摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司2026年第一季度报告
公司代码：688795 公司简称：摩尔线程
摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司2025年年度报告摘要
第一节 重要提示
1、本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到www.sse.com.cn网站仔细阅读年度报告全文。
2、重大风险提示
详见公司2025年年度报告第三节“管理层讨论与分析”之“四、风险因素”所述内容，请投资者予以关注。
3、本公司董事会及董事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
4、公司全体董事出席董事会会议。
5、安永华明会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。
6、公司上市时未盈利且尚未实现盈利
√是□否
报告期内，公司归属于母公司股东的净利润、归属于母公司股东的扣除非经常性损益后的净利润分别为-100,078.65万元、-108,802.99万元，均为负值。截至2025年12月31日，公司经审计的母公司报表未分配利润为-142,866.83万元，母公司报表可供股东分配的利润为负值。
报告期内，公司保持战略定力，深耕全功能GPU架构研发，全力构筑强大的软件生态与开发者服务体系。随着芯片架构持续迭代、产品矩阵不断丰富及生态建设逐渐深入，公司持续投入相关研发资源。公司持续保持高强度的研发投入，研发投入占营业收入的比例为86.68%。
报告期内，公司实现营业收入150,552.51万元，较上年同期增长243.37%。归属于母公司股东的净利润、归属于母公司股东的扣除非经常性损益后的净利润分别较上年同期亏损收窄61,750.18万元、54,522.78万元，收窄比例分别达38.16%、33.38%。扣除股份支付影响因素后，公司2025年净利润为亏损64,810.98万元，较上年同期同口径净利润亏损收窄84,691.22万元，收窄比例达56.65%。公司将紧跟行业市场发展趋势，持续迭代升级芯片架构，丰富云边端产品矩阵，完善开发者生态建设，不断提升公司核心竞争力和业绩表现，积极回报广大投资者。
7、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案
公司2025年度拟不进行利润分配（包括不派发现金红利，不送红股，不以资本公积金转增股本及其他形式的分配）。以上利润分配预案已经公司第一届董事会第十七次会议审议通过，尚需公司股东会审议通过。
母公司存在未弥补亏损
√适用 □不适用
截至2025年12月31日，母公司期末可供分配利润为人民币-142,866.83万元。根据《上市公司监管指引第3号一一上市公司现金分红》等相关法律法规及《公司章程》的相关规定，公司目前不满足实施现金分红的前提条件。敬请广大投资者注意相关投资风险。
8、是否存在公司治理特殊安排等重要事项
□适用 √不适用
第二节 公司基本情况
1、公司简介
1.1公司股票简况
√适用 □不适用
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1.2公司存托凭证简况
□适用 √不适用
1.3联系人和联系方式
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报告期公司主要业务简介
2.1主要业务、主要产品或服务情况
摩尔线程自成立以来，以全功能GPU为核心，致力于向全球提供计算加速的基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。公司的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合AI和数字孪生的数智世界打造先进的计算加速平台。摩尔线程在国内GPU领域处于领先地位，基于自主研发的MUSA架构，公司率先实现了单芯片架构同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术突破，有力推动了我国GPU产业的自主可控进程。目前，公司的主要产品线包括云端产品线、边缘与终端产品线。
1、云端产品线
云端产品线目前主要包括云端智算板卡、智算一体机以及智算集群。
