，大幅提升算力密度，能效比相比上一代产品提升40%，全面适配智算中心与边缘计算场景需求。
（2）国产工艺技术研发迭代：与国内Foundry联合开发FinFET工艺设计套件（PDK），开展GPU关键模块的技术研发和流片验证。
（3）封装测试全面国产化：联合国内封装测试厂商，完成Chiplet与2.5D封装（国产硅中介层）量产和测试，提升互连密度、性能，降低功耗，实现了先进封装测试国产化。
谢谢！

报告期内，公司主营业务成本主要为原材料、委外加工费。其他成本包括停工损失、固定资产折旧、版税费用等。
谢谢！

募集资金投资项目的可行性可概括为四点，分别是政策可行性、技术可行性、人才可行性及管理可行性，具体如下：
1、政策可行性
集成电路行业是信息技术产业的核心，我国将集成电路产业定位为国家战略性新兴产业的核心领域，近年来密集出台多项支持政策，为GPU芯片及相关产业的发展提供了强有力的顶层支撑，在财政、税收、技术和人才等多方面提供有力支持，给公司主营业务的发展提供持续利好的政策环境。
2、技术可行性
公司自成立以来，坚持自主研发，填补了国内GPU领域的多项空白。截至2025年6月30日，公司已经获得境内发明专利453项、软件著作权33项和集成电路布图设计专有权37项等知识产权。上述专利技术已广泛应用于公司AI智算产品、专业图形加速产品、桌面级图形产品等产品中。公司自2020年成立以来，已成功推出四代GPU架构，并拓展出覆盖AI智算、云计算和个人智算等应用领域的计算加速产品矩阵。
同时，公司致力于推动构建国内自主可控的GPU生态体系，公司自主研发的软硬件一体化统一系统架构MUSA，能够最小化迁移成本，从芯片指令集级别对标并兼容国外主流产品，实现从芯片到软件，从AI、图形到科学计算的整体生态兼容，并逐步发展自主可控的国产生态。
公司强大的研发能力为项目的建设提供了坚实的研发基础。
3、人才可行性
公司十分重视技术研究开发工作，研发管理团队一直保持稳定，且均具有丰富的产品与项目的技术研发与系统实施经验。截至2025年6月30日，公司拥有研发人员873人，占员工总人数比例为77.81%，其中硕士及以上学历人员占比超过75%。
公司高度重视人才队伍在公司发展中的作用，积极加强员工队伍的建设，建立了较为完善的员工培训体系和培养计划，对在职员工进行持续性的知识和技能培训。此外，公司建立了一套较为完善的薪酬福利及绩效奖金制度，授予符合条件的员工一定的股权激励。目前，公司已经逐步建立起一支专业的产品研发、质量控制、市场营销及企业管理团队，同时公司大力引进优秀人才，公司员工队伍可以支持未来募投项目的实施。
4、管理可行性
公司核心管理团队具备15年以上芯片行业成功管理运营经验，具有丰富的全功能GPU及相关产品的研发和产业化经验。公司团队架构完备齐全，汇集了架构、芯片设计、软件、产品、系统、供应链、市场、生态、销售等多个领域专业人才，核心员工多来自于行业内的国际头部企业和国内顶尖科研机构，具有丰富的全产业链经验。公司经过多年的发展已具备一定的项目计划、组织、协调、执行及控制能力，对项目管理团队的建设、项目计划的执行、项目成本的控制、项目质量的管理以及项目进度的把控都具备丰富的经验，为项目的成功实施做了充分的准备。
谢谢！

截至招股说明书签署日，公司董事、审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员不存在与公司主营业务相关或存在利益冲突的对外投资。
谢谢！

公司在技术创新方面建立了完善的机制：
（1）市场和客户为中心的研发机制：公司的产品部门始终保持对市场动态的高度敏感性，紧跟技术发展的最新趋势。在研发立项之前，公司会对目标市场进行详尽深入地调研，分析潜在用户的需求，并评估竞争态势。通过对市场数据的细致分析，公司能够精准定位产品研发的方向，不断丰富其业务场景和产品线，确保最终生产出来的产品能够最大程度地契合当下的发展趋势。这一机制不仅帮助公司及时抓住市场机遇，还增强了产品的市场竞争力。
（2）	企业文化建设与人才队伍建设和激励机制：认识到人才是创新的核心驱动力，公司建立了完善的人才培养体系，不仅注重引进外部优秀人才，也致力于内部员工的成长与发展。公司通过鼓励创新的企业文化和奖励机制对员工创新进行激励，包括但不限于前沿技术研讨会、以行业最高标准引导的产品技术创新、专利发明奖励、以创新为导向的绩效评价机制等。
（3）	科学严谨的项目管理机制：公司在项目管理方面采取了一系列科学严谨的方法，确保技术创新活动的有序开展。公司建立了一整套完善的管理制度，涵盖从项目策划到执行、监控直至收尾的全过程，保证了技术创新过程中的高效性和可控性，持续为公司输送高质量的研发成果，推动企业稳步向前发展。
（4）	完善的知识产权保护机制：公司高度重视知识产权的相关工作，为此制定了一套全面的知识产权管理制度。公司组建了专业的知识产权管理团队，负责日常的知识产权管理工作，包括跟踪行业技术动态、检索相关技术信息等。这一系列措施确保了公司在专利、软件著作权、集成电路布图设计等方面的高效申请与管理。公司将核心技术视为企业的核心资产，通过积极申请专利与专有技术保密相结合的方式，对关键技术进行全方位保护，从而保障公司的核心技术体系免受侵权风险。
谢谢！

公司自成立以来一直从事GPU芯片及相关产品的设计和研发，通过持续研发创新，公司研制出了多款性能达到国际上同类型主流产品，其产品性能在国内处于领先地位。公司研发实力突出，形成了一系列重要技术成果。截至2025年6月30日，公司已经获得发明专利468项、软件著作权33项和集成电路布图设计专有权37项等知识产权。
谢谢！

公司最近两年内董事、监事/审计委员会委员、高级管理人员和核心技术人员变动系公司治理结构优化、内部正常人员调整等原因发生了增补和调整。最近两年内公司董事、监事/审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员未发生重大变化，对公司的生产经营不构成重大不利影响。
谢谢！

公司今年1-9月未经审计的合并报表收入为7.85亿，目前第四季度经营情况总体正常，相关预测已在招股意向书等公告中详细披露，投资人可以进行查阅。谢谢！

您好，公司暂未编制盈利预测报告，相关信息公司会依规进行信息披露。谢谢！

公司已经积极调整供应链策略，应对地缘政治及国际贸易形势的变化，避免公司经营业务受到限制。公司具有持续经营能力，相关风险已在招股说明书充分揭示。谢谢！

与国际龙头公司英伟达、AMD等企业相比，公司在技术积累、产品性能等方面仍需持续提升。英伟达在GPU领域拥有深厚的技术底蕴和丰富的行业经验，其产品在性能、兼容性以及超大规模GPU集群建设等方面具有较为明显的技术优势和成本优势。公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”产品的替代。例如，公司MTT S80显卡的FP32算力性能接近英伟达RTX 3060；公司MTT S5000千卡智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU训练集群计算效率。通过本次上市，公司将提升自身品牌影响力，进一步构建规范管理体系与完善人才发展机制，吸引全球顶尖人才，强化团队使命担当，打造国际一流技术团队，持续加速核心技术的攻关。这将为公司在高性能GPU市场与国际巨头竞争奠定坚实支撑，保障公司未来持续发展，助力中长期战略目标的顺利实现。

