假装情侣

WAIC 上那个 “ 埋头造铲子 ” 的摩尔线程，才是真狠人_我的网站

A |     刚从 WAIC 回来，脚板还隐隐作痛。

B |          今年的 WAIC 有多夸张？展览面积首次突破 10 万平方米，1100 多家企业带来了 3000 多项展品，超过 300 款产品全球首发。    

L |          摩尔线程提出“AI工厂”不是跟风，而是基于一个深层变化：AI 产业正在从“造模型”进入“造智能”的时代。或者说，从对话框走向真实应用，从实验室走向社会化大生产。         这不是摩尔线程一家的事，是整个产业正在发生的变化。         摩尔线程的三大工厂，就是这个趋势下的具体落地：          模型训练工厂好比“炼钢厂”，产出智能的“粗坯”（大模型本身）。这个环节门槛很高，动辄数万块 GPU，非常烧钱。华为昇腾的典型代表，去年昇腾 384 超节点已累计商用 750 多套。沐曦、燧原也在做同样的事情。

M |          词元生产工厂好比“零件厂”，把“粗坯”加工成可计量的Token。这个环节拼的是成本和效率，谁能把每百万 Token 的成本打下来，谁就能掌握定价权。

N |          三大运营商、阿里百度等云厂商都在疯狂建这类工厂。趋境科技已经能做到日均万亿级词元供应。         智能体生产工厂好比“组装厂”，把 Token 装进会干活的 AI 里。这是离用户最近的一环，也是创业公司最有机会的战场。         阶跃星辰做了智能体手机，百度做了“百度搭子”，形态各异，但本质都是把模型能力封装成可执行具体任务的智能体。         三座工厂串起来，就是一座“AI工厂”里一条完整的“智能生产线”。这不是 PPT，运营商已经在从卖流量转向卖 Token，华为 Atlas 950 的卖点也换成了“Token 产出效能”，整个行业都在往这个方向走。         而摩尔线程在全链条上都有布局，这在国产 GPU 厂商里是独一份。         三大工厂，到底做出了什么？          概念讲清楚了，来看看摩尔线程在 WAIC 上拿出来的真东西。         先说一个背景：这届 WAIC 上，算力展区最大的变化不是谁发布了新芯片，而是超节点几乎成了标配。华为、沐曦、燧原、中兴、阿里、摩尔线程，每家都在展示自己的超节点方案。

o |          这意味着，行业已经形成共识：单颗芯片性能再强也没用，集群能力才是真正的护城河。         摩尔线程在展台上的核心展示，是围绕三大工厂的主线来组织的。         模型训练工厂：国芯训国模，不再是口号          这是摩尔线程最硬的一张牌。         他们展示了从零起步完整训练 MoE-236B 基础模型。

p | 236B 参数，大概什么量级？GPT-3 是 175B。也就是说，摩尔线程用自己的 GPU 完整训练了一个比 GPT-3 还大的模型，不是跑推理，是从头训练。

q | 在国产 GPU 里，能做到这个的并不多。         更牛的是，北大 EvoPhys 团队用摩尔线程的 GPU，完成了全球首个5D世界模型的全栈原生训练，连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度。所谓“世界模型”，就是让AI理解物理世界运行规律的模型，是自动驾驶、具身智能的核心底座。         用国产芯片训练出全球第一的世界模型。

r | 这句话放几年前，没人敢说。         支撑这一切的，摩尔线程的是夸娥万卡集群——10240 张 GPU、10EFLOPS 算力，Dense 模型利用率 60%，有效训练时长超 90%。         这些数字看起来平常，但懂行的人知道，万卡集群最难的不是把卡连起来，而是让它们持续稳定地跑下去不出错。         词元生产工厂：把 Token 的价格打下来          展台现场，摩尔线程展示了基于 MTT S5000 的高性能推理方案。         MTT S5000 的 FP8 算力是1000 TFLOPS，单卡推理吞吐能做到Decode 1000 tokens/s、Prefill 4000 tokens/s。         对 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 等主流大模型实现了“发布即适配”。可以说，模型一发布，当天就能跑。         更重要的是他们推出的“PD分离异构推理”方案。什么意思？大模型推理有两个阶段：Prefill（计算密集）和Decode（带宽密集）。摩尔线程的方案是把Prefill放在自己的GPU上，把Decode放在国际主流GPU上，混合部署，性价比大幅提升。         趋境科技在摩尔线程分论坛上透露：他们用摩尔线程的全功能 GPU 与国际主流 GPU 深度融合，已具备日均万亿级高品质词元的供应能力。         1 万亿 Token 是什么概念？粗略算一下，如果每个用户每天消耗 5000 个 Token，那就是 2000 万用户一天的用量。         智能体生产工厂：从数字到物理          这一块可能是普通用户最能感知到的。

s |          摩尔线程展出了自研数字智能体“小麦”，掌握 60 多项技能，支持 38 款 APP 的跨应用控制。         还有全栈具身智能仿真平台 MT Lambda，给机器人开发者提供从仿真训练到真机部署的全链条工具。现场也开放了家庭 AI 中枢 AICUBE 和 AI 算力本 AIBOOK 的体验。         写在最后          华为秀超节点、沐曦秀超节点、燧原秀超节点，摩尔线程秀三大工厂，清微智能秀可重构架构。每家都在展示自己的系统能力，而不是单颗芯片。         DeepSeek V4 发布当天同时适配华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯等八大国产算力平台，智谱 GLM-5.2 开 源首日就完成与八大平台的全适配。         这不是某一家公司的胜利，是整个国产算力产业链第一次集体亮相、协同作战。

t |          所以老狐觉得，今年 WAIC 最大的信号，不是哪家 AI 公司发布了什么产品，而是国产算力从“有没有”进入了“能不能规模化落地”的新阶段。摩尔线程只是这个变化的一个切片。

u |          撰稿：ZXS。

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Published on:07:59:01