基础算力层面，云端智算板卡（如MTT S5000、MTT S4000、MTT S3000等）作为核心计算单元，为MoE混合专家模型、多模态模型、世界模型等前沿模型预训练及集群化推理优化设计，具备良好的计算性能与能效比；服务器层面，智算一体机（如D800等）服务于大规模AI训练与推理场景，通过高密度算力集成和创新散热设计，实现单节点多卡高效协同。
集群层面，公司智算集群（夸娥KUAE集群）可扩展至万卡及以上规模，采用先进网络架构和调度系统，满足AI研发机构和企业级智能化需求，支持超大参数模型预训练、多租户云服务与分布式推理。
2、边缘与终端产品线
边缘与终端产品线目前主要包括桌面图形加速显卡、专业视觉加速卡、边缘AI计算模组以及个人智算终端设备。
其中，桌面图形加速显卡与专业视觉加速卡是个人电脑、图形工作站进行高质量图形渲染与多媒体处理的核心器件。MTT S80作为国内首款支持Windows操作系统及DirectX 11/12图形API的消费级显卡，主要为大众用户提供流畅的3A游戏体验与日常娱乐计算支持；MTT X300则面向专业级市场，凭借其卓越的实时渲染与计算能力，深度赋能GIS（地理信息系统）、CAD（计算机辅助设计）、BIM（建筑信息模型）及非线性编辑等专业应用，解决国产终端在复杂三维展示中性能不足的痛点。
边缘AI计算模组主要面向机器人与边缘计算市场。该类产品基于公司自研的“长江”SoC芯片，采用创新的模块化设计，将全功能GPU、高性能CPU、NPU与VPU等异构算力高度集成。MTT E300模组可提供高达50 TOPS的INT8边缘AI算力，可以为无人机、AI智能体终端设备、工业机器人等边缘侧设备提供高性能、低延迟、强可靠的本地化AI推理与智能感知决策能力。
在个人智算领域，公司推出了以MTT AIBOOK为代表的系列个人智算终端设备。该产品搭载自研“长江”SoC芯片，通过集成全功能GPU算力核心，实现了办公应用与AI计算任务的异构协同。依托内置的MT AIOS操作系统及配套AI开发工具链，该终端支持端侧大模型及智能体的本地化部署与运行。
在技术实现层面，针对主流智能体框架，公司通过优化底层推理引擎与内存管理机制，提升了硬件对多步推理、长文本处理及实时交互任务的响应速度。同时，公司通过提供标准化的软硬协同部署接口，简化了模型量化、环境配置及接口调用流程，降低了开发者的使用门槛。该方案在保障数据隐私安全的同时，有效支持了端侧智能体的应用开发，进一步拓展了公司全功能GPU在个人终端及边缘计算场景的应用边界。
2.2主要经营模式
从产业模式来看，集成电路企业采用的经营模式主要分为IDM和Fabless（无晶圆厂）两种模式。公司自成立以来始终采用Fabless经营模式。
公司主要通过向客户提供基于全功能GPU芯片的板卡、智算一体机及智算集群等产品获取业务收入。公司专注于全功能GPU及相关产品的研发、设计与销售，负责制定GPU芯片的规格参数、完成芯片设计和功能验证、提供芯片设计版图、封装设计版图及板卡设计版图，而将晶圆制造、封装测试及板卡加工等环节委托给专业的代工厂商完成。针对智算一体机及智算集群，公司还需要采购相应配套的服务器、网络通信等设备与配件。公司采取“直销与经销并存”的销售模式。直销团队直接参与关键行业客户的商务谈判与签约；同时，公司积极依托经销网络拓展渠道，扩大产品在各区域市场覆盖率。
2.3所处行业情况
(1). 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
（1）行业发展阶段及基本特点
在国家“人工智能+”战略的推动下，人工智能正加速跨越技术中试阶段，全面赋能千行百业。当前，算力行业正呈现出由不同技术演进路径驱动的三大核心发展阶段与特点：
人工智能模型的持续迭代引领第一代大规模智算中心需求不断提升。大模型技术正经历从单一文本语言模型向多模态模型，再向具备物理世界理解能力的“世界模型”演进的范式转移。这种演进要求系统具备海量时空数据的时序处理能力，直接驱动了底层算力需求呈指数级增长。根据弗若斯特沙利文预测，中国AI芯片市场规模将由2024年的1,425亿元增至2029年的1.3万亿元，2025~2029年的复合增速高达54%。伴随大模型训练集群的规模化建设与推理需求的全面放量，第一代智算中心的扩容与升级正迎来确定性的高速增长空间。
以具身智能和AI4S（AI for Science）为目标的产业发展，正带领新一代通用超智算中心兴起。随着机器人产业的蓬勃发展，具有自主感知、决策与执行能力的具身智能产业步入快车道，实现从“数字空间”向“物理空间”的跨越；同时，AI4S在生命科学、材料科学等领域的广泛应用，也对复杂系统的物理仿真与计算提出了极高要求。这些前沿领域高度依赖于极高逼真度的物理世界仿真、大规模复杂场景的实时3D渲染以及端侧实时交互。在多模态与空间计算深度融合的背景下，单一的AI张量加速已无法满足复杂的应用落地需求，兼具强大AI并行计算、复杂图形渲染及物理仿真能力的全功能GPU，成为构建新一代通用超智算中心的核心底座。
