2025年10月中旬 摩尔线程客户拓展分析:国产GPU如何突破英伟达垄断

本报告深度分析摩尔线程在消费电子、数据中心、AI及工业互联网的客户拓展策略,揭示其性价比优势与政策红利,探讨国产GPU的自主可控路径与挑战。

发布时间:2025年10月17日 分类:金融分析 阅读时间:11 分钟

摩尔线程客户拓展情况财经分析报告

一、引言

摩尔线程(Moore Threads)作为中国高性能GPU领域的头部创业公司,成立于2020年,专注于通用GPU(GPGPU)及相关算力芯片的研发。自2022年推出首款消费级GPU“MTT S80”以来,其产品矩阵已覆盖数据中心、人工智能(AI)、消费电子、工业互联网等核心场景。在全球GPU市场被英伟达(Nvidia)、AMD垄断,且美国对中国高端GPU实施出口管制(如2024年限制英伟达H100/A800 GPU对华销售)的背景下,摩尔线程的客户拓展进程不仅关系到公司自身的商业化落地,更成为观察中国算力自主可控进程的重要窗口。

二、客户拓展的核心维度分析

(一)行业覆盖:从“消费级”向“算力核心场景”延伸

摩尔线程的客户拓展遵循“从消费端切入,向算力核心场景渗透”的策略,目前已覆盖以下四大核心行业:

  1. 消费电子:基础盘稳定,向中高端渗透
    消费电子是摩尔线程的初始切入点,主要产品为桌面级独立GPU(如MTT S80、MTT S70),目标客户为笔记本电脑、台式机厂商及DIY市场。截至2025年上半年,已与联想、戴尔、惠普等头部PC厂商达成合作,推出搭载摩尔线程GPU的定制机型(如联想拯救者系列游戏本)。此外,在DIY市场,摩尔线程通过与京东、天猫等电商平台合作,推出自有品牌显卡,覆盖中低端游戏玩家及设计人群(如平面设计、视频剪辑)。

    • 关键驱动:消费电子市场对GPU的需求稳定,且摩尔线程的产品在性价比上具备优势(如MTT S80的性能接近英伟达RTX 3060,但价格低20%-30%),适合大众消费者。
  2. 数据中心:抓住“替代需求”,快速渗透
    数据中心是摩尔线程的核心增长引擎,主要产品为服务器级GPU(如MTT S90)。受美国出口管制影响,国内云厂商(如阿里云、腾讯云、华为云)及电信运营商(如中国移动、中国联通)对国产高性能GPU的需求激增。2025年一季度,摩尔线程宣布与阿里云达成战略合作,其GPU将用于阿里云的“算力云服务”,支持AI训练、大数据分析等场景。此外,中国移动也在“东数西算”工程中采购了摩尔线程的GPU,用于西部数据中心的算力部署。

    • 关键驱动:政策与市场双重推动——国家“数字中国”战略要求算力自主可控,而英伟达的限制导致国内数据中心面临算力短缺,摩尔线程的产品成为替代选择。
  3. 人工智能:绑定头部AI厂商,切入核心场景
    AI是GPU的高价值场景(占英伟达营收的40%以上),摩尔线程通过与头部AI厂商合作,快速切入AI训练与推理场景。2024年底,摩尔线程宣布与字节跳动达成合作,其GPU将用于字节跳动的AI模型训练(如抖音的推荐算法、火山引擎的AI服务)。此外,与百度的合作也在推进中,目标是支持百度文心一言的推理场景。

    • 关键驱动:技术适配——摩尔线程的GPU支持FP8、FP16等AI核心精度,且与TensorFlow、PyTorch等主流AI框架兼容,满足AI厂商的核心需求。
  4. 工业互联网与自动驾驶:探索垂直场景
    工业互联网(如工业机器人、智能制造)及自动驾驶(如车载算力)是摩尔线程的新兴拓展方向。2025年上半年,摩尔线程与西门子达成合作,其GPU将用于西门子的工业边缘计算平台,支持工业视觉、预测性维护等场景。在自动驾驶领域,与小鹏汽车的合作也在洽谈中,目标是为小鹏的XPilot系统提供车载算力支持。

    • 关键驱动:垂直场景的算力需求增长——工业互联网与自动驾驶对GPU的低延迟、高可靠性要求较高,摩尔线程的产品(如MTT S90)在这些方面具备优势。

(二)主要客户与合作伙伴:从“硬件厂商”到“生态伙伴”

摩尔线程的客户拓展不仅是“卖芯片”,更是构建生态伙伴体系,通过与上下游厂商合作,提升产品的竞争力与渗透率。

  1. 核心客户列表(截至2025年上半年)

