摩尔线程沐曦燧原三季报：单季营收齐破12亿，合计仍逊寒武纪

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到10月31日，摩尔线程、沐曦、燧原科技的三季报已经全部公布完毕。

三家头一回在同一季度集体做出十亿元级别的收入。摩尔线程第三季度进账15.52亿元，同比增长1773.92%；沐曦15.00亿元，同比增长367.12%；燧原未单独披露季度数字，按前三季度减半年报倒算，营收约12.12亿元。沐曦和燧原单单这一个季度，就超过了自己上半年的收入。

利润端也冒出两个第一次。摩尔线程第三季度扣非净利润2007万元——这是剔除补贴、资产处置等一次性收益后剩下的主业利润，账面首次转正；沐曦第三季度扣非归母净利润3.08亿元，同比增长261.63%。

代价则体现在另外两张表上。前三季度，三家经营现金流净额合计流出66.64亿元，相当于同期收入的78.9%；预付款项合计126.22亿元，达到同期收入的1.49倍；扣非归母净利润加起来仍亏着6.34亿元。

单季收入上，摩尔线程、沐曦、燧原三家之和已略微超过寒武纪，但前三季度仍差10.81亿元。三家扣非合计亏损6.34亿元，寒武纪扣非净利35.23亿元；经营现金流三家净流出66.64亿元，寒武纪为正2.28亿元。收入在追赶，利润和现金流的差距却没能同步收窄。

一颗AI芯片要交付，先得跨过三道不在厂商手里的坎：晶圆怎么排产，HBM高带宽内存供不供得上，客户手里的软件不改代码能不能跑起来。三家眼下忙的其实是同一件事——拿当期收入和募集来的钱，去换上游产能的排队资格。

所以看这三家公司，资产负债表上的预付款、现金流量表上的缺口，比营收和利润更能说明行业走到了哪一步。

营收：三家合起来，还不及一个寒武纪

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表1三家2026年1—9月主要财务指标

2026年前三季度，摩尔线程营收32.89亿元，同比增长319.15%；沐曦28.24亿元，增长128.45%；燧原23.32亿元，增长331.74%。三家合计84.45亿元。

参照系是另外两家。寒武纪前三季度营收95.26亿元，同比增长106.76%；海光信息149.55亿元，增长57.58%。三小龙的营收加总比寒武纪一家还少10.81亿元，不到海光的六成。

利润端的落差更大。摩尔线程归母0.38亿元、扣非亏1.31亿元；沐曦归母6.39亿元、扣非赚2.59亿元（上年同期亏3.93亿元）；燧原归母亏7.54亿元、扣非亏7.62亿元。三家扣非合计亏损6.34亿元。同一区间，寒武纪归母37.15亿元、扣非35.23亿元，海光归母28.47亿元。

把非经常性损益剔掉，三家当中只有沐曦还在赚钱。

研发投入上，三家比已经赚钱的公司下手更重。前三季度摩尔线程砸进13.40亿元，占营收40.7%；沐曦8.28亿元，占营收29.33%；燧原这一项没有单独披露。已经盈利的寒武纪，研发投入占营收反倒只有12.86%。

三家现金流都不乐观：前三季度经营现金流净额加在一起是-66.64亿元。寒武纪账上利润最多，这一项也只有正的2.28亿元，仅相当于净利润的6.1%，第三季度还净流出0.84亿元；海光前三季度则为-24.43亿元。

产品：三条路线

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表2三家旗舰产品关键规格对照

三家的芯片并不是同一种东西。

摩尔线程是唯一咬住全功能GPU的一家。一颗芯片同时扛起AI计算、图形渲染、科学计算和视频编解码，遇到渲染、数字孪生、云桌面这类混合负载，比较容易插进运营商已有的体系。主力产品MTT S5000基于第四代MUSA架构“平湖”和PH100芯片，公司口径下单卡FP8稠密算力最高1000 TFLOPS，夸娥万卡集群算力10 EFLOPS，面向下一代的新架构“花港”还在研发中。

沐曦把“通用GPU加软件栈加超节点”这条链路走得最完整。曦云C600今年5月量产，144GB HBM3e、带宽3.6TB/s，官方称已跑通全流程国产供应链闭环；曦景S600超节点单机柜64卡全互连，可扩至万卡。

燧原绕开通用GPU，选的是基于自研GCU架构的DSA专用路线，八年间迭代出四代架构、五款云端芯片。三代邃思320累计出货已超过16万卡；四代邃思400原生支持FP8与128卡全互联，公司称有望年内小批量交付。系统层面，燧原有ESL32/64超节点，还与中兴通讯联合研发了正交零线缆的ESL64-O。它用通用性换取推理场景的能效和性价比，32.15%的毛利率仍足以进入头部互联网客户。不过2023至2025年，燧原加速卡收入八成以上来自推理，训练场景尚未落地；兼顾训练与推理的L600今年9月才拿到首批回样，大规模交付还没开始。