人工智能代理系统的发展，正引领个人智算领域快速兴起。具备自主工作和演进能力的AI Agent系统正逐步改变人机交互与生产力组织方式。随着AI应用的深度普及，人工智能正加速向边缘侧与个人终端设备渗透。为了实现Agent的本地化部署、隐私保护与低延迟交互，市场催生了对高能效、高集成度异构算力的海量需求，推动了AI算力向个人消费侧的全面下沉，个人智算终端与边缘计算设备正成为智算行业新的强劲增长极。
（2）行业主要技术门槛
集成电路设计属于高度技术密集型行业，而随着人工智能演进路径的多元化发展，底层算力芯片在三大核心方向上面临着极高的多重技术门槛。
在支撑大模型迭代的第一代智算中心方向，算力竞争已从单卡性能演进为系统级的大规模集群能力，构建万卡甚至十万卡级别智算集群及全栈人工智能底层基础架构（AI Infra）形成了极高的核心壁垒。这不仅需要跨越超大规模无损组网、高带宽低延迟通信互联的技术鸿沟，保障超大集群在长周期、高负载下的系统级容错与稳定运行；更高度依赖底层软件栈的统筹调度，企业需具备深度优化复杂的并行计算策略和显存管理的能力。同时，随着大模型参数规模的爆炸式增长，底层硬件对FP8、FP4等低精度混合计算格式的硬件级加速支持变得至关重要，这是在千亿或万亿级参数大模型训练及推理时，突破内存墙瓶颈、实现极致能效比与极高集群算力利用率（MFU）的关键门槛。
在面向具身智能与AI4S的新一代通用超智算中心方向，单芯片层面的研发是一项极端复杂的系统工程，要求企业必须具备“全功能”架构的设计能力。这种架构要求芯片在同一套硬件底层和软件生态上，无缝协同处理高强度的AI张量计算、极高逼真度的物理世界仿真以及大规模复杂场景的实时3D渲染。在此场景下，不仅要求硬件具备支持复杂科学计算的FP64双精度浮点运算能力，还要求底层微架构必须原生支持AI生成式渲染与硬件级光线追踪等先进图形技术。这种跨越计算与图形边界的指令集定义及资源动态调度分配，要求企业必须全面掌握从前沿图形学到深度学习的大量底层关键技术，任何单一路径的技术积累都难以支撑这种复合型算力需求。
在面向AI Agent的个人智算与边缘计算方向，技术门槛集中体现在异构计算的高度集成与极致的能效比控制上。为了实现复杂智能体在端侧的本地化部署与低延迟交互，芯片必须在极度受限的功耗与散热条件下，将高性能CPU、全功能GPU与高能效NPU等异构算力单元进行深度融合。这不仅要求企业具备先进的SoC模块化设计与封装能力，还需要配套强大的轻量化推理软件栈，以实现在端侧设备上流畅运行百亿级参数大模型，这对软硬件协同优化的颗粒度提出了苛刻要求。
(2). 公司所处的行业地位分析及其变化情况
（1）行业地位
摩尔线程是国内极少数能够实现全功能GPU量产量销的厂商，公司已成功研发多款高性能、可对标国际主流竞品的GPU产品，产品在国内处于领先地位。公司自主掌握的MUSA统一系统架构、图形渲染及AI加速等核心技术，具有极高的研发壁垒与广泛的应用场景。
报告期内，公司依托核心技术的持续迭代，在多个关键业务场景实现重大突破，进一步巩固了在国产GPU领域的技术领先地位：
在大模型与智算基础设施领域，公司旗舰级训推一体全功能GPU智算卡MTT S5000单卡性能处于行业第一梯队，且实现了集群产品大规模商业化落地。该产品基于公司第四代芯片架构“平湖”打造，专为生成式AI时代的大模型训练、推理及高性能计算而生。MTT S5000不仅提供从FP8到FP64的全精度算力支持，其单卡AI（稠密）算力高达1,000 TFLOPS，并配备80GB超大显存、1.6TB/s显存带宽及约800GB/s的高速卡间互联带宽，核心指标已达到对标国际旗舰水准的技术高度。基于该旗舰产品，公司成功构建了夸娥（KUAE）万卡级智算集群，为超大规模模型的训练与推理提供了高性能的底层算力支撑。
在云原生与数字孪生场景，依托MTT S3000卓越的硬件级虚拟化与图形渲染能力，公司产品在云桌面及云端实时渲染等领域实现了广泛的落地。
在端侧智能与边缘计算领域，公司凭借自主研发的“全功能GPU+CPU+NPU+VPU”异构计算架构，确立了极具竞争力的技术领先地位。依托高度集成的“长江”SoC芯片及软硬协同生态，公司在多个核心应用赛道与国际标杆产品实现了技术对标。通过成功量产MTT AIBOOK算力本及多场景智能模组，公司已完整打通底层异构芯片到端云协同软硬件栈的技术闭环，未来将持续向具身智能与车载中央计算等前沿场景拓展，致力成为端云融合与实体经济智能化转型的国产算力基石。MTT E300模组用于满足行业智能体、智慧教育、具身智能、低空经济、智能座舱、智慧交通、工业智造、消费电子、智能家居等领域多样化的需求，为行业用户提供安全且自主可控的AI边缘计算解决方案。
