📅 2026-03-13
❓ 投资者提问：
公司是国内唯一实现全功能GPU量产量销的厂商，这一先发优势是否能让公司在国产替代中抢占更多市场份额？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。公司以全功能GPU为核心，基于自主研发的MUSA架构，成功开发出支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多场景的全功能GPU芯片。MUSA架构的全功能GPU路线具备更强的计算通用性、更优的技术演进能力、更高的生态兼容性以及更广泛的市场适应性。未来公司将持续进行技术研发迭代及产品矩阵布局，为客户提供更具竞争力的解决方案，同时统一架构的全功能GPU还具备了对存量市场的应用软件更佳的兼容性以及对未来创新应用的通用性，能更好地满足客户的需求。谢谢！
❓ 投资者提问：
从“苏堤”到“曲院”再到“平湖”，公司每年迭代一代GPU架构的研发节奏，是否能保障在国产替代浪潮中保持技术领先？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。基于自主研发的MUSA架构，公司成功开发出支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多场景的全功能GPU芯片。MUSA架构支持FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、FP8和INT8等多种计算精度，具备高度的灵活性和扩展性。公司至今已推出五代GPU架构（苏堤、春晓、曲院、平湖、花港），覆盖AI智算、专业图形加速及桌面级图形加速等领域，构建了完整的产品矩阵，公司产品在部分性能指标上已接近或超过国际先进水平，未来公司将持续推动技术创新发展。谢谢！
❓ 投资者提问：
创始人张建中是否曾担任英伟达全球高级副总裁、中国区总经理职务？其行业资源和经验是否为公司的生态建设和客户拓展带来重要助力？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。公司创始人张建中先生曾于2006年4月至2020年9月于英伟达任全球副总裁，大中华区总经理，张建中先生的经验和资源将为公司的整体发展带来重要帮助。谢谢！
❓ 投资者提问：
公司最新的MTT S5000 AI芯片在大模型训练中的实际表现如何？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。公司最新的MTT S5000基于第四代MUSA架构“平湖”打造，是专为大模型训练、推理及高性能计算而设计的全功能GPU智算卡。2026年春节前后，凭借MUSA架构卓越的生态兼容性和广泛的算子库，MTT S5000已高效完成对GLM-5、MiniMax M2.5及Qwen3.5等SOTA大模型的深度适配。在Qwen、DeepSeek等主流大模型的实测中，依托原生FP8硬件加速，模型训练性能实现了30%以上的显著提升。基于这一技术突破，整体性价比也同步优化超过30%，为企业和科研机构高效训练大模型、加速迭代进程并抢占发展先机提供了有力支持。谢谢！
❓ 投资者提问：
首届MUSA开发者大会将聚焦3DGS等技术，公司在开发者生态建设上的投入，预计能为后续产品落地带来哪些助力？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。生态建设是GPU行业的核心壁垒与价值所在，公司构建了从硬件工具、算力支撑到人才培养的赋能体系。以摩尔学院为平台，公司已构建起产教融合的开发者成长体系。截至首届MUSA开发者大会举办日，该平台已汇聚近20万名开发者与学习者，并通过“国产计算生态与AI教育共建行动”将前沿技术与产业实践带入全国200多所高校，吸引超10万名学子参与。首届MUSA开发者大会上公司宣布建设MUSA生态中心，同时发布MUSA开发者计划，旨在为从AI学习探索到科研创新的各阶段创新者，提供算力支持与技术赋能。谢谢！
❓ 投资者提问：
第四代“平湖”架构实现800GB/s片间互联速率和80GB显存，这一性能升级对AI大模型训推效率的提升幅度有多大？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。公司第四代“平湖”芯片架构大幅提升了AI算力，基于第四代“平湖”架构打造的MTT S5000率先实现硬件级原生FP8 计算精度支持，其单卡AI稠密算力最高可达1000TFLOPS，配备80GB显存，显存带宽达到1.6TB/s，卡间互联带宽为784GB/s，完整支持从FP8到FP64的全精度计算。同时，依托MUSA全栈平台，S5000实现了对PyTorch、Megatron-LM、vLLM及SGLang等主流AI生态的深度兼容与平替。‘零成本’迁移能力极大地缩短了客户的部署周期，显著降低了算力切换的综合成本，为规模商业化扫清了落地障碍。无论是构建万卡级超大规模训练集群，还是部署高并发、低延迟的在线推理服务，MTT S5000均展现出对标国际主流旗舰产品的卓越性能与稳定性，构建坚实、易用的国产算力底座。谢谢！
❓ 投资者提问：
请问公司有没有在谷歌tpu方向有研发
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。摩尔线程以全功能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，请持续关注公司后续产品信息。谢谢！