截至招股说明书签署日，公司董事、审计委员会委员、高级管理人员及核心技术人员直接或间接持有公司股份不存在质押或其他权利争议的情况。
谢谢！

报告期各期末，公司存货账面价值分别为25,133.23万元、27,497.46万元、64,703.77万元以及51,187.04万元，占总资产的比重分别为12.11%、13.79%、9.14%以及7.29%，占比相对较高；报告期各期末，公司存货跌价准备余额分别为3,855.71万元、5,249.55万元、7,153.20万元以及7,111.47万元，计提比例分别为13.30%、16.03%、9.95%以及12.20%。其中，存货中春晓产品各期末计提比例分别为0.00%、5.77%、7.29%以及6.48%。
如果原材料价格、供应链代工价格和市场环境等发生变化，或者公司主营产品单价受更新换代、供求关系等因素发生不利变化，导致公司存货中相关产品的可变现净值显著降低，公司将面临存货跌价增加从而影响经营业绩的风险。
谢谢！

本次发行公司已在招股意向书及投资风险特别公告中提示相关风险，请投资人注意查阅本次发行相关风险提示。公司关键财务指标或里程碑事件等情况可查阅公司已披露的招股意向书，谢谢。

公司主营业务成本以原材料为主；2024年、2025年1-6月原材料金额增加，主要由于集群、一体机的主要成本为原材料，2024年、2025年1-6月AI智算的集群、一体机销量较高，因此原材料金额有所提高。
谢谢！

2023年11月，总经理、财务负责人由刘姗姗变更为总经理张建中、财务负责人周苑，因创始人开始直接持有公司股份。
2024年10月，总经理保持张建中不变，财务负责人由周苑变更为薛岩松。
2024年12月，为完善公司治理结构，聘任张钰勃、宋学军、常玉保、杨上山为副总经理，新增王东为董事会秘书。
2025年3月，公司内部调整，董事会秘书由王东变更为薛岩松，同时聘任王东为副总经理，副总经理调整为宋学军、常玉保、杨上山、王东。	
谢谢！

最近两年，公司核心技术人员为张钰勃、马凤翔、杨上山、王华，未发生变动。
谢谢！

报告期内，公司为提高用工的灵活性，将部分非核心岗位进行外包。截至报告期期末，公司通过劳务外包公司聘用少量保洁、安保、前台、客服、绿化相关人员，从事临时性、辅助性和可替代性的工作，报告期内，公司不存在劳务派遣用工。
谢谢！

公司在GPU芯片设计方面形成了突破性的技术矩阵，主要包括多核异构融合架构、全栈IP技术自主化和异构集成封装方案三大方向。
（1）多核异构融合架构
基于自主MUSA统一计算架构，创新性实现计算核、AI张量核、3D渲染、实时光追引擎、4K/8K全格式视频编解码单元的多维度集成。单芯片峰值算力超50 TFLOPS，通过自研高带宽低延时NoC总线架构与分布式缓存系统，片上存储带宽达到某水平，片间互连带宽超1 TB/s，具有一定的技术优势。
（2）全栈IP技术自主化
i.	数字IP矩阵：自主研发的PCIe 5.0控制器、HBM3e/GDDR6存储控制器、MT-Link高速互连协议及多模态视频处理引擎，关键性能指标达到国际顶尖水平；
ii.	模拟IP突破：SerDes接口技术大幅提升单通道传输速率，高性能PLL、DVFS检测和控制等IP，功能和性能具有一定的优势；
iii.	存储单元革新：定制化SRAM架构使存储密度提升10%，访问延迟降低至15ps级，功耗指标下降20%。
（3）异构集成封装方案
首创Chiplet可扩展架构，支持计算Die、HBM3e存储Die与I/O Die灵活配置。采用CoWoS 2.5D封装结合自研的HBM控制器，兼容国际和国产HBM颗粒。通过3D TSV垂直互连和3D的NoC架构，实现高带宽、高性能、低功耗芯片产品。
谢谢！

对于企业级智算需求，公司的夸娥（KUAE）智算集群正在开放试用，您可以通过摩尔线程官网直接申请（https://metapark.mthreads.com/kuaetry），亲身体验国产集群带来的强大算力；对于消费级用户和开发者，公司全功能显卡已在京东官方旗舰店上线（https://moorethreads.jd.com），欢迎您体验国产GPU的卓越性能。
谢谢！

公司高度重视技术创新与知识产权保护，现已累计申请专利一千余项，截至2025年6月30日，公司已取得514项专利，授权专利数量在国内GPU企业中排名领先。公司持续加大研发投入，组建了专业的研发团队，核心成员多来自行业龙头公司，研发人员占比超过75%。通过持续研发创新，公司研制出了多款性能达到国际上同类型主流产品。
公司在GPU架构设计、核心IP开发、驱动软件优化等方面拥有丰富的技术储备。在架构设计上，公司不断优化MUSA架构，提升其计算效率和可扩展性，以适应不断变化的市场需求和技术发展。在核心IP开发方面，公司已构建涵盖单指令多线程向量计算核心、多精度张量计算核心等在内的完整IP体系，为产品创新奠定坚实基础。此外，公司还注重驱动软件的开发和优化，通过持续迭代升级，提高产品的兼容性和稳定性。
公司积极参与行业标准的制定，如与中国移动合作主导OISA（Omni-directional Intelligent Sensing Express Architecture，全向智感互联）GPU卡间互联协议体系标准的制定和研发，进一步巩固了其在行业中的技术领先地位。同时，公司凭借良好的技术创新实力与专利培育能力，在2024年两项全国性高价值专利赛事中斩获殊荣：在“中国－海淀高价值专利培育大赛”中，“夸娥（KUAE）智算集群”项目荣获一等奖；在“中国－雄安高价值专利大赛”中，全功能GPU项目摘得金奖。此外，公司已通过国家级知识产权贯标认证，为技术转化与市场竞争力奠定了坚实基础。
公司坚持以市场为导向安排研发计划，以客户需求为目标，结合自身技术和产品的优势及特点，不断优化组织结构和研发管理流程，有效保证了技术创新的持续性。
谢谢！

公司本次发行募集资金将用于摩尔线程新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控AI SoC芯片研发项目及补充流动资金。公司已对本次募投项目的必要性及可行性进行多维度论证，在决策过程中综合评估了未来行业发展趋势、市场环境变化、客户需求、公司现有研发能力以及未来发展规划等因素对募投项目实施的影响，但如果项目实施过程中上述影响因素发生了重大变化或者新产品研发较预期有所滞后，则可能导致募投项目不能如期实施或项目实施的经济效益无法达到预期的风险。本次募投项目在建设期内预计新增净利润为负数，主要系募投项目处于研发阶段，相应收入规模较小，折旧摊销及研发费用等占比较高所致。投资者需关注募投项目在建设期内可能对发行人经营业绩产生的阶段性影响。尽管募投项目预计能够在未来实现盈利，投资者仍需关注相关折旧摊销及费用增加对发行人财务数据的短期影响。建议投资者在全面了解募投项目的实施背景、经济效益测算依据及潜在风险的基础上，审慎评估投资价值。
谢谢！