（2）市场地位
公司凭借深厚的技术积淀，快速实现了全功能GPU技术的产业化输出与多场景落地。自2020年成立以来，公司先后推出五代GPU芯片架构（苏堤、春晓、曲院、平湖、花港），构建起覆盖云端、边缘与终端的完整产品矩阵。
凭借卓越的产品性能与完善的软硬件生态，公司在国产算力市场确立了坚实的领先地位，产品已渗透至多个高壁垒核心行业与应用场景。在云计算与算力服务领域，公司的MTT S系列智算卡已在多家智算中心及云服务平台实现部署，广泛支撑大模型训练、推理、智能体应用及科学计算的算力需求。公司是市场中为数不多的真正实现千卡级、万卡级大规模集群商业化应用落地的GPU供应商。摩尔线程于2025年12月发布“花港”架构，支持十万卡以上规模智算集群扩展。此外，公司还发布了MTT C256超节点的架构规划。产品采用计算与交换一体化的高密设计，旨在系统性提升万卡集群的训练效能与推理能力，为下一代超大规模智算中心构建兼具超高密度与极致能效的硬件基石；在IT基础设施与整机市场，公司与国内头部整机厂商、服务器品牌及信创生态伙伴建立了深度合作，成为国产高端算力整机与服务器的核心GPU供应商；在工业互联网、数字孪生与三维可视化等专业应用方向，公司产品深度赋能工业仿真、城市数字孪生及高保真3D渲染等复杂场景；在航空航天及政务等对自主可控与信息安全要求极高的关键领域，公司产品亦完成了重要的落地验证及应用；此外，在芯片模组、嵌入式计算及边缘AI等新兴领域，公司产品也已开始向下游合作伙伴渗透，逐步拓展端侧算力的应用版图。
随着产品在上述多个行业维度的全面开花，以及MTT S80等桌面级显卡在消费端兼容性的持续跃升，公司作为国内全功能GPU的领军企业，行业影响力正在加速扩大。公司多种形态的GPU产品广泛应用于云计算、科研、政务、低空经济、互联网、游戏等核心计算加速场景，广泛覆盖重大科技创新平台、云服务厂商、运营商、商业企业、互联网厂商、个人消费者等客户类型。公司不仅是国产替代的重要力量，更已成为驱动行业数智化转型的核心算力引擎。
（3）品牌地位
经过五年的快速发展，摩尔线程于2025年底成功完成科创板IPO，正式登陆资本市场，跻身国产GPU领域的领军上市企业行列。公司成功实现五颗芯片量产，构建了自主研发的全功能GPU技术路线与完整的MUSA软件栈，完成了从“技术突破”到“产业应用”的关键跨越。基于五颗GPU芯片构筑的完整产品矩阵，公司正全面赋能“云-边-端”多场景应用。公司核心技术的持续迭代有力保障了我国GPU领域的自主可控。摩尔线程深度参与多个国家部委发起的科研课题。凭借强大的研发底座与商业交付能力，公司已获评国家高新技术企业、国家级专精特新“小巨人”等核心资质，并获批成立博士后科研工作站。
自成立以来，公司累计荣获近百项国内外重要奖项，完成了从“全球独角兽”到上市公司的跨越。公司荣获“年度影响力上市公司”等重量级荣誉，充分彰显了作为中国科技创新排头兵的全球视野与资本市场长期投资价值。
技术标杆与硬核专利：两度获评“北京市数字经济标杆企业”（2024/2025）；SIGGRAPH Asia 2025 3DGS重建挑战赛银奖（2025）；海淀高价值专利培育大赛一等奖（2024）；雄安高价值专利大赛金奖（2024）；夸娥集群入选中关村论坛“百项新技术新产品榜单”（2024）；量子位年度人工智能领航企业（2025）；网易科技AI基础设施创新企业TOP 10（2025）。截至报告期末，公司累计申请的专利为1,854项，其中发明专利申请1,743项。
资本与市场双重认可：36氪“WISE最具商业价值企业”（2024）；蓝鲸新闻“年度影响力上市公司”（2025）；界面新闻“好公司50”（2025）；两度入选胡润“全球独角兽榜”（2023/2024）。
全球视野与行业地位：连续四年上榜《EE Times》“Silicon 100”（2022-2025）；2025胡润中国人工智能企业50强（2026）；《麻省理工科技评论》中国“50家聪明公司”（2025）。
(3). 报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
报告期内，全球人工智能与GPU产业正经历前所未有的技术共振与应用爆发，智算中心产业在“算力供不应求”的常态下加速演进，催生了一系列新技术、新产业与新业态。
（1）智算基础设施集群化演进，软件生态决定市场竞争力
