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：
-
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。
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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。
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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。
-
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。
-
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 |
-
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
”：
-
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。
-
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。
-
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
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）。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%）。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
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。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。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。）