最近上市公司三季报密集落地，28 日晚摩尔线程披露，30 日晚沐曦、燧原跟上，国产 GPU 五小虎成绩单相继出炉。对比来看，摩尔线程属于这个板块综合质地最好的第一梯队，收入和毛利规模领先，物理 AI 又给全功能 GPU 路线打开了新的空间。

五小虎财务摊开比，摩尔的家底最厚

壁仞、天数智芯为港股，未披露三季报，涉及到五家公司的比较用统一口径半年报，前三季度主要是看摩尔、沐曦、燧原这三家，全部采用正式披露的三季报。

从前三季度看，摩尔收入 32.89 亿元，高于沐曦的 28.24 亿和燧原的 23.32 亿。同期毛利达到 17.66 亿元，同样居这三家之首。现阶段摩尔的优势在于更大的交付规模和毛利池。

回到五家统一半年报口径，摩尔同样收入和毛利排第一。

利润表现方面，沐曦前三季度扣非盈利 2.59 亿元，摩尔仍亏 1.31 亿元。沐曦综合毛利率 54.99%，要高于摩尔 53.71%。

不过从整个高性能 GPU 赛道来看，仍处在高增阶段，特别是国产替代背景下，摩尔更具吸引力，而且是在高强度投入下，仍保持规模领先与较高毛利率。

13.4 亿砸向研发，这笔钱花得值不值？

稍微拆一下摩尔与沐曦的利润差距，摩尔前三季度研发 13.40 亿元，比沐曦多 5.12 亿元。Q3 摩尔研发 5.71 亿元，沐曦 3.04 亿元，差额 2.68 亿元，与两家公司当季扣非利润 2.88 亿元的差距接近。

最近看到摩尔线程 CEO 张建中在北大光华一个活动发言，说摩尔要建立芯片、软件、工具和生态协同的完整体系。

这个决策，我理解得回到整个赛道的背景看，利润和研发二选一的话，换做是我，也更愿意给研发。而且按照摩尔的逻辑，研发的价值还包括后续可以反复使用的软件和工具，以及客户逐步积累的开发成果。

目前摩尔研发和毛利变化情况看，Q3 毛利 7.78 亿元，环比增加 2.86 亿元，研发增加 1.71 亿元。新增毛利覆盖新增研发后，还多出 1.15 亿元。毛利减研发的余量从 Q2 的 0.92 亿元增至 2.06 亿元，增长 125%，摊薄效应越来越明显。

这也同步解释了为什么本季度财务上跨过扣非盈亏线。研发继续加码，收入增长同时迎来经营拐点，季度内毛利率为50.09%，较 Q2 略升。

收入跑得快，钱还能快速收回来

9 月末，摩尔应收账款 9.94 亿元，低于沐曦 14.22 亿元、燧原 11.26 亿元，而收入规模却更大，可见公司收入扩张快于应收增长，资金被应收占用的程度有所改善，总体商业化质量可能要优于单纯的收入增速所呈现的水平。

与此同时，摩尔 Q3 销售收现 16.13 亿元，高于当季收入 15.52 亿元，按季度平均应收测算，周转天数从 Q2 约 69 天降至 Q3 约 56 天。

收入放量，销售回款先行改善，营收增长开始更多转化为实际现金流入，经营质量也开始出现拐点，摩尔前三季度经营现金净流出 33.09 亿元，预估下个季度现金流会大幅改善。

9 月末，摩尔存货 33.63 亿元、预付款 25.99 亿元，合计 59.61 亿元。相比 6 月末，存货减少 1.87 亿元，预付款增加 12.55 亿元，资金占用更多转向供应准备，为后续交付提供基础。

全功能 GPU，从 AI 算力到物理 AI

之前摩尔一直强调全功能 GPU，这次听完张建中在北大的分享，进一步加深理解。未来计算任务会越来越多元，全功能架构要让训练、图形渲染、科学计算和物理仿真在同一平台上完成。机器人恰好需要这些能力协同，在虚拟环境里生成场景、模拟物理交互，再训练模型、验证动作。

商业模式层面讲，主要是研发成果的复用上。如果训练、仿真、渲染覆盖的客户越多，那么同一套架构和软件工具就有机会支撑更大的收入。客户已有的软件资产还能随芯片迭代继续使用，也有利于降低后续适配成本，为扩容和复购创造条件。

公司此前已披露 MT Lambda 仿真平台，并完成四足机器狗、两足人形机器人的 Sim2Real 真机验证。RLinf 官方实验又显示，S5000 完成世界模型强化学习闭环，在特定 LIBERO 评测中成功率为 74.6%，A100 为 73.4%。

IDC 预测 2026 年全球 AI 基础设施支出 4970 亿美元。摩尔面对的是持续扩张的算力市场，物理 AI 进一步增加了平台复用的机会。特别是物理 AI，参考 AI 算力这波上下游逻辑，在机器人规模上岗之前，这类仿真、数据生成和训练基础设施会先形成需求。

国产 GPU 这条赛道，短期看产品交付，中期看软件生态和客户积累，长期看能否成为下一代 AI 基础设施的重要组成部分。

张建中把 AI 的长期形态理解为像水电一样融入日常的基础设施，而且目前在加速布局端侧 AI 产品，包括面向大众的 AI 算力本 AIBOOK 与面向家庭的 AI 中枢 AICUBE。