公司具有独立完整的业务体系及面向市场独立经营的能力，在资产、人员、财务、机构、业务等方面均独立于实际控制人及其控制的其他企业。
谢谢！

报告期内，公司存在3家境外子公司，分别为子公司A、子公司B以及子公司C。根据境外律师事务所出具的关于子公司A、子公司B和子公司C的《法律意见书》，截至该等文件出具日，上述子公司均依法设立并有效存在。
上述三家境外子公司在雇佣关系、税务、生产、质量、环保、安全等方面，除子公司A于2022年12月31日因预估税款少缴产生合计约6,122元的罚款（按照当日汇率中间价折算）外，不涉及主管部门的行政处罚，无诉讼、仲裁情况。
谢谢！

根据中国证监会《上市公司行业分类指引》（2012年修订），公司属于“制造业”中的“计算机、通信和其他电子设备制造业”，行业代码为“C39”；根据国家发改委《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》（2016年），公司属于“新一代信息技术产业”中“电子核心基础产业”的“集成电路”领域；根据国家统计局《战略性新兴产业分类》（2018年），公司属于“1、新一代信息技术产业”中“1.3、新兴软件和新型信息技术服务”中“1.3.4、新型信息技术服务”之“6520、集成电路设计”。
谢谢！

1、公司与股东间特殊权利的签署情况
公司与全体股东于2025年1月24日签署了Pre-IPO轮《关于摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司之股东协议》，其中约定了优先购买权、共同出售权、领售权、优先认购权、回购权、清算优先权、反稀释条款、知情权及最优惠待遇等股东特殊权利条款。
2、上述特殊权利条款的清理情况
2025年6月，公司与全体股东签署了《关于摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司之股东协议的补充协议》（以下简称“股东协议的补充协议”），其中明确约定：①公司作为回购义务人承担回购、补偿、支付义务的条款对应的股东特殊权利、公司股东在公司章程中针对公司享有的回购选择权权利，自公司在境内A股市场（即上海证券交易所、深圳证券交易所）首次递交上市申报材料时所提交的三年或三年一期财务报告出具日的前一日终止并自始无效，未来亦不再恢复法律效力，并对任何一方及该等权利的继承方均不再具有约束力；②除上述针对公司的回购权的约定外，Pre-IPO轮股东协议项下的其他股东特殊权利条款应当于公司在境内A股市场（即上海证券交易所、深圳证券交易所）首次递交上市申报材料前一日终止，并对任何一方及该等权利的继承方均不再具有约束力。
公司作为回购义务人涉及的股东特殊权利已基于2025年6月各方签署的股东协议的补充协议彻底终止并自始无效，股东协议的补充协议签署在财务报告出具日之前。除此之外，其他特殊股东权利在公司向上交所提交上市申报材料前一日终止，不存在对公司构成重大不利影响或严重影响投资者权益的情形，符合《监管规则适用指引一一发行类第4号》的相关要求。
谢谢！

本次发行前，公司总股本为40,002.8217万股。本次拟向社会公众发行7,000万股，发行后总股为47,002.8217万股，拟发行数量占发行后总股本的比例为14.89%。
谢谢！

公司自主研发的KUAE系统为智算中心提供端到端解决方案，支持万卡级规模扩展能力，单集群可部署超1,000个计算节点，每节点集成8颗自研OAM模组化（OCP Accelerator Module，开放加速模组）GPU，通过3D全互联拓扑实现亚微秒级通信延迟，为DeepSeek等千亿参数大模型预训练提供稳定高效的算力支撑。
网络架构层面，系统创新应用硅光互联技术与自适应路由协议，支持无损RDMA/IB传输，多节点AllReduce操作效率提升60%。专利网络拥塞控制机制突破大模型训练中通信瓶颈，优化DeepSeek等超大规模模型训练中的参数同步效率，加速模型收敛。物理层设计实现单机架功率密度超50 kW，液冷散热系统PUE值低至1.08,MT-Link 3.0协议接近国外同代系GPU节点内传输速率。硬件加速元数据引擎驱动分布式存储系统达千万级IOPS，数据局部性利用率提升40%，为海量语料预训练提供高吞吐数据供给。
智能化管理体系通过容错训练等自研技术和AI技术实现资源最优配置，保障万卡集群99%以上的稳定运行。功率-性能闭环控制系统降低单位算力能耗15%，在支持DeepSeek等大模型长周期训练时尤为重要。系统内置动态工作负载调度功能，支持同时托管训练与推理等多类型AI任务，高度可组合架构满足不同场景需求。
软件平台深度整合KUAE Platform智能中枢，自动化部署工具支持万卡集群快速上线。预装MUSA AI软件栈实现对主流AI框架的零代码适配，并针对DeepSeek等大模型训练进行了特殊优化。自研分布式训练通信库MCCL，结合FP8动态混合精度技术，将模型FLOPS利用率从行业平均35%提升至60%，显著加速超大规模参数模型训练。系统针对Transformer架构优化了大批量训练能力，支持高效的数据并行、张量并行与流水线并行，为千亿参数量级大模型提供专属加速方案。
公司已成功交付多个智算中心项目，通过先进的算力基础设施加速模型创新迭代，助力客户缩短研发周期，降低总体拥有成本（TCO），保障基础设施投资的长期价值。
谢谢！

公司依托MUSA架构，自研并在国内率先发布支持DirectX 12的图形加速引擎，打破了美国在该领域的垄断局面，可以有效支持DirectX 11.DirectX 12、OpenGL、OpenGL ES和Vulkan等图形加速引擎。
基于公司发布的支持DirectX 12的图形加速引擎，用户既可以在MUSA通用GPU架构上流畅运行各类DirectX 12图形程序，也可以用于加速基于DirectML的机器学习推理任务。
UE引擎的最新图形渲染技术Lumen、Nanite和光线追踪都是基于DirectX 12图形编程接口。公司自研的支持DirectX 12的图形加速引擎已经成功适配并流畅运行基于UE和Unity开发的各类DirectX 12图形应用程序，充分体现了MUSA GPU架构的高性能优势。
此外，基于DirectX 12先进图形特性，该技术进一步应用在OpenGL和Vulkan，助力提升国产图形处理能力。
谢谢！

近年来，摩尔线程把握市场发展机遇，专注于技术研发和产品创新，持续推出具有行业竞争力的全功能GPU产品。2024年，公司营业收入超4亿元，近三年营业收入复合增长率超过200%，持续经营能力不断提升。
公司的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合AI和数字孪生的数智世界打造先进的计算加速平台。公司的愿景是为美好世界加速。未来公司将持续进行产品研发迭代及矩阵布局，不断突破积累核心技术，建设专业人才梯队，深化客户合作生态。公司将全力解决国家战略发展重点领域的GPU技术难题，为千行百业的高质量发展赋能。
谢谢！

公司从事的业务范围不属于国家规定的重污染行业，其生产经营活动不涉及环境污染情形。公司主要从事GPU及相关产品的研发、设计和销售，主要采购内容为晶圆等原材料以及封装和测试服务，相关生产制造业务交由外部代工厂商完成。公司及子公司不直接从事生产制造业务，报告期内不存在环保违法违规行为。
公司在经营活动中严格遵守国家、地方相关环保法律法规，报告期内未受到与环保相关的行政处罚。
谢谢！

集成电路设计行业以技术创新为核心驱动力，企业需紧密跟踪技术路线演进方向及下游市场需求变化，持续开展前瞻性研发并推出迭代性产品，方能在竞争中建立技术壁垒与市场优势。若公司未能精准把握技术演变方向与市场需求，导致产品开发节奏滞后于技术迭代速度或市场需求变化，将可能丧失市场竞争力，进而影响新老产品迭代节奏及业务增长动能的持续释放，导致公司未来可能面临业绩增速放缓或下滑的风险。
谢谢！

