摩尔线程在WAIC 2026公开训练推理实践，三大AI工厂释放算力价值

背景

2026年7月18日，以“词元时代 万物智能”为主题的摩尔线程主题论坛在上海世博展览馆举行，作为2026世界人工智能大会（WAIC）分论坛之一。论坛汇聚了院士学者、国家级智库、顶尖高校、互联网企业及头部科创企业等产学研各界代表。会上，摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中系统介绍了三大“AI工厂”的落地部署及最新进展，展示了国产算力从技术创新走向规模化应用的实践路径。中国工程院院士、清华大学教授郑纬民指出，算力基建的关键在于将每一份算力转化为高质量词元，三大“AI工厂”是算力基础设施的必然演进。国家信息中心大数据发展部副主任魏颖认为，算力基础设施是词元生产的物理底座，GPU决定了生产效率与成本。

核心内容

摩尔线程以全功能GPU为核心，基于夸娥（KUAE）智算集群打造了三大“AI工厂”——“模型训练工厂”“词元生产工厂”“智能体生产工厂”，旨在支撑从训练到推理、从数字世界到物理世界的多元算力需求。

模型训练工厂：致力于提供全功能、高性能、高扩展、高精度、高稳定、效果优的训练能力。夸娥智算集群在关键维度实现突破：高扩展方面，随集群规模增大可保持高达95%的线性扩展效率；高精度方面，训练精度与国际主流计算卡持平，训练损失曲线高度一致；高稳定方面，支持断点续训，有效训练时长占比超90%。基于该工厂，摩尔线程完成了多项“国芯训国模”实践，包括从零起步完整训练MoE-236B基础模型，以及实现北京大学5D世界模型EvoPhys-World的全栈原生训练。

词元生产工厂：主打全适配、高性能、低延迟、高性价比。摩尔线程高性能推理套件深度适配SGLang、vLLM等主流推理框架，覆盖大语言模型、视觉、语音、DiT及视频生成等多模态推理场景。目前已实现对DeepSeek、MiniMax、GLM、Kimi、Qwen等主流大模型的“发布即适配”。此外，推出基于MTT S5000的PD分离异构推理方案，将高算力需求的Prefill计算池（MTT S5000）与高带宽的Decode生成池（国际主流GPU）异构分离、分池部署，大幅提升性价比。

智能体生产工厂：高效连接数字世界与物理世界。摩尔线程自研全域数字智能体“小麦”，掌握60余项技能（Skills），支持38款APP的跨应用控制，通过前端多模型、丰富知识库的灵活配置实现更快、更准、更懂用户。同时，全栈具身智能仿真平台MT Lambda构建了从底层算力、核心引擎到上层框架及工具的完整解决方案，致力于生产物理世界的智能体。

为承载“小麦”智能体的进化，摩尔线程打造了两款AI原生终端——AI算力本MTT AIBOOK和家庭AI中枢MTT AICUBE，构建起“云-边-端”协同的全场景智算矩阵。支撑三大“AI工厂”和两款终端的，是摩尔线程基于MUSA架构搭建的开源开放生态。通过MusaCoder代码大模型、MUSACODE编程智能体等AI工具，降低开发者使用国产算力的门槛。摩尔学院联合企业、高校打通产学研用，加速MUSA生态发展。

在产业落地方面，京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏表示，京东云正携手摩尔线程，通过JoyAI大模型联合攻坚、打造更高效率企业级推理平台、共建全链路具身智能服务等，让国产算力跑好业务，释放产业智能生产力。在“模型训练工厂”方面，极佳视界基于摩尔线程MTT S5000联合共研驾驶世界模型、驾驶重建模型、具身世界模型、世界动作模型等物理AI模型；EvoPhys.ai创始人谭桦杰指出，北京大学EvoPhys项目组在摩尔线程“灯塔计划”支持下，基于MTT S5000完成全栈原生训练的5D世界模型EvoPhys-World，连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度。在“词元生产工厂”方面，MiniMax副总裁薛子钊认为高效算力基础设施通过多芯片适配（包括国产芯片）达成极致训练和推理性能；趋境科技已具备日均万亿级高品质词元供应能力，通过将摩尔线程全功能