三家还有个一致的动作：不再只卖板卡，而是转向超节点、机柜和集群。工信部数据显示，截至9月底，我国智能算力规模达2592 EFLOPS，同比增长146%。比拼的重心已从单卡性能转到集群协同效率。

生态：兼容CUDA是入场券，不是护城河

面对英伟达的CUDA生态，摩尔线程和沐曦选择兼容，燧原不兼容。

兼容本身是分层的。驱动和运行时跟芯片物理架构绑死，这一层谈不上谁兼容谁；真正能兼容的，只有工具库和应用这两层。

摩尔线程的MUSA对齐CUDA 12.8，761个接口做了兼容，PyTorch的3194个算子全部支持，还配了MUSIFY迁移工具，vLLM和SGLang的官方支持也已经拿下。沐曦的MXMACA拉了4490个真实CUDA项目来测，其中4173个能直接跑通，成功率92.94%，接口命名和内存语义都刻意往CUDA上靠。燧原走的是另一条路，自研TopsRider，压根不碰兼容，想法是在确定的负载上把效率做上去，让客户自己算完账愿意承担迁移成本。眼下愿意陪它改的，只有腾讯这一个超大客户。

华为昇腾被称作国产芯片“扛把子”，它选的是全栈自研：达芬奇架构、CANN软件栈、MindSpore框架。昇腾不叫兼容，叫翻译，约80%的CUDA API能覆盖，代价是15%到20%的性能损耗。生态规模上，昇腾比三小龙大出一截，并且已经进入规模交付阶段。

三家和昇腾的差别，说到底在阶段。摩尔线程和沐曦解的是“存量CUDA代码怎么低成本搬过来”，导入快，可代价是要一直追CUDA版本，兼容层自身也有损耗。燧原赌的是“效率足够高，迁移成本可以接受”。昇腾生态最大，迁移的绝对成本也最高。

兼容CUDA能压低的，只是第一轮采购的决策成本。到了复购，看的是迁移之后的实际算力利用率。客户进来之后不后悔，才算真有生态。

客户：第一轮看订单，第二轮看复购

客户这一栏，燧原最集中。

燧原的第一大股东是腾讯及其关联方，持股20.26%，同时腾讯也是它的第一大客户。2025年，燧原直接卖给腾讯的收入，加上走腾讯指定整机厂商AVAP模式实现的销售，两项合起来占到营收的83.79%；前五大客户合计占比96.89%。它的芯片已经嵌进腾讯的在线会议、社交、游戏AI、搜索广告推荐等推理场景，腾讯花多少钱扩产，燧原的营收曲线就跟着走成什么样。早期靠着这层绑定，商业化跑通了，可体量相当的第二个客户至今没出现。

三家里摩尔线程的客户名单覆盖面最广：互联网及云服务商、词元服务商、运营商、智算中心、科研政企都列在其中。最拿得出手的一单，是2026年9月与京东云联手建设十万卡全功能GPU集群——国产GPU头一回进入头部云厂商的十万卡级核心集群。智算中心方面，无锡惠山国产智算中心一期已满载运行，集群上20多家客户在测试或使用；智源研究院还曾用它家的千卡集群训练具身大脑模型。不过名单长不代表依赖就分散：2025年前五大客户依然贡献了91.36%的销售额。

沐曦的客户结构像座金字塔。塔尖是阿里、腾讯、字节跳动这些互联网巨头，贡献超60%营收；塔身站着新华三、浪潮信息、超讯通信等集成商，向金融、教育、能源等行业渗透；塔基则是覆盖10余个智算集群的算力网络。落地的数字摆在这里：阿里巴巴智算中心有400台搭载沐曦GPU的服务器在跑，腾讯推荐算法系统部署了6000多张沐曦加速卡。曦云C600首批客户有国家电网、工商银行、字节跳动、商汤科技等12家头部机构，全国产供应链资质帮它拿到了进入政务、金融、能源领域的准入基础。前五大客户占比从2022年的100%一路降到2025年的61.46%，在三小龙里是最低的，可塔尖仍占六成以上，互联网大厂采购节奏依旧是最大的变量。

三家的集中方式各不相同。沐曦的集中度在系统性下降，政企和集成商在下面垫了一层缓冲；摩尔线程客户品类最宽，收入却还是压在少数大客户和几个重大项目上；燧原的订单能见度最高，对单一客户的依赖也最深。三家的复购率都没有披露。第一轮替代可以靠政策窗口和股东关系推着走，第二轮就只能看产品好不好用。

瓶颈：三道关卡都不在手里

三张资产负债表上，最扎眼的是同一栏：预付款项。燧原77.09亿元，摩尔线程25.99亿元，沐曦23.14亿元，合计126.22亿元，是三家同期收入合计的1.49倍。现金压力和存货膨胀，指向的是同一个约束。先进制程、先进封装、HBM，这三道关卡，都不是国产GPU厂商自己能说了算的。