《上海证券交易所科创板股票上市规则》规定：“12.4.2上市公司出现下列情形之一的，本所对其股票实施退市风险警示：（一）最近一个会计年度经审计的利润总额、净利润或者扣除非经常性损益后的净利润孰低者为负值且营业收入低于1亿元，或者追溯重述后最近一个会计年度利润总额、净利润或者扣除非经常性损益后的净利润孰低者为负值且营业收入低于1亿元；（二）最近一个会计年度经审计的期末净资产为负值，或者追溯重述后最近一个会计年度期末净资产为负值；”。
公司目前尚未实现盈利。若未来公司外部经营环境发生重大不利变化，或者经营决策出现重大失误，公司可能持续亏损；在极端情况下，不排除营业收入和净资产大幅下降，导致营业收入低于1亿元，或者净资产为负，触发退市风险警示，甚至触发退市条件。
谢谢！

2022年、2023年以及2024年末，公司存货跌价准备余额呈现上升趋势，主要系公司部分产品可变现净值下降，公司依据跌价准备计提政策，对其进行计提跌价所致。
谢谢！

公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”领域核心产品的突破。例如，公司MTT S80显卡的单精度浮点算力性能接近英伟达RTX 3060；基于公司MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU集群计算效率。未来发展规划包括：1、软硬件深度协同的全栈技术整合；2、端云智能算力融合创新；3、消费和商业及政企市场双轮驱动；4、前沿技术前瞻布局；5、拓展国际市场；6、可持续发展与社会赋能。谢谢！

报告期各期末，公司固定资产原值有所上升，主要原因为随着经营规模的扩大，为进一步提高公司产品的性能、质量和稳定性，公司新购置了相关设备。报告期内，公司固定资产账面价值呈现递减趋势，主要系公司根据会计政策，各期正常计提折旧所致。
谢谢！

公司存在累计未弥补亏损主要由公司持续亏损导致。GPU行业处于技术突破和市场扩张的关键阶段，公司作为国内GPU芯片领域的新兴企业，仍处于技术积累和市场拓展的重要时期，研发投入较高，客户导入需要一定周期。未来，公司将通过技术突破、产品迭代、市场拓展和成本优化等多方面的努力，逐步改善亏损趋势，实现盈利目标。
谢谢！

您好，请您以公司公告披露信息为准，谢谢！

2021年10月25日，公司经北京市科学技术委员会、北京市财政局、国家税务总局北京市税务局认定为高新技术企业，2021年1月1日至2023年12月31日期间减按15%的税率征收企业所得税。同时，公司于2024年度内开展高新技术企业认定复审工作，2024年12月19日，公司取得高新技术企业证书，2024年1月1日至2026年12月31日减按15%的税率征收企业所得税。
公司符合集成电路企业的认定。根据《财政部税务总局关于集成电路企业增值税加计抵减政策的通知》（2023年第17号）规定：2023年1月1日至2027年12月31日，允许集成电路设计、生产、封测、装备、材料企业，按照当期可抵扣进项税额加计15%抵减应纳增值税税额。
此外，公司享受开发新技术、新产品、新工艺发生的研究开发费加计扣除的税收优惠政策，以及出口退税和留抵退税的税收优惠政策。
谢谢！

与国际龙头公司英伟达、AMD 等企业相比，公司在技术积累、产品性能等方面仍需持续提升。英伟达在 GPU 领域拥有深厚的技术底蕴和丰富的行业经验，其产品在性能、兼容性以及超大规模 GPU 集群建设等方面具有较为明显的技术优势和成本优势。公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”领域核心产品的突破。谢谢！

2023年、2024年以及2025年1-6月，公司应收账款周转率分别为16.80次/年、9.34次/年以及3.01次/年，周转速度整体趋于下降。
谢谢！

公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”领域核心产品的突破。例如，公司MTT S80显卡的单精度浮点算力性能接近英伟达RTX 3060；基于公司MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU集群计算效率。年内收入增速及未来盈利情况请关注未来公司公告，谢谢！

中信证券将持续按照《证券发行上市保荐业务管理办法》《上海证券交易所上市公司自律监管指引第11号——持续督导》等规定履行持续督导义务，谢谢。

股份公司第一届监事会成立于2024年10月25日，截至招股说明书签署之日，历次监事会会议的召集和召开程序、出席会议人员资格及表决程序、决议的内容及签署等，均符合《公司法》等法律、法规和规范性文件及《公司章程》的规定，不存在监事会违反《公司法》《公司章程》及相关制度要求行使职权的行为。2025年5月25日，根据《公司法》及《关于新〈公司法〉配套制度规则实施相关过渡期安排》，公司不再设置监事会或监事。
谢谢！

公司在国产GPU领域已经积累了一定技术和生态优势，但更重要的是，这些优势是多维度的，不只是单纯的技术领先，还包括生态支持、本土化适配、研发团队以及商业化能力。具体来说，可以从以下几个方面理解公司的核心竞争力：
（1）国产GPU领域的技术领先性
公司在国产GPU领域具备一定的技术领先性。基于自主研发的MUSA架构，公司成功开发出支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多场景的全功能GPU芯片。MUSA架构支持FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、FP8和INT8等多种计算精度，具备高度的灵活性和扩展性。公司已推出四代GPU架构（苏堤、春晓、曲院和平湖），覆盖AI智算、专业图形加速及桌面级图形加速等领域，构建了完整的产品矩阵。通过持续的技术创新，公司产品在部分性能指标上已接近或超过国际先进水平，为客户提供更具竞争力的解决方案。
MUSA架构的核心优势在于其统一编程模型和高度可扩展性。该架构能够支持多种应用场景，包括多模态AIGC大模型、大语言模型训练推理、物理仿真、视频编解码和3D渲染等，满足多样化的市场需求。与仅适用于特定场景的GPU产品相比，公司产品在工作效率、生态完整多样性以及兼容性等方面更具优势。此外，MUSA架构支持FP8计算精度，进一步提升了AI训练和推理的效率。
（2）	MUSA架构的生态系统支持
公司依托MUSA架构构建了完整的软硬件生态系统，支持DirectX、OpenGL、Vulkan等主流图形应用开发技术，并兼容国际主流GPU生态。公司自主研发的MUSA编译器及相关工具包，提供高度优化的计算库（如muFFT、muBLAS、muDNN等），满足科学计算、AI训练推理及图形渲染等多样化需求。同时，公司启动MUSA社区开发者计划，为开发者提供全套开发工具及移植支持，推动国产GPU生态的繁荣发展。
通过MUSA架构的统一编程模型，公司实现了跨平台兼容性与开发效率的优化。开发者可以使用相同的编程语言和软件栈，对多样化GPU硬件平台进行编程，确保应用的可移植性、可维护性和跨平台兼容性。此外，公司提供MUSIFY自动化移植工具，助力开发者以最小成本将国际主流GPU平台应用移植至MUSA GPU，最终运行在公司全功能GPU上。这一生态系统不仅降低了开发者的迁移成本，还显著提升了开发效率，为国产GPU生态的繁荣奠定了坚实基础。
（3）	与中国本土生态系统深度融合
公司深度适配中国计算产业标准及生态需求，支持X86、ARM、LoongArch等主流CPU架构，以及麒麟、统信、Windows、OpenEuler等操作系统。公司在北京、上海、成都、深圳等地设立研发及技术支持中心，能够快速响应客户需求，提供定制化解决方案。基于自主研发的全栈技术，公司可为客户提供更具性价比的AI+图形融合产品及智算中心解决方案。
公司在图形计算领域实现了多项技术突破，如支持DirectX 12、光线追踪及AV1编解码技术，为国产高性能图形市场提供了核心技术支撑。此外，公司积极参与行业标准的制定，如与中国移动合作主导OISA GPU卡间互联协议体系标准的制定和研发，进一步巩固了其在行业中的技术领先地位。通过深度参与国产计
算生态的建设，公司能够为客户提供更贴合中国市场需求的产品和技术解决方案。
（4）	专业的研发团队与高效的研发体系
公司持续加大研发投入，2022-2024年度累计研发投入超过38亿元，截至2025年6月30日，研发人员人数达到873人，占员工总数的77.81%，研发人员中超过75%具备硕士及以上学历。核心团队成员多来自国际龙头企业，具备丰富的先进GPU研发经验。公司建立了完善的研发基础设施与流程体系，涵盖架构设计、物理实现、验证测试等环节。
公司采用模块化和参数化设计方法，实现快速迭代与定制化开发，保持技术领先性。架构研发层面，公司构建了涵盖性能、面积和功耗预测的数学模型，为后续产品迭代提供有力探索依据；物理设计方面，研发基础设施平台可精准追踪依赖关系并实现可视化分析与管理；测试环节，公司已实现自动化测试且自动录入数据库，有效降低研发管理成本。此外，公司研发团队打造了一套完备的内部研发流程层级及知识管理系统，量化研发流程交付目标，保障技术积累和知识的有效传承与共享。
（5）	商业化落地与技术迭代
公司通过多元化应用场景的商业化落地，持续优化产品性能与生态兼容性。公司与运营商、云服务提供商、AI企业及科研院所等建立深度合作关系，获取及时的市场反馈，精准把握客户需求与技术发展方向。商业化收益持续投入前沿技术研发，进一步巩固技术领先性，推动业务稳健发展。
公司在图形计算、AI计算及智算集群等领域实现了显著的技术突破。例如，公司推出的智算卡及KUAE系列智算集群，覆盖大模型训练、科学计算、自然语言处理及医疗影像等多个高端应用场景。依托高效互联技术和先进的模块化设计，为大规模并行任务提供了高效解决方案。通过不断的技术迭代与市场验证，公司进一步巩固了其在GPU芯片及系统解决方案领域的市场地位，为我国GPU产业的自主可控发展提供了重要支撑。
谢谢！