❓ 投资者提问：
公司在FP8混合精度计算方面的技术突破对AI训练有何意义？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。公司在FP8技术研发上取得了系统性突破，是国内少数掌握该项技术的GPU厂商，在全球与英伟达保持技术同步。经过持续技术攻关，公司形成了从芯片设计到应用部署的FP8完整技术栈。该技术栈为AI模型训练推理提供了新的效率基准，也为图形渲染、流体仿真等传统高性能计算领域开辟了新的技术路径，具有广泛的产业应用前景。谢谢！
❓ 投资者提问：
针对AI产业的快速变化，公司的产品迭代和技术研发是否具备足够的灵活性，能快速响应市场需求？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。近年来公司把握市场发展机遇，专注于技术研发和产品创新，持续推出具有行业竞争力的全功能GPU产品。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。未来公司将持续进行产品研发迭代及矩阵布局，不断突破积累核心技术，建设专业人才梯队，深化客户合作生态，为千行百业的高质量发展赋能。谢谢！
❓ 投资者提问：
公司核心研发团队多来自NVIDIA、Intel等顶尖企业，硕博占比超78%，这种人才优势如何保障新一代芯片研发的效率和成功率？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。GPU芯片的研发设计具有技术密集型和经验密集型特征，需要大量高素质人才，包括芯片设计师、硬件工程师、驱动程序和AI软件开发人员等，人才储备已经成为公司发展壮大最重要的战略资源。公司核心团队成员多来自国际龙头企业，具备丰富的先进GPU研发经验。根据公司招股书中披露的信息，截至2025年6月30日，公司研发人员占比77.81%，研发人员中超过75%具备硕士及以上学历。未来，公司将进一步构建规范管理体系与完善人才发展机制，打造国际一流技术团队，持续加速核心技术的攻关，为公司在高性能GPU市场与国际巨头竞争奠定坚实支撑，保障公司未来持续发展，助力中长期战略目标的顺利实现。谢谢！
❓ 投资者提问：
摩尔线程的全功能GPU集成四大引擎（AI计算、图形渲染等），这种“瑞士军刀”式设计相比单一功能GPU，在拓展应用场景上有哪些独特优势？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。根据功能定位，GPU主要分为全功能GPU、图形GPU和GPGPU。摩尔线程定位全功能GPU，这类GPU具备功能完备性与计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性以及兼容性等方面更具优势，能够更好地适应未来新兴及前沿计算加速应用场景的需求。与其他类型的GPU相比，全功能GPU可满足更广泛的应用需求。在世界模型、具身智能、物理AI等未来AI的发展趋势下，全功能GPU拥有更多的竞争优势，可适配未来更多的应用场景，满足多功能与全精度的需求，具有更大的灵活性和通用性。谢谢！
❓ 投资者提问：
公司是国内首家支持全计算精度的GPU企业，FP8原生计算能力是否已满足主流大模型（如DeepSeek V3）的训练需求，适配进度如何？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。训练侧，公司基于原生FP8能力完整复现顶尖大模型训练流程，并在多项关键精度指标上达到国际主流水平。技术层面实现关键优化：Flash Attention算力利用率超95%，并突破FP8累加精度等关键技术瓶颈，充分释放国产GPU在大模型训练中的性能潜力。谢谢！
📅 2026-03-03
❓ 投资者提问：
自研3DGS基础库LiteGS获SIGGRAPH Asia银奖，其10.8倍训练加速的技术优势，将如何转化为数字孪生、VR/AR领域的商业价值？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。2025年12月17日，在香港举办的全球图形学领域备受瞩目的顶级学术盛会SIGGRAPH Asia 2025上，公司在3DGS重建挑战赛中凭借自研技术LiteGS出色的算法实力和软硬件协同优化能力，斩获银奖，再次证明公司在新一代图形渲染技术上的深度积累与全球学术界的高度认可。3DGS凭借高渲染质量与实时渲染速度，在计算机图形学与视觉领域实现了显著突破。该技术通过数以百万计的各向异性三维高斯基元来表示三维场景，以实现逼真的渲染效果，并在自动驾驶、虚拟现实、数字孪生等领域展现出巨大潜力。未来公司将继续深耕图形、人工智能与高性能计算的融合创新，与全球产学研伙伴深化合作，共同构建更高效、开放、智能的图形计算生态，为行业进步与用户价值创造提供坚实支撑。谢谢！
❓ 投资者提问：
随着算力需求从云端向边缘延伸，公司“云边端”全栈布局是否能形成协同效应，提升整体市场竞争力？
💬 董秘回复：
尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。公司坚持端云智能算力融合创新的规划，布局端侧推理芯片与云端训练集群的架构级协同，研发自适应算力分发与模型动态切分技术。在端侧场景聚焦AIPC、机器人等智能终端市场，开发轻量化推理引擎与隐私计算框架，实现端云算力的无缝衔接与弹性伸缩。建立面向新兴产业的算力即服务（CaaS）模式，提供从模型预训练、后训练、推理优化到应用部署的全栈支持，提升整体市场竞争力。谢谢！
