作为国内全功能GPU 领域的代表性企业，摩尔线程智能科技 (北京) 股份有限公司(以下简称 “摩尔线程”)首次公开发行股票并在科创板上市的进程备受关注。近日，上海证券交易所(以下简称 “上交所”)针对其上市申请文件出具审核问询函，围绕产品与市场竞争、核心技术、尚未盈利、收入、客户集中与经销模式、采购及供应商、成本和毛利率、存货八大核心维度提出问询，要求公司及保荐机构等相关方逐项落实并回复，全面审视公司的技术实力、商业化能力及持续经营潜力。
产品与市场竞争：AI 智算成增长主力，直面国际巨头冲击
问询函首要聚焦摩尔线程的产品布局与市场竞争格局。根据申报材料，摩尔线程自主研发四代GPU 架构，推出十余款 GPU 板卡模组、一体机和 KUAE 集群等产品，涵盖 AI 智算、专业图形加速、桌面级图形加速、智算 SOC 四大品类。其中，AI 智算产品表现亮眼，2024 年收入占比跃升至 77.63%，集群产品收入占比达 42.42%，成为公司核心收入来源；而专业 / 桌面级图形加速产品收入占比下滑，智能 SOC 则是 2025 年新发布的战略品类。
上交所要求公司细化披露不同应用领域、产品形态、产品功能的技术难度区分、下游客户及市场需求差异，以及主要市场参与者的产品布局与收入结构。值得注意的是，全球GPU 市场仍由英伟达、AMD 主导，2024 年两者全球市场份额分别约为 88%、10%，而国内市场虽呈现多元化竞争格局，但摩尔线程等国产企业仍需突破技术与生态壁垒。
尤其在国际竞争层面，2025 年 7 月英伟达宣布恢复 H20 GPU 在中国的销售并推出兼容新品，这一政策变化对国内 GPU 企业的市场拓展影响备受关注。上交所要求摩尔线程量化分析自身产品在境内市场的占有率，对比与境内外同行在产品布局、性能、市场份额等方面的差距，并评估境外龙头对华销售政策调整可能带来的冲击。
从回复内容来看，摩尔线程AI 智算产品已实现一定突破，2024 年推出的 “曲院” 架构芯片及 S4000 板卡贡献显著收入，2025 年上半年 “平湖” 架构相关 AI 智算产品收入近 4 亿元。不过，公司也坦言，在高端市场性能及生态支持上，与英伟达等国际龙头仍存在差距，2024 年在国内 AI 智算 GPU 市场的占有率不足 1%。
核心技术：自主架构与生态兼容成焦点，技术路径合理性待考
核心技术的自主可控性与先进性是科创板审核的关键指标，上交所对摩尔线程的技术来源、全功能GPU 路线选择、技术指标对比及生态兼容性提出深度问询。
申报材料显示，摩尔线程核心技术部分环节通过引进和消化外部IP 逐步实现自主可控，报告期内采购工艺及技术服务费用累计超 6 亿元。上交所要求公司披露核心技术的形成演变过程，说明外购 IP 的消化吸收情况及自主创新体现，同时明确外购第三方技术服务是否构成核心技术。
在技术路线方面，摩尔线程选择全功能GPU 路线，与图形 GPU、GPGPU 形成差异。上交所要求结合行业参与者情况，分析该路线的竞争优劣势及潜在风险。公司回复称，全功能 GPU 具备异构计算整合能力、高生态兼容性及强技术延展性，契合 AI 融合计算趋势，但也面临研发复杂度高、资金消耗大、市场竞争激烈等挑战。
生态兼容性方面，摩尔线程自研的MUSA 架构可兼容英伟达 CUDA 生态，这一技术特性的实现方式与合规性成为问询重点。上交所关注 MUSA 架构如何实现兼容、生态建设进展，以及英伟达 2024 年禁止转译模拟兼容 CUDA 的禁令是否产生影响。公司表示，其通过 API 层面兼容及自研工具链实现适配，不涉及违规转译，且已有超 260 家合作伙伴加入生态联盟，开发者社区注册用户突破 2.9 万人。
尚未盈利：持续亏损待改善，2027 年盈利预测合理性受关注
尚未盈利是摩尔线程面临的核心问题之一。报告期内，公司扣除非经常损益后归属于母公司股东的净利润分别为- 14.12 亿元、-16.91 亿元、-15.07 亿元，2024 年末合并口径未弥补亏损超 12 亿元，主要因收入规模尚未形成、研发投入高企。上交所要求公司量化说明持续亏损的影响因素，分析亏损趋势未改善的原因及合理性，并结合现金流、营运资金、研发投入及借款情况，评估对未来生产经营的影响。