2025年5月25日，发行人召开2025年第三次临时股东会，审议通过了本次发行上市完成后生效的《公司章程（草案）》及《上市后三年股东分红回报规划》，对公司本次发行上市后的股利分配政策作出了相应规定，具体内容如下：
1、利润分配原则；
2、制定股利分配政策考虑的因素；
3、利润分配的决策程序；
4、利润分配政策的调整；
5、利润分配形式及时间间隔；
6、现金分红的具体条件；
7、发放股票股利的条件；
8、上市后三年的股东回报规划；
9、股东分红回报规划制定周期；
10、差异化的现金分红政策；
11、利润分配监督机制。
谢谢！

股份公司第一届董事会成立于2024年10月25日，截至招股说明书签署之日，历次董事会会议的召集和召开程序、出席会议人员资格及表决程序、决议的内容及签署等，均符合《公司法》等法律、法规和规范性文件及《公司章程》的规定，不存在董事会违反《公司法》《公司章程》及相关制度要求行使职权的行为。
谢谢！

本项目实施主体是摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司，项目总投资额为250,233.23万元，建设周期为3年。项目资金一方面用于租赁研发场地并进行装修，为项目提供良好的实施环境，另一方面用于购置研发设备并扩充研发团队规模，以现有自主可控图形芯片为依托，对新一代自主可控图形芯片进行研发，并实现其产业化。
本项目拟从市场和客户对图形芯片在图形性能、计算性能、访存带宽、互联带宽等方面的要求出发，对公司现有自主可控图形芯片的处理器芯片架构、指令集、硬件运算器和编程开发平台等技术开展升级迭代，并引入先进工艺、先进封装、先进存储以及高速片间互联等先进技术，研制新一代自主可控图形芯片。
谢谢！

您好，请以公告披露时间为准。谢谢！

请以公司后续公告为准，感谢关注。

公司集群产品均为基于摩尔线程产品开发，谢谢。

本项目实施主体是摩尔线程智能科技（无锡）有限责任公司，项目总投资额为198,180.33万元，建设周期为3年。本项目拟租赁场地，购置先进高端的研发设备，扩充研发团队规模，进行新一代自主可控AI SoC芯片的研发，并实现其产业化。
本项目拟从市场和客户对AI SoC芯片在计算性能（特别是在大模型推理性能）、功耗和级联扩展性等方面的要求出发，对公司现有自主可控AI SoC芯片的架构、总线设计、内存管理系统和软件驱动程序等技术开展升级迭代，并引入先进国产工艺、先进封装、先进存储以及高速片间互联等先进技术，研制新一代自主可控AI SoC芯片。
谢谢！

本项目实施主体是摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司，项目总投资额为250,957.98万元，建设周期为3年。项目资金一方面用于租赁研发场地并进行装修，为项目提供良好的实施环境，另一方面用于购置研发设备并扩充研发团队规模，以现有自主可控AI训推一体芯片为依托，对新一代自主可控AI训推一体芯片进行研发，并实现其产业化。
本项目基于市场和客户对AI训推一体芯片的计算性能、访存带宽与容量、互联带宽等需求，结合DeepSeek等前沿MoE模型、多模态模型和世界模型的计算特点，对公司现有自主AI训推一体芯片进行架构、指令集、运算器和开发平台的全面升级。项目将引入先进工艺、先进封装、先进存储和高速片间互联技术，打造新一代自主可控的AI训推一体芯片。
谢谢！

公司应收账款周转率存在一定波动，主要原因如下：
2023年应收账款周转率高于同行业上市公司，主要系2023年期初公司无应收账款，且2023年新增收入客户回款情况较好。
2024年，公司业务规模上升，且加大了对AI智算领域客户的开拓力度，该部分客户因自身信用以及回款情况良好，因此应收账款周转率较同行业公司相比较高。
2025年1-6月，公司应收账款周转率与同行业水平相比无显著差异。
谢谢！

公司在FP8技术研发上取得系统性突破，是国内少数掌握该项技术的GPU厂商，在全球与英伟达保持技术同步。其FP8计算单元通过精确量化技术支持高效处理多模态数据，结合动态精度调度系统，在保持模型精度的同时显著提升计算吞吐量与能效比。
核心架构方面，自主研发的动态精度FP8计算单元突破传统格式限制，创新性支持多模态数据表达。借助可配置的指数尾数分配机制，该单元能够依据AI训练、推理及科学计算等场景需求，自动平衡动态范围与计算精度，在保证数值稳定性的同时提升能效。
公司开创性地将混合精度计算与硬件特性深度耦合。研发的智能精度调度系统可在张量运算、梯度更新等关键环节动态选择最优计算路径，避免传统固定精度模式的资源浪费，通过硬件级精度补偿机制确保计算结果可靠性。配合自适应内存压缩算法，显著降低数据存储与传输带来的性能损耗。
同时，公司针对FP8打造了从编译器到框架层的全链路优化工具链。通过深度重构计算图优化策略，实现FP8算子与主流AI框架的无缝对接。开发者无需修改模型架构，即可使用自动精度转换、异构资源调度等核心能力，降低新技术应用门槛。
经过持续技术攻关，公司形成了从芯片设计到应用部署的FP8完整技术栈。该技术栈为AI模型训练推理提供了新的效率基准，也为图形渲染、流体仿真等传统高性能计算领域开辟了新的技术路径，具有广泛的产业应用前景。
谢谢！