头一道是晶圆。燧原走中芯国际7nm加长电科技封装，是三家里国产化程度最高的一条线，代价是要接受国内代工厂眼下的工艺上限和排产节奏。摩尔线程和沐曦的先进制程同样卡在代工产能上，能拿到多少晶圆，直接决定能确认多少收入。

第二道是先进封装，也就是把多颗芯片拼到一起的环节。这类产能本身稀缺，抢的是和AI服务器同一批产线。排得上队，下一代产品才谈得上问世。

第三道是HBM。沐曦C600和燧原L600都堆到了144GB HBM3e、3.6TB/s，摩尔线程S5000是80GB HBM3。显存差一倍，能装下的模型规模和推理吞吐就不是一个量级，而2026年HBM3e的供给全球都紧。

三家给出的应对措施一样：提前把现金换成产能。摩尔线程前三季度营收32.89亿元，同期存货升到33.63亿元，比年初增加20.31亿元；经营现金流净流出33.09亿元，其中20.31亿元压在存货上，占61%。这些钱买的是晶圆和HBM的位置。

燧原的现金就是这么花出去的，经营现金流-20.17亿元。S60已经规模出货，L600已回片、等待批量交付，中间这段备货期必然要烧钱。53.24%的资产负债率是三家里最高的，说明除了股权融资，它也在靠负债撑过这个周期。

沐曦的报表最干净：资产负债率6.15%，经营现金流-13.38亿元，三家里面流出最少。但这一缺口和它的营收规模对不上，说明回款质量或预付策略比另外两家更保守。保守的好处是抗风险能力强，代价是抢产能的时候出手不够快。

这一轮是各家在备货赌产能，花钱把未来的供给买成确定的。谁先订下2027年的产能、在保供上稳住，谁才有资格谈产品竞争力。

三小龙在牌桌上的真实位置

把三家放回牌桌。2026年前三季度，三小龙营收合计84.45亿元，是海光的56%、寒武纪的89%。利润端差距更大，三家扣非合计亏损6.34亿元，而寒武纪一家归母利润37.15亿元、扣非净利35.23亿元，海光归母利润28.47亿元。

若按IDC的出货量口径看，排位就直观多了。2026年上半年，国内数据中心AI加速器出货合计约200.8万颗，排在前十的厂商见下表。

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表3 2026年上半年中国数据中心AI加速器厂商出货量前十（IDC，按出货量口径）

这十家加起来出货178.2万颗，在200.8万颗里占到88.7%（依据上表测算）。三小龙中有两家挤进前十，另一家落在门外。摩尔线程出货5.6万颗、份额2.8%，列第七，是国产GPU厂商中出货最多的一家；沐曦出货2.6万颗、份额1.3%，列第九。燧原科技没进前十，出货约0.9万颗、份额0.4%，与天数智芯并列第13位。燧原出货偏少，跟它的收入结构有关：收入高度集中在腾讯的推理场景，卡单价高、项目集中，按“颗数”算自然吃亏。

按收入计和按颗数计，本来就是两套不同的计量逻辑。非GPU市场里，华为、平头哥、昆仑芯、寒武纪四家合起来拿走了95%的份额；前十名中，昇腾、平头哥、寒武纪、昆仑芯、清微智能走的都是非GPU或专用加速路线，英伟达和AMD则属于海外GPU。

国产替代在经济性上已经站得住，剩下的难题是迁移成本。英伟达在华受限之后，H200单卡被加上合规成本，渠道报价卖到30万-40万元；性能相当的国产卡定价6万-18万元。摩根士丹利预计，中国AI芯片自给率会从2025年的35%升到2026年的45%，2027年达到68%。换不换已不成问题，问题是换谁的、迁移成本能承受多少。前半个问题由供给决定，后半个由生态决定。

行业真正的瓶颈在供货，不在需求。昇腾眼下主力旗舰910C卡在中芯国际7nm良率与HBM供应这两重瓶颈上。华为轮值董事长徐直军今年9月在华为全联接大会上表示，他相信基于新一代产品950DT的训练表现非常不错，明年大量模型的训练会构筑在950DT超节点上，但制约它进一步推广的是供货能力，目前昇腾满足国内市场需求还远远不足。徐直军说：“现在能产多少就供多少，我们希望产业链加快扩产，快一点、多产一点”。

三小龙的存货和现金流数据摆在那里，整个国产算力行业都能对上这个判断。到2026年，中国算力自己造芯片、自己搭万卡集群、自己跑主流大模型，这几件事都能办成。真缺的是产能和良率，还有一套软件栈——让开发者一行代码都不用改。前两样能拿钱和订单去换时间，第三样没别的办法，只能一年一年熬。