登陆科创板仅八个月，“中国版英伟达”又要准备上市了。
近日，国产GPU企业摩尔线程发布公告称，拟发行H股并申请在香港联交所主板挂牌上市。与申请一同来的，还有2026年半年报。
图源：摩尔线程筹划港股上市提示性公告
这是一份堪称精彩的半年报。
2026年上半年，摩尔现象的营收为17.36亿元，同比暴涨147.42%，已超2025年全年营收。虽然账面上仍亏损1156万元，但若扣除股份支付影响，净利润已经转正，有8353万元。
图源：摩尔线程2026年半年报
由此可见，摩尔线程已经走到扭亏前夜。只是就在这一切都要好起来的时候，它又启动了赴港上市计划。
要知道，8个月前，摩尔线程才刚刚完成科创板IPO，募集资金75.76亿元。
截至2026年6月底，摩尔线程购买的现金管理产品与募集资金账户余额合计仍然超过56亿元。
一家公司账上还躺着几十亿元，营收暴涨147%，调整后利润也已经转正，却又准备赶赴港股。
摩尔线程，真的缺钱吗？
足足49亿，先押在了供应链上
实话说，摩尔线程眼下并没有到没钱花的地步。
2025年12月，摩尔线程登陆科创板，实际募集资金75.76亿元。截至2026年6月底，公司累计投入募投项目19.82亿元，购买的现金管理产品余额为29亿元，募集资金账户中另有约27.25亿元。
光看账面，摩尔线程手里的钱确实不少。问题在于，这些钱其实早就被“花完了”。
半年报显示，摩尔线程的期末存货账面价值为35.50亿元，半年内暴增166%，占总资产的比重提升到近21%。其中，原材料达到15.1亿元。
与此同时，摩尔线程的预付款项达到13.44亿元，两者合计接近49亿元。
图源：摩尔线程2026年半年报
为什么一家账上躺着几十亿元的公司，还要提前把49亿元压进存货和供应链？
这就和摩尔线程的业务变化有关。
虽然的摩尔线程第一次进入公众视野的身份，是国产游戏显卡厂商。但现在的它，却是一家不折不扣的AI算力硬件公司，也就是卖计算卡的。
消费显卡生产出来，可以一张张卖给用户。如今摩尔线程承接的AI智算项目，卖的却是整套服务器甚至大型计算集群。
芯片、显存、服务器和其他物料都要提前备好，装好以后还要送到客户现场部署，再等待验收和回款。订单越多，公司需要提前压进去的钱也越多。
所以，摩尔线程选择先把货和供应链资源攥在手里。
这种做法也带来了风险。智算项目从签订订单到确认收入，往往需要经历备货、生产、部署和验收。客户需求一旦不及预期，提前准备的货就可能变成库存。
截至2026年上半年末，摩尔线程已经累计计提存货跌价准备2.2亿元，上半年资产减值损失达到3905万元。
图源：摩尔线程2026年半年报
比库存更能说明问题的，是现金流。
大量资金压在存货和项目里，客户验收以前，都很难重新回到账上。2026年上半年，摩尔线程经营活动产生的现金流净额为-21.69亿元，净流出规模较去年同期的11.64亿元接近翻倍。
图源：摩尔线程2026年半年报
摩尔线程现在依然有钱。只是按照AI智算业务的扩张速度，备货、交付和研发很快就会吞掉更多资金。
赴港上市，更像是在这场烧钱大战全面打响以前，继续往弹药库里补货。
至于摩尔线程为什么会从一家卖游戏显卡的公司，走到今天这门需要提前押上49亿元的生意，还得从“中国版英伟达”这条路说起。
游戏显卡，被挤到了角落
简单来说，摩尔线程想走的，就是英伟达曾经走过的路。
早期，英伟达的GPU主要服务PC游戏与专业图形渲染。随着AI基建热潮到来，GPU凭借强大的并行计算能力成为大模型的算力底座，英伟达也逐渐把生意重心搬到了数据中心。
摩尔线程的发家路线也大差不差。2022年11月，摩尔线程发布首款多功能GPU芯片“春晓”，并推出基于该芯片打造的游戏显卡MTT S80，以及面向企业市场的服务器显卡MTT S3000。
其中，MTT S80被视为国产GPU进军消费市场的重要一步。这是首款支持Windows环境和DirectX图形接口的国产显卡，用户可以把它插到电脑上打游戏；从纸面算力来看，它已经接近英伟达RTX 3060。
图源：摩尔线程官网