在智算基础设施与新技术层面，随着DeepSeek等前沿大模型的发布，AI模型的“智力”水平快速提升，多模态和世界模型成为发展趋势。随着大模型参数量向十万亿级迈进，单卡性能的提升已无法满足庞大的训练与推理缺口。大模型推理面临迭代高速化、服务极致化、模型复杂化三大挑战。在此背景下，智算中心正加速向“超大规模集群化”方向演进。2025年，十万卡乃至超十万卡级别的超大型GPU集群已成为下一代大模型竞赛的“入场券”。这种超大规模集群不仅要求底层GPU具备极高的算力密度，运用以超节点为代表的硬件架构，更催生了对三级多轨无损组网、端到端零丢包通信以及系统级容错调度等AI Infra新技术的迫切需求，推动智算中心从传统的“硬件堆叠”向“软硬高度协同的AI工厂”模式转型。
软硬件系统级的深度协同成为提升有效算力的路径。摩尔线程于2025年世界人工智能大会（WAIC 2025）开幕前夕举办技术分享会，提出“AI工厂”理念。AI工厂的智能“产能”，由五大核心要素共同决定，其效率公式可概括为：AI工厂生产效率=加速计算通用性×单芯片有效算力×单节点效率×集群效率×集群稳定性。具体为，在AI基础设施建设中，计算功能的完备性与精度完整性是支撑多元场景的核心基石；强大的芯片有效算力是驱动AI工厂高效运转的核心动力；全栈系统软件实现关键技术突破，推动AI工厂从单点创新转向系统级效能提升；通过分布式并行计算技术，实现大规模节点的高效协作，推动AI基础设施从单点优化迈向系统工程级突破；零中断容错技术，提升集群的稳定性和可靠性。
在国产GPU市场，硬件性能差距逐步缩小，软件生态能力成为决定市场竞争力的最关键因素。英伟达CUDA平台作为全球AI计算领域的事实标准，凭借二十年持续迭代，构建起覆盖编程模型、编译器、算子库、调试工具、开发者社区的完整生态闭环，成为连接GPU硬件与上层人工智能模型、算法的核心枢纽。其生态价值核心在于大幅降低开发者门槛：无需深入掌握GPU底层硬件架构，即可通过通用编程语言与主流AI框架高效调用芯片并行算力，实现模型训练与推理的低代码迁移、高性能释放、快速部署落地。进入大模型与AI Agent时代，算子高频更新、算法快速迭代、场景快速拓展成为行业常态，软件生态的响应速度与完备度直接决定AI芯片的易用性、模型适配效率与商业化落地丰富度。完备的软件生态可实现对新模型、新算子的Day0级适配，保障大模型训练推理的算力高效利用、性能稳定输出。底层硬件设计与上层软件工具链、算子库、编译器的紧密配合，方能最大化发挥芯片理论算力、提升开发者使用体验，并支撑人工智能应用向具身智能、行业智能体、多模态交互等新兴场景持续延展。
（2）AI Agent与具身智能爆发，云边端算力提出差异化要求
在应用与新产业生态层面，人工智能代理与具身智能成为驱动算力需求爆发的两大新引擎。全球算力重心正从预训练阶段逐步向后训练优化与推理部署阶段延伸，依托强化学习、思维链等前沿算法迭代，持续投入算力资源可进一步提升模型智能能力并拓展商业化空间，多维度算力需求共同推动人工智能在云端、边缘与终端协同落地。2025年，AI Agent市场迎来结构性爆发，其具备的自主规划、执行与演进能力，正作为“新数字劳动力”席卷全球企业级与消费级市场，极大拉动了云端与边缘侧的推理算力需求。云端承担高复杂度训练与核心推理任务，边缘及终端则侧重即时响应、轻量化智能处理，不同场景对算力的能效与部署灵活性提出差异化要求，也推动GPU产品在云端与端侧持续演进适配。与此同时，具身智能产业步入快车道。多模态感知、高保真物理世界仿真与端侧实时运动控制，对底层芯片的AI张量计算与复杂图形渲染能力提出了前所未有的复合型挑战，全功能GPU凭借其综合优势，正成为构建具身智能底座的核心算力引擎。
（3）“算力上星”引领新业态，天基算力网拓宽应用边界
在空间计算与前沿新模式层面，“算力上星”与天基算力网成为2025年最具颠覆性的新业态之一。通用大模型已成功实现全球首次太空在轨部署。通过搭载高性能GPU的计算卫星与星间激光通信技术，太空计算基础设施正逐步成型。这种将算力部署至近地轨道、实现“算力上天、在轨组网、模型上天”的新模式，不仅打破了传统地面算力的空间局限，更极大拓宽了全功能GPU在极端环境与深空探测等高壁垒场景下的应用边界，为未来泛在算力网络的发展指明了新方向。
根据弗若斯特沙利文预测，随着AI和大数据技术的广泛应用，中国算力规模呈现快速增长态势，整体规模从2020年的136.20 EFLOPs增长至2024年的617.00 EFLOPs，期间年均复合增长率为45.9%；预计到2029年中国算力总规模将达到3,442.89 EFLOPs，预测期年均复合增长率达40.0%。其中，智能算力是引领算力规模指数级增长的核心，其规模从2020年59.20 EFLOPs增长至2024年的438.07 EFLOPs，期间年均复合增长率高达64.9%，预计在2025年至2029年期间，智能算力将以45.3%的年均复合增长率增长至3,035.91 EFLOPs，这一增长趋势的主要推动力在于AI技术的深入应用，促进了对高性能计算能力的强烈需求，推动智能算力持续扩容。