公司的募集资金投资项目包括摩尔线程新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控图形芯片研发项目、摩尔线程新一代自主可控AI SoC芯片研发项目及补充流动资金。本次募投项目基于公司发展规划要求制定，将会提升公司现有GPU及相关产品的性能，推进产品迭代和技术创新，扩大公司主营业务规模，进而全面提升公司的核心竞争力和市场占有率。本次募集资金投资项目是对公司现有业务体系的发展和完善，与公司的研发能力、销售能力、运营能力和管理能力相适应。公司经过多年的发展，积累了丰富的研发经验，拥有专业的技术和管理团队，具备从事募投项目所需的市场、人员、技术和管理经验。
谢谢！

公司在国产GPU领域已经积累了一定技术和生态优势，但更重要的是，这些优势是多维度的，不只是单纯的技术领先，还包括生态支持、本土化适配、研发团队以及商业化能力。具体来说，可以从以下几个方面理解公司的核心竞争力：
（1）国产GPU领域的技术领先性
公司在国产GPU领域具备一定的技术领先性。基于自主研发的MUSA架构，公司成功开发出支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多场景的全功能GPU芯片。MUSA架构支持FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、FP8和INT8等多种计算精度，具备高度的灵活性和扩展性。公司已推出四代GPU架构（苏堤、春晓、曲院和平湖），覆盖AI智算、专业图形加速及桌面级图形加速等领域，构建了完整的产品矩阵。通过持续的技术创新，公司产品在部分性能指标上已接近或超过国际先进水平，为客户提供更具竞争力的解决方案。
MUSA架构的核心优势在于其统一编程模型和高度可扩展性。该架构能够支持多种应用场景，包括多模态AIGC大模型、大语言模型训练推理、物理仿真、视频编解码和3D渲染等，满足多样化的市场需求。与仅适用于特定场景的GPU产品相比，公司产品在工作效率、生态完整多样性以及兼容性等方面更具优势。此外，MUSA架构支持FP8计算精度，进一步提升了AI训练和推理的效率。
（2）	MUSA架构的生态系统支持
公司依托MUSA架构构建了完整的软硬件生态系统，支持DirectX、OpenGL、Vulkan等主流图形应用开发技术，并兼容国际主流GPU生态。公司自主研发的MUSA编译器及相关工具包，提供高度优化的计算库（如muFFT、muBLAS、muDNN等），满足科学计算、AI训练推理及图形渲染等多样化需求。同时，公司启动MUSA社区开发者计划，为开发者提供全套开发工具及移植支持，推动国产GPU生态的繁荣发展。
通过MUSA架构的统一编程模型，公司实现了跨平台兼容性与开发效率的优化。开发者可以使用相同的编程语言和软件栈，对多样化GPU硬件平台进行编程，确保应用的可移植性、可维护性和跨平台兼容性。此外，公司提供MUSIFY自动化移植工具，助力开发者以最小成本将国际主流GPU平台应用移植至MUSA GPU，最终运行在公司全功能GPU上。这一生态系统不仅降低了开发者的迁移成本，还显著提升了开发效率，为国产GPU生态的繁荣奠定了坚实基础。
（3）	与中国本土生态系统深度融合
公司深度适配中国计算产业标准及生态需求，支持X86、ARM、LoongArch等主流CPU架构，以及麒麟、统信、Windows、OpenEuler等操作系统。公司在北京、上海、成都、深圳等地设立研发及技术支持中心，能够快速响应客户需求，提供定制化解决方案。基于自主研发的全栈技术，公司可为客户提供更具性价比的AI+图形融合产品及智算中心解决方案。
公司在图形计算领域实现了多项技术突破，如支持DirectX 12、光线追踪及AV1编解码技术，为国产高性能图形市场提供了核心技术支撑。此外，公司积极参与行业标准的制定，如与中国移动合作主导OISA GPU卡间互联协议体系标准的制定和研发，进一步巩固了其在行业中的技术领先地位。通过深度参与国产计
算生态的建设，公司能够为客户提供更贴合中国市场需求的产品和技术解决方案。
（4）	专业的研发团队与高效的研发体系
公司持续加大研发投入，2022-2024年度累计研发投入超过38亿元，截至2025年6月30日，研发人员人数达到873人，占员工总数的77.81%，研发人员中超过75%具备硕士及以上学历。核心团队成员多来自国际龙头企业，具备丰富的先进GPU研发经验。公司建立了完善的研发基础设施与流程体系，涵盖架构设计、物理实现、验证测试等环节。
公司采用模块化和参数化设计方法，实现快速迭代与定制化开发，保持技术领先性。架构研发层面，公司构建了涵盖性能、面积和功耗预测的数学模型，为后续产品迭代提供有力探索依据；物理设计方面，研发基础设施平台可精准追踪依赖关系并实现可视化分析与管理；测试环节，公司已实现自动化测试且自动录入数据库，有效降低研发管理成本。此外，公司研发团队打造了一套完备的内部研发流程层级及知识管理系统，量化研发流程交付目标，保障技术积累和知识的有效传承与共享。
（5）	商业化落地与技术迭代
公司通过多元化应用场景的商业化落地，持续优化产品性能与生态兼容性。公司与运营商、云服务提供商、AI企业及科研院所等建立深度合作关系，获取及时的市场反馈，精准把握客户需求与技术发展方向。商业化收益持续投入前沿技术研发，进一步巩固技术领先性，推动业务稳健发展。
公司在图形计算、AI计算及智算集群等领域实现了显著的技术突破。例如，公司推出的智算卡及KUAE系列智算集群，覆盖大模型训练、科学计算、自然语言处理及医疗影像等多个高端应用场景。依托高效互联技术和先进的模块化设计，为大规模并行任务提供了高效解决方案。通过不断的技术迭代与市场验证，公司进一步巩固了其在GPU芯片及系统解决方案领域的市场地位，为我国GPU产业的自主可控发展提供了重要支撑。
谢谢！