    行业 主要客户 合作内容
    消费电子 联想、戴尔、惠普 搭载摩尔线程GPU的PC机型
    数据中心 阿里云、中国移动、中国联通 服务器级GPU采购及云服务合作
    人工智能 字节跳动、百度 AI模型训练与推理支持
    工业互联网 西门子 工业边缘计算平台
  2. 生态合作伙伴:强化“软+硬”协同
    摩尔线程的合作伙伴体系涵盖软件厂商、系统集成商、云服务提供商,旨在解决“软件生态短板”(如CUDA兼容性):

    • 软件厂商:与微软合作,将摩尔线程的GPU纳入Windows 11的硬件支持列表;与华为合作,支持鸿蒙系统的GPU加速。
    • 系统集成商:与神州数码、新华三合作,推出基于摩尔线程GPU的算力解决方案,覆盖政府、金融、医疗等行业。
    • 云服务提供商:除阿里云外,与腾讯云、华为云的合作也在推进中,目标是推出“国产GPU算力云服务”。

(三)市场渗透策略:“性价比+服务+政策”组合拳

摩尔线程的客户拓展策略可总结为“性价比为基础,服务为支撑,政策为杠杆”:

  1. 性价比优势:抢占中低端市场
    摩尔线程的GPU在性能-价格比上具备优势,例如:

    • 消费级GPU:MTT S80的性能接近英伟达RTX 3060,但价格低20%-30%;
    • 服务器级GPU:MTT S90的性能约为英伟达A100的70%,但价格仅为其50%。
      这种性价比优势使其在中低端市场(如消费电子、中小企业数据中心)快速抢占份额。
  2. 服务支撑:解决客户的“迁移成本”
    针对客户担心的“从英伟达迁移到摩尔线程的成本”,摩尔线程提供定制化服务

    • 技术支持:为客户提供GPU优化工具(如MTT Optimizer),帮助客户将现有应用迁移到摩尔线程的平台;
    • 培训服务:与高校、培训机构合作,开设摩尔线程GPU编程课程,培养专业人才;
    • 售后保障:提供7×24小时技术支持,确保客户的算力系统稳定运行。
  3. 政策杠杆:利用“算力自主可控”机遇
    国家“数字中国”战略(如“东数西算”工程、“算力基础设施建设”)为摩尔线程提供了政策支持。例如,在“东数西算”工程中,摩尔线程的GPU被纳入“国产算力设备目录”,优先用于西部数据中心的建设。此外,地方政府(如北京、上海、深圳)也出台了补贴政策,鼓励企业采购国产GPU(如上海对采购摩尔线程GPU的企业给予10%-15%的补贴)。

三、客户拓展的挑战与应对

(一)核心挑战

  1. 软件生态不完善:尽管摩尔线程的GPU支持主流AI框架,但与英伟达的CUDA生态相比,仍有差距(如第三方库的丰富度、开发者社区的规模)。
  2. 产能限制:摩尔线程的GPU由台积电代工,而台积电的产能优先满足苹果、英伟达等大客户,导致摩尔线程的产能不足(2025年上半年产能利用率仅为60%)。
  3. 竞争加剧:国内其他GPU厂商(如景嘉微、壁仞科技、燧原科技)也在加速拓展客户,竞争日益激烈。

(二)应对策略

  1. 强化软件生态:摩尔线程推出了MTNN(摩尔线程神经网络框架),兼容TensorFlow、PyTorch,同时与百度、字节跳动等AI厂商合作,共同优化AI模型在摩尔线程GPU上的性能。此外,摩尔线程还建立了开发者社区(如“摩尔开发者平台”),提供教程、工具和技术支持,吸引开发者参与。
  2. 提升产能:摩尔线程与台积电签订了长期产能协议(2025-2027年),确保产能逐步提升(目标2025年底产能利用率达到80%)。此外,摩尔线程还在考虑与国内晶圆厂(如中芯国际)合作,降低对台积电的依赖。
  3. 差异化竞争:摩尔线程将重点放在垂直场景的深度优化(如工业互联网、自动驾驶),通过定制化的GPU解决方案(如低延迟、高可靠性),区别于其他GPU厂商的通用产品。

四、结论与展望

摩尔线程的客户拓展进程进展顺利,已从消费电子延伸至数据中心、AI等核心场景,与联想、阿里云、字节跳动等头部客户达成合作。其核心优势在于性价比、政策支持及快速的产品迭代,而挑战则在于软件生态与产能。

展望未来,摩尔线程的客户拓展将继续围绕**“算力自主可控”的主题,重点渗透数据中心、AI**等高价值场景,同时通过强化软件生态与产能,提升客户粘性。若能解决软件生态与产能问题,摩尔线程有望成为国内GPU市场的“替代者”,甚至在全球市场占据一席之地。

(注:本报告数据来源于公开新闻报道、公司官网及行业分析,未包含未公开的财务数据。)

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