2、公司主要会计数据和财务指标
3.1近3年的主要会计数据和财务指标
单位：元 币种：人民币
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3.2报告期分季度的主要会计数据
单位：元 币种：人民币
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季度数据与已披露定期报告数据差异说明
□适用 √不适用
3、股东情况
4.1普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前10名股东情况
单位: 股
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存托凭证持有人情况
□适用 √不适用
截至报告期末表决权数量前十名股东情况表
□适用 √不适用
4.2公司与控股股东之间的产权及控制关系的方框图
□适用 √不适用
4.3公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图
√适用 □不适用
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4.4报告期末公司优先股股东总数及前10名股东情况
□适用 √不适用
4、公司债券情况
□适用 √不适用
第三节 重要事项
1、公司应当根据重要性原则，披露报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。
2025年，公司实现营业收入150,552.51万元，较上年同期增长243.37%。公司毛利总额达到98,718.61万元，较上年同期增长218.43%。整体毛利率水平达到65.57%。归属于上市公司股东的净利润-100,078.65万元，亏损金额较上年同期收窄61,750.18万元，收窄比例达38.16%。归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润-108,802.99万元，亏损金额较上年同期收窄54,522.78万元，收窄比例达33.38%。扣除股份支付影响因素后，公司2025年净利润为亏损64,810.98万元，较上年同期同口径净利润亏损收窄84,691.22万元，收窄比例达56.65%。
2、公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终止上市情形的原因。
□适用 √不适用
证券代码：688795 证券简称：摩尔线程 公告编号：2026- 014
摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司
关于2025年度募集资金存放、管理
与实际使用情况的专项报告
本公司董事会及全体董事保证本公告内容不存在任何虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并对其内容的真实性、准确性和完整性承担法律责任。
按照中国证券监督管理委员会《上市公司募集资金监管规则》、上海证券交易所颁布的《上海证券交易所科创板上市公司自律监管指引第1号一一规范运作》的要求，摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司（以下简称“公司”或“摩尔线程”）编制了2025年度募集资金存放、管理与实际使用情况的专项报告，具体如下：
一、募集资金基本情况
（一）实际募集资金金额和资金到账时间
2025年10月30日，中国证券监督管理委员会发布《关于同意摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司首次公开发行股票注册的批复》（证监许可〔2025〕2423号），公司首次公开发行人民币普通股（A股）7,000.00万股，发行价格为人民币114.28元/股，募集资金总额为人民币799,960.00万元，扣除发行费用后，公司实际募集资金净额为人民币757,605.23万元。本次募集资金于2025年11月28日全部到位，安永华明会计师事务所（特殊普通合伙）对公司本次公开发行新股的资金到位情况进行了审验，并于2025年11月28日出具了《摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司验资报告》（安永华明（2025）验字第70062132_A03号）。