公司构建的AI+图形融合的GPU统一驱动架构，实现跨操作系统与异构硬件的无缝兼容。凭借自主研发的MUSA Unified Driver核心模块，驱动层同时支持Windows、麒麟、统信、OpenEuler、龙蜥等操作系统及Intel/AMD/鲲鹏/海光/飞腾等CPU平台，在统一代码库中整合AI张量计算与图形渲染管线，使DirectX、Vulkan图形API与MUSA AI计算框架共享底层硬件资源调度。
编译器技术通过多层次中间表示，实现生态兼容与性能优化双重突破。基于LLVM的前端支持PyTorch Eager模式脚本、CUDA内核代码与标准SPIR-V着色器语言混合编译，后端生成自主指令集的二进制码。
为营造低门槛开发环境，公司推出MUSA统一编程模型，语法上兼容CUDA C++核心语义和Triton语言，内置架构抽象层能自动适配主流GPU生态，在保持90%以上硬件利用率的前提下，将跨平台代码移植工作量削减90%。
软件开发生态通过模块化SDK体系覆盖核心技术需求，MUSA SDK提供超3,000个从设备级内存管理到分布式训练通信的API接口，封装muDNN、muBlast、muFFT、MCCL等主流加速库的优化实现，并集成自动化性能分析工具链。
为深度融入现有AI生态，公司构建了AI Framework Bridge双向接口体系，支持PyTorch、DeepSpeed、MegaTron-LM、vLLM、SGLang等通用AI框架，助力开发者平滑迁移。
公司专注于自主知识产权的MUSA架构研发，通过开放API和SDK工具集，助力开发者和合作伙伴快速集成GPU解决方案。
公司生态团队建立了“摩尔学院”，为开发者提供系统化的学习路径，覆盖企业开发者、科研机构及在校学生，提升开发者对公司产品的认知度和使用能力。
此外，公司搭建了开放生态合作平台，向开发者和合作伙伴开放申请通道，提供定制化的技术支持、资源共享及联合开发机会，强化生态系统的持续优化和价值创造理念。
通过构建完善的生态系统，公司实现了从产品研发到市场的全链条闭环，增强了市场竞争力。未来，公司将秉持“技术驱动、生态赋能、全场景兼容”理念，发挥GPU技术潜力，推动产业数字化转型与智能化升级。
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2022年末公司不存在短期借款。2023年末、2024年末以及2025年6月末，公司短期借款分别为53,210.85万元、91,758.76万元以及121,652.13万元，主要为银行借款，用于公司短期营运资金需求；公司不存在逾期未偿还的短期借款。
报告期各期末，公司应付账款由材料采购费、代工及仓储费、IP授权使用费构成，金额分别为1,477.08万元、3,670.10万元、17,382.60万元以及2,462.84万元。2022-2024年末，应付账款余额呈现上升趋势，主要系随着公司业务规模的增长而增加，2025年6月末应付账款较上年末下降85.83%，主要系上半年公司依据经营资金安排，向上游供应商支付了上期末未付的相应费用所致。
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GPU芯片的设计具有技术密集型和经验密集型特征，需要大量高素质人才，包括芯片设计师、硬件工程师、驱动程序和AI软件开发人员等，人才储备已经成为公司发展壮大最重要的战略资源。
通过本次上市，公司将提升自身品牌影响力，进一步构建规范管理体系与完善人才发展机制，吸引全球顶尖人才，强化团队使命担当，打造国际一流技术团队，持续加速核心技术的攻关。这将为公司在高性能GPU市场与国际巨头竞争奠定坚实支撑，保障公司未来持续发展，助力中长期战略目标的顺利实现。
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在高端通用芯片领域内，GPU作为杰出代表，构成了电子计算设备的智慧核心与运算枢纽，对推动人工智能、大数据、云计算等前沿科技的进步起到了决定性作用，潜在市场空间巨大。另一方面，国内企业起步相对较晚，而GPU自主研发面临的技术壁垒极高，实现真正的自主可控GPU需要全方位技术积累与长期系统性投入。高性能自主可控GPU产品已经成为我国集成电路产业中亟须攻关的重要环节，具有非常强的战略意义。
摩尔线程在国产全功能GPU领域具有一定的技术领先性。基于自主研发的MUSA架构，公司率先实现了单芯片架构同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术突破，有力推动了我国GPU产业的自主可控进程。与此同时，公司依托MUSA架构，自研并在国内率先发布支持DirectX 12的图形加速引擎，打破了美国在该领域的垄断局面，可以有效支持DirectX 11、DirectX 12、OpenGL、OpenGL ES和Vulkan等图形加速引擎。此外，摩尔线程在FP8技术研发上取得系统性突破，是国内少数掌握该项技术的GPU厂商。通过持续的技术创新，公司产品在部分性能指标上已接近或超过国际先进水平，为客户提供更具竞争力的解决方案。
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公司募集资金投资项目必要性主要是打破国外垄断，实现GPU芯片自主可控，以及保持市场竞争力，进一步提升收入规模和盈利水平，实现可持续发展。
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公司已成功推出四代GPU架构，并形成了覆盖AI智算、高性能计算、图形渲染、计算虚拟化、智能媒体和面向个人娱乐与生产力工具等应用领域的多元计算加速产品矩阵，产品线涵盖政务与企业级智能计算、数据中心及消费级终端市场，能够满足政府、企业和个人消费者等在不同市场中的差异化需求。新一代架构相关产品处于研发阶段，同步推进高性能GPU芯片和智算集群前沿技术预研，以自主创新为核心，持续推动计算产业向通用化与智能化方向发展。
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目前，全球集成电路行业整体呈现被部分国外头部厂商垄断的局面，英伟达、AMD等企业在该领域占据主导地位。国内厂商凭借对下游客户的紧密跟踪服务以及快速响应需求的能力，已在各自专攻的领域获取了一定的市场份额，并持续向新应用领域延伸，取得了一定的发展成果。
与国际龙头公司英伟达、AMD等企业相比，公司在技术积累、产品性能等方面仍需持续提升。英伟达在GPU领域拥有深厚的技术底蕴和丰富的行业经验，其产品在性能、兼容性以及超大规模GPU集群建设等方面具有较为明显的技术优势和成本优势。公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”领域核心产品的突破。例如，公司MTT S80显卡的单精度浮点算力性能接近英伟达RTX 3060；基于公司MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU集群计算效率。
公司在国内GPU领域具有一定的技术优势，基于自主研发的MUSA架构，公司率先实现了在单芯片架构上同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真以及超高清视频处理所需计算能力的突破，推动了我国GPU产业的自主可控进程。相比采用GPGPU、ASIC等技术路线的其他单一AI加速卡产品，MUSA架构技术具备更强的计算通用性、更优的技术演进能力、更佳的生态兼容性以及更广泛的市场适应性。凭借更全面的功能和更完备的计算精度，公司产品具有更高的计算通用性，能够适配AI、AI4S(AI for Science）、大数据处理、数字孪生、图形渲染、高清显示等多样化计算需求。凭借灵活先进的架构设计，产品具备卓越的技术演进能力，能够快速响应产业升级与技术革新的需求，在快速变化的技术环境中保持竞争优势。此外，产品高度兼容全球现有GPU应用生态，无缝集成开发框架与工具链，可大幅降低迁移成本，确保技术应用的连续稳定。产品矩阵全面覆盖云计算、边缘计算及终端设备市场，满足从政务、企业智能计算到个人消费场景的多层次需求。
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MUSA架构是公司自主研发的融合GPU硬件和软件的全功能GPU计算加速统一系统架构。该架构涵盖统一的芯片架构、指令集、编程模型、软件运行库及驱动程序框架等关键要素，旨在为各类并行计算场景提供高性能计算能力。开发人员可借助C/C++、Triton等编程语言，在该架构下编写并行计算程序，且同一代码能够在公司不同GPU产品及系统上运行，具有良好的灵活性与可扩展性。
此外，MUSA架构具备与由英伟达主导的国际主流GPU生态的兼容性，使得开发者能够以较低成本充分利用目前国际主流生态下的代码资源。基于MUSA架构开发的应用程序不仅具有广泛的可移植性，还能够同时在云端及边缘的众多计算平台上运行，其应用领域广泛，涵盖AI、图形处理、科学计算等多个重要方向。
MUSA架构作为公司的核心优势之一，经过多年研发迭代，采用软硬件协同设计，专门为公司自主研发的GPU打造。作为并行计算平台和编程模型，MUSA允许开发者调用公司GPU的数千个计算核心，高效处理AI、科学计算和图形渲染等大规模并行任务。其提供编程工具和库，简化复杂计算开发流程，优化了计算与通讯的协同效率，且兼容现有生态，助力公司GPU实现广泛应用。其次，MUSA通过多引擎集成，支持AI计算、3D图形渲染、物理仿真和科学计算等多种任务，具备高效跨节点通讯能力。针对AI基础设施（AI Infra），MUSA着重优化模型训练与推理性能，提供低延迟、高吞吐量的计算能力，支持多种AI框架与算法，赋能企业及科研机构构建高效、可扩展的AI平台。