从财务数据看，公司2024 年末货币资金与交易性金融资产合计 52.46 亿元，但经营活动现金流量净额持续为负，2022-2024 年分别为 - 14.35 亿元、-11.29 亿元、-18.28 亿元，同时存在短期借款 9.18 亿元、长期借款 5.77 亿元。上交所担忧公司未来资金链及持续经营能力，尤其关注 2023 年 10 月被美国列入 “实体清单” 后，对采购、研发及销售的潜在冲击。
公司预测最早于2027 年实现合并报表盈利，这一前瞻性信息的合理性成为问询焦点。上交所要求结合细分产品销量、价格、成本、毛利率及期间费用测算，说明业绩测算过程，验证在手订单及预计订单的收入实现可行性，并补充盈利时点的敏感性分析。公司回复称，盈利预测基于 AI 智算市场的爆发增长(预计 2024-2029 年国内 AI 智算 GPU 市场规模年均复合增长率 56.7%)及自身产品迭代，但也承认若收入、毛利率未达预期，盈利时间可能延后。
收入与客户：集中度高、季节性波动，收入确认合规性待核查
收入相关问题涉及确认政策、变动原因及客户情况。上交所要求公司区分产品类型与销售模式，说明收入确认政策是否符合行业惯例，核查签收/ 验收对应的主要客户及收入情况，确保同类产品、同类模式客户的收入确认方式一致。同时，针对 2024 年末 2113.11 万元的销售退回，要求披露具体原因、客户经营状况及预计负债计提充分性。
客户集中度高是摩尔线程的另一特点，2022-2024 年公司前五大客户收入占比分别为 89.86%、97.45%、98.16%，部分主要客户收入波动较大。上交所要求公司说明客户集中的原因，分析主要客户的合作稳定性及可持续性，同时核查直销与经销模式的划分标准、买断式经销认定的准确性，以及不同模式下毛利率差异较大且波动的原因。
从回复来看，公司客户集中主要因集群产品单个项目金额大、经销合作集中于少数核心伙伴，且与海光信息、寒武纪等同行客户集中度水平相当。不过，2024 年部分经销商存在非质量原因退货，公司解释为下游需求调整导致，符合行业惯例，但仍需进一步验证客户合作的稳定性。
采购与存货：预付账款高企、存货跌价风险需警惕
采购及供应商方面，上交所关注公司采购结构波动较大的原因，要求说明各类采购项目的价格变动与市场趋势的一致性，核查关联采购的公允性，并解释2024 年末预付账款激增至 5.67 亿元的合理性。公司回复称，预付账款高企系业务扩张下原材料采购需求增加，且符合行业预付款采购惯例，但 2025 年 6 月末预付账款占总资产比例 16.16%，高于同行业可比公司均值，仍需关注资金占用风险。
存货管理同样面临问询。2022-2024 年末，公司存货账面余额分别为 2.90 亿元、3.27 亿元、7.19 亿元，主要由在产品和原材料构成，且存货周转率低于同行，2022-2024 年分别为 0.54 次 / 年、0.30 次 / 年、0.25 次 / 年，低于行业均值 1.16 次 / 年、1.03 次 / 年、0.60 次 / 年。上交所要求公司披露各类产品存货的库龄、在手订单支持率、跌价准备计提情况，分析存货余额快速增长的原因，以及春晓产品跌价计提比例显著低于苏堤产品的合理性。
公司表示，存货增长系业务规模扩大及提前备货所致，2024 年对无实际用途的封装原材料全额计提 2027.55 万元跌价准备，整体跌价计提充分，但仍需警惕技术迭代导致的老产品滞销风险。
此次问询函全面覆盖了摩尔线程在技术、市场、财务等方面的关键问题，后续公司及相关中介机构的回复将直接影响其科创板上市进程。作为国产GPU 领域的重要参与者，摩尔线程的上市之路不仅关乎企业自身发展，也折射出国内高端芯片企业在突破技术壁垒、实现商业化盈利过程中的挑战与机遇。