此前一轮“挖矿潮”中，英伟达显卡一度一卡难求，原价5000多元的中高端产品被炒至近万元。经历过这轮缺货和涨价，市场自然希望国内能出现第二个英伟达，MTT S80也因此承载了更大的期待。
为了改善使用体验，摩尔线程开始持续优化软件生态。截至2024年11月，围绕MTT S80这款显卡，公司累计推出25版驱动，兼容的游戏数量也从最初的100多款提升至上千款。
2022年，摩尔线程超过70%的营收，都来自桌面级图形加速业务。
图源：摩尔现象A股上市招股说明书
可对于一家想要追赶英伟达的国产GPU企业而言，只靠消费显卡很难活下去。
产品性能和兼容性需要长期打磨，研发投入又不能减少，前面还站着英伟达和AMD两大寡头。即使产品不断进步，摩尔线程也很难在短期内改变市场格局。
2022年至2023年，摩尔线程桌面级图形加速业务的年收入只有两三千万元，市场份额更是不值一提。2022年，这块业务的毛利率甚至跌至-116.47%，基本还处于亏本赚吆喝的阶段。
就在国产游戏显卡怎么看都不算一门好生意的时候，2023年的AI算力基建热潮来了。
大模型训练和智算中心建设，都需要处理海量计算任务。而GPU天生擅长同时完成大量计算，迅速成为AI训练和推理的重要硬件。
摩尔线程也开始调整方向，准备迎接这场泼天富贵。
2024年，摩尔线程AI智算业务首次形成规模，占公司营收的比例迅速提升至77.63%，成为最大的收入来源。
到了2026年上半年，在摩尔线程17.4亿元的收入中，云端产品贡献了16.9亿元，占比达到97.5%；包括S80桌面显卡、E300边缘AI模组在内的边缘和终端产品，收入合计只有约4100万元。
图源：摩尔线程2026年半年报
短短一年多时间，摩尔线程已经从“卖游戏显卡”，变成了“卖AI算力”。
推动这场变化的核心，是旗舰智算产品MTT S5000在2025年以来的规模化落地。围绕这款芯片，摩尔线程还推出了“夸娥”万卡级智算集群，可以支持万亿参数模型训练，进一步进入大模型训练和企业级AI应用场景。
图源：摩尔线程官网
目前，MTT S5000智算集群已经开始在北京、无锡、杭州等地落地，并进入互联网、运营商、科研机构和政务等多个领域。
从游戏显卡转向AI智算，摩尔线程终于走上了英伟达最赚钱的那条路。
只是，钱可以拿来备货、研发和交付，却很难在短时间内换来庞大的开发者群体和软件生态。
这才是摩尔线程与英伟达之间更难跨越的差距。
摩尔线程，离英伟达还差什么？
对于GPU企业而言，芯片只是起点。
英伟达能够建立今天的优势，很大程度上靠的是围绕CUDA构建的一整套生态体系。
图源：英伟达官网
开发者基于CUDA开发算法、模型和应用，企业基于这些应用采购英伟达GPU，而更多用户的加入，又进一步推动软件生态完善，最终形成正循环。
作为“中国版英伟达”，摩尔线程也想在国产GPU上搭出类似的生态，底座就是自主研发的MUSA架构。
图源：摩尔现象官方微信
MUSA的第一层价值，在于自主可控。它由摩尔线程自主研发，覆盖硬件与软件，不依赖CUDA运行。英伟达即使收紧CUDA生态，也无法直接让MUSA停摆。
更重要的是，摩尔线程没有从零搭建一套完全割裂的软件体系，而是通过兼容CUDA降低开发者的迁移成本。借助MUSIFY代码迁移工具，原本运行在CUDA生态中的部分应用，可以较低成本迁移到MUSA平台，减少重新开发的工作量。
目前，依托MUSA，摩尔线程已经推动MTT S5000智算集群完成多个大模型训练任务，并适配包括
但生态建设的问题在于，它不是靠兼容就能完成的。
CUDA用了二十年时间，才逐渐形成今天庞大的开发者社区和应用生态。兼容CUDA确实是一条降低进入门槛的捷径，但真正的护城河，仍然需要开发者、工具链和应用场景长期沉淀。
图源：摩尔线程官网
更现实的问题是，兼容也是一种“借力”。
只要英伟达继续扩大CUDA生态优势，或者通过技术和商业规则调整兼容边界，国产GPU企业仍然需要面对生态差距。
距离CUDA这样成熟的软件生态，摩尔线程还有很长一段路要走。
再上市，自然也是为了继续投入这场“生态追赶战”。
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