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2022年度、2023年度、2024年度、2025年1-6月，公司投资活动产生的现金流量净额分别为79,444.20万元、20,654.76万元、-763.02万元与-164,968.58万元，主要为收回投资收到的现金与投资支付的现金。报告期内公司收到重要的投资活动有关的现金主要来自银行理财，支付重要的投资活动有关的现金主要为购买理财产品及定期存款。
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桌面级图形加速产品主要应用于AI PC、游戏PC及办公PC等场景的GPU及相关产品，包括MTT S80/S70/S50/S30/S10/X300/X100等系列显卡，以及基于前述显卡打造的工作站等。该类产品支持Windows、麒麟KylinOS、统信UOS、openEuler等多款国内外主流操作系统，以及Intel、AMD、海光、飞腾、鲲鹏等多款国内外主流CPU平台。
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公司收入季节性特征不明显，销售情况主要视客户的具体需求而定。
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2022年度、2023年度、2024年度、2025年1-6月，公司存货周转率分别为0.54次/年、0.30次/年、0.25次/年以及0.33次/年。2022年存货周转率较高，主要系2022年内正式发布第一代GPU产品，因此年初公司基本没有存货，2023年及之后存货周转率趋于稳定水平。
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报告期各期末，公司无形资产由软件及知识产权授权构成，账面价值分别为13,923.81万元、9,419.71万元、6,951.79万元以及6,292.88万元。
报告期各期末，无形资产账面价值呈现递减趋势，主要系公司根据会计政策，各期正常计提摊销所致。报告期内公司不存在无形资产减值的情形。
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2024年12月18日，公司召开第一届董事会第三次会议，聘任王东为董事会秘书；2025年3月13日，公司召开第一届董事会第五次会议，聘任薛岩松为摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市招股说明书（注册稿）董事会秘书。自受聘以来，公司董事会秘书一直依照有关法律、法规和《公司章程》的规定认真履行其职责，为公司治理结构的完善和董事会、股东会正常行使职权发挥了重要的作用。
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GPU芯片作为发展信息技术的核心硬件基础，面临国外企业寡头垄断、部分国家出口管制等多重限制。与此同时，现阶段国内GPU芯片产业在设计能力、制造工艺、生态系统等方面与国外领先水平相比仍有差距，导致国内自主高性能GPU芯片长期供应不足。近年来，随着信息技术应用创新发展上升为国家重要战略，在信创产业等政策持续推动下，GPU芯片等核心部件的国产替代逐步向各行各业渗透发展，以最大化保障信息安全。
目前，公司产品在部分性能指标上已经接近或达到国际先进水平，实现了对部分“卡脖子”领域核心产品的突破。例如，公司MTT S80显卡的单精度浮点算力性能接近英伟达RTX 3060；基于公司MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU集群计算效率。
基于上述现状并结合国内旺盛的GPU应用需求，公司拟自主开发面向AI计算和专业图形等应用领域的高性能GPU解决方案。本项目的实施，将有利于推 动国内自主GPU芯片的创新应用发展，打破国外GPU芯片的市场垄断与出口管制，实现GPU芯片的国产替代。
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报告期各期末，公司流动比率分别为4.45倍、1.44倍、3.37倍以及3.24倍，公司速动比率分别为2.94倍、1.09倍、2.74倍以及1.73倍。2023年末，公司流动比率、速动比率较上年末出现下降，主要系公司年内业务规模以及备货提升，公司通过短期银行借款扩充经营资金所致。2024年公司完成Pre-IPO轮融资，流动比率、速动比率有所回升，预计不存在无法偿还未来12个月内到期的短期债务风险，偿债能力良好。
报告期各期末，公司资产负债率分别为18.08%、62.15%、36.60%以及38.42%。2023年末，公司资产负债率较上年末上升，主要系公司年内业务规模以及备货提升，公司通过短期和长期银行借款，保障公司日常经营。2024年公司完成Pre-IPO轮融资，年末资产负债率有所降低。
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本公司设立了独立董事工作制度，在聘任独立董事后，独立董事积极参与公司决策，完善了公司治理结构，发挥了在财务、法律等方面的优势，维护了全体股东的利益，在完善公司治理结构、公司战略发展选择等方面起到了促进作用。
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公司采用直销与经销并存的销售模式。报告期内，公司对经销商的销售均为买断式销售，即公司将商品销售给经销商后，商品的所有权已转移至经销商，该销售模式可以使公司更好地专注于产品的设计研发环节，提高公司研发、运营的效率。经销模式符合Fabless模式下芯片设计行业的经营模式惯例。
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股份公司成立以来，截至招股说明书签署之日，历次股东会会议的召集和召开程序、出席会议人员资格及表决程序、决议的内容及签署等，均符合《公司法》等法律、法规和规范性文件及《公司章程》的规定；股东会对公司董事、监事和独立董事的选举、利润分配、《公司章程》及三会议事规则等其他公司治理制度的订立和修改、首次公开发行股票的决策和募集资金投向等重大事项作出了有效决议。
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公司主要从事GPU及相关产品的研发、设计和销售。自2020年成立以来，公司以自主研发的全功能GPU为核心，致力于为AI、数字孪生、科学计算等高性能计算领域提供计算加速平台。
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根据功能定位，GPU主要分为全功能GPU、图形GPU和GPGPU：全功能GPU，以英伟达和摩尔线程为代表，这类GPU具备功能完备性与计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性以及兼容性等方面更具优势，能够更好地适应未来新兴及前沿计算加速应用场景的需求；图形GPU，专为图形渲染和PC游戏应用而设计，针对高清显示及高性能2D/3D图形计算进行了优化；GPGPU，省去了与图形显示和渲染相关的功能，专注于利用GPU架构执行通用并行计算任务。与其他类型的GPU相比，全功能GPU可满足更广泛的应用需求，在元宇宙、世界模型、具身智能、物理AI等未来AI的发展趋势下，全功能GPU将拥有显著的竞争优势。
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公司不存在控股股东，报告期内，发行人不存在资金被实际控制人及其控制的其他企业以借款、代偿债务、代垫款项或其他方式占用的情形，或者为实际控制人及其控制的其他企业提供担保的情况。
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摩尔线程以全功能GPU为核心，致力于向全球提供计算加速的基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。
公司的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合AI和数字孪生的数智世界打造先进的计算加速平台。
谢谢！

公司实际控制人张建中先生已就公司社保及公积金缴纳事项作出如下承诺：报告期内，摩尔线程及其控股子公司存在未为部分员工缴纳社会保险费或住房公积金及通过第三方人力资源服务公司为员工代缴社会保险费或住房公积金的情况。若因上述事项被有权部门要求或决定、司法机关判决或裁定、第三方提出权利主张，要求摩尔线程或其控股子公司予以补缴、赔偿、支付滞纳金、罚款或其他款项的，或者导致摩尔线程或其控股子公司因此遭受任何其他经济损失的，本人承诺将按相关部门核定的金额无偿代公司及其下属子公司补缴，并承担相关罚款、滞纳金等费用，以确保公司及其下属子公司不会因上述事项受到任何损失。
谢谢！