（二）募集资金使用和结余情况
报告期内，募集资金专项账户共用于募集资金投资项目（以下简称“募投项目”）支出为人民币17,012.72万元。截至2025年12月31日，累计用于募投项目支出为人民币17,012.72万元，累计收到的利息及扣减手续费净额为人民币95.19万元，募集资金余额为人民币760,232.19万元。具体明细如下：
(下转86版)
证券代码：688795 证券简称：摩尔线程
本公司董事会及全体董事保证本公告内容不存在任何虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并对其内容的真实性、准确性和完整性依法承担法律责任。
重要内容提示
公司董事会及董事、高级管理人员保证季度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
公司负责人、主管会计工作负责人及会计机构负责人（会计主管人员）保证季度报告中财务信息的真实、准确、完整。
第一季度财务报表是否经审计
□是 √否
一、主要财务数据
(一)主要会计数据和财务指标
单位：元 币种：人民币
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注：数据如有尾差系四舍五入所致。
(二)非经常性损益项目和金额
√适用 □不适用
单位:元 币种:人民币
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对公司将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号一一非经常性损益》未列举的项目认定为非经常性损益项目且金额重大的，以及将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号一一非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目，应说明原因。
□适用 √不适用
(三)主要会计数据、财务指标发生变动的情况、原因
√适用 □不适用
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二、股东信息
(一)普通股股东总数和表决权恢复的优先股股东数量及前十名股东持股情况表
单位：股
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持股5%以上股东、前10名股东及前10名无限售流通股股东参与转融通业务出借股份情况
□适用 √不适用
前10名股东及前10名无限售流通股股东因转融通出借/归还原因导致较上期发生变化
□适用 √不适用
三、其他提醒事项
需提醒投资者关注的关于公司报告期经营情况的其他重要信息
□适用 √不适用
四、季度财务报表
(一)审计意见类型
□适用 √不适用
(二)财务报表
合并资产负债表
2026年3月31日
编制单位：摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司
单位：元 币种:人民币 审计类型：未经审计
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公司负责人：张建中 主管会计工作负责人：薛岩松 会计机构负责人：赵媛媛
合并利润表
2026年1一3月
编制单位：摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司
单位：元 币种:人民币 审计类型：未经审计
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本期发生同一控制下企业合并的，被合并方在合并前实现的净利润为：0元，上期被合并方实现的净利润为：0元。
公司负责人：张建中 主管会计工作负责人：薛岩松 会计机构负责人：赵媛媛
合并现金流量表
2026年1一3月
编制单位：摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司
单位：元 币种：人民币 审计类型：未经审计
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公司负责人：张建中 主管会计工作负责人：薛岩松 会计机构负责人：赵媛媛
2026年起首次执行新会计准则或准则解释等涉及调整首次执行当年年初的财务报表
□适用 √不适用
特此公告。
摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司董事会
2026年4月24日
