近12个月营收40.1亿元、Q3扣非盈利，摩尔线程商业化进入兑现期

国产GPU行业的竞争，正在从技术研发和产品验证，进入规模交付与经营兑现的新阶段。

10月28日晚，摩尔线程（688795.SH）发布2026年第三季度报告。前三季度，公司实现营业收入32.9亿元，同比增长319.1%；第三季度单季营业收入15.5亿元，同比增长1773.9%，扣非归母净利润2007.2万元，主营业务实现单季盈利。

这份财报释放出两个重要信号：一是摩尔线程的收入规模继续快速扩张，近12个月累计营收达到40.1亿元，营收规模居国产GPU“五小龙”之首；二是公司盈利节点较此前预期明显提前，高研发投入与主营业务盈利开始实现兼容。

对于资本市场而言，摩尔线程的投资价值也因此有了更具体的观察坐标。除了国产GPU的技术稀缺性和市场空间，收入规模、毛利水平、研发效率、经营回款及客户放量，正在成为衡量其商业化能力的重要指标。

收入四年跨阶，盈利节点提前

摩尔线程本轮增长，首先体现为收入量级的持续跃升。

2022年，公司营业收入尚处于数千万元级别；到2026年前三季度，收入已经达到32.9亿元，是上年同期的4倍以上。截至三季度末，近12个月累计营业收入达到40.1亿元，为全年业绩进一步增长提供了支撑。

第三季度的增长尤为突出。单季15.5亿元收入，不仅同比增长1773.9%，环比也增长55.4%，接近2026年上半年收入总和。一个季度接近完成上半年的收入规模，说明公司智算产品交付和客户放量正在明显提速。

盈利端也出现了具有标志性的变化。前三季度，摩尔线程归母净利润达到3769.7万元，实现整体盈利；同时，第三季度单季已经转为盈利2007.2万元，主营业务盈亏平衡点开始在单季口径下显现。

公司此前在招股说明书中预计，最早于2027年实现合并报表盈利。2026年前三季度归母净利润转正、第三季度扣非盈利，意味着实际经营进展已经早于此前预期。

支撑盈利改善的还有毛利规模。前三季度，摩尔线程毛利总额达到17.7亿元，同比增长263.9%，毛利率处于国产GPU行业第一梯队。按披露约数计算，同期毛利总额已经能够覆盖13.4亿元的研发投入，为销售、管理等其他经营投入以及最终盈利提供了更大的空间。

从近12个月40.1亿元收入，到单季扣非盈利，摩尔线程开始完成从“收入规模扩张”到“经营成果兑现”的关键一跃。

回款支撑增长，保障研发投入可持续

对于处于高速扩张期的芯片企业，收入增长是否具备经营质量，不能只看订单和收入，还要看回款与运营效率。

三季报相关经营数据显示，摩尔线程经营现金回款规模超过当期收入的95%，核心客户付费能力和付费意愿较强。与此同时，公司应收账款周转率持续提升，收入快速增长并未导致应收账款同比例扩张，回款周期保持稳定。

这意味着摩尔线程的收入扩张获得了实际回款支撑。对于以大型智算产品和企业级客户为主的业务模式而言，稳定的回款和持续改善的应收账款周转，有利于降低规模扩张对营运资金的占用，也为商业模式的可持续性提供了重要基础。

研发端则呈现出另一种规模效应。2026年前三季度，摩尔线程研发投入13.4亿元，同比增长55.7%，已经超过2025年全年；第三季度研发投入5.7亿元，同比增长87.9%。2022年以来，公司累计研发投入接近65亿元，投入规模处于国产GPU行业前列。

值得注意的是，此次盈利并非通过压缩研发实现。恰恰相反，公司在研发绝对投入继续快速增长的同时，实现了单季扣非盈利。其背后的逻辑是，收入和毛利以更快的速度扩大，使研发投入对利润的压力开始被规模效应摊薄。

持续投入并未局限于单一芯片，而是转化为多元产品和场景能力。公司以全功能GPU为底座，形成覆盖AI训练与推理、图形渲染、科学计算和物理AI的“云—边—端”产品矩阵，使研发成果能够在不同产品和市场中复用。

对于高研发强度的GPU企业而言，这是一种更具持续性的盈利路径：不是减少面向未来的投入，而是让既有业务产生足够毛利，同时支撑下一代架构、芯片和软件生态研发。

AI Infra放量，全功能GPU打开估值空间

摩尔线程收入高增的直接支撑，是核心AI基础设施产品的规模化供货。

目前，基于MTT S5000的智算产品已经在模型训练和推理场景实现落地，客户覆盖互联网及云服务商、词元服务商、AI创新企业、通信运营商、智算中心、科研机构及政企行业客户。互联网、词元服务和通信运营商等核心高价值客群持续放量，推动公司收入规模跃升。

与京东云的合作进一步展示了大型项目的承接能力。双方拟建设十万卡全功能GPU集群，聚焦大模型训练、推理及具身智能等场景。十万卡集群考验的不只是单卡性能，更是芯片、互联、软件栈、任务调度和集群运维的系统能力。参与这一级别的合作，意味着摩尔线程正在从算力产品供应商向大型智能基础设施的重要参与者升级。

推理市场则打开了更具持续性的增长空间。中国信通院相关报告援引行业数据预计，2026年我国推理算力市场规模将达到876.5亿元，较2025年的438.3亿元接近翻倍。随着智能体和行业应用加速落地，算力需求正在由训练侧的项目建设，进一步扩展至推理侧的持续消耗。

摩尔线程与合作伙伴推出的PD分离异构推理方案，基于MTT S5000对预填充和解码环节进行针对性资源配置，以提升系统效率。公司披露，该方案已承接头部模型厂商的真实词元流量，整体性价比优于国际主流算力方案。

真实词元流量的导入，说明摩尔线程的产品正在进入模型厂商的生产环境。相比一次性适配测试，持续运行的推理业务更加重视稳定性、单位成本和生态兼容性，也更有利于形成长期客户关系。

生态是这一商业价值能够持续放大的另一项支撑。摩尔线程产品能够对DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等主流模型实现首日适配，并获得SGLang、vLLM等主流开源推理生态的官方支持。首日适配缩短客户部署新模型的时间差，开源框架支持降低业务迁移成本，软件生态由此成为推动硬件销售和客户扩容的重要基础设施。

从投资视角看，摩尔线程的差异化并不只是产品线丰富，而是全功能GPU所形成的平台化潜力。同一技术底座能够承接训练、推理、渲染、科学计算和物理仿真等多种需求，多元场景又能够扩大研发投入的商业回收空间。

过去，国产GPU企业更多依靠技术路线和远期市场空间获得估值。如今，摩尔线程开始用收入、毛利、回款、扣非盈利和真实客户流量，建立一套更具经营基础的估值逻辑。

单季扣非盈利不是商业化进程的终点，但它证明，高研发投入与主营业务盈利可以并行，国产GPU也能够通过产品、系统和生态形成商业回报。随着规模效应进一步释放，摩尔线程的全功能GPU路线正在获得更清晰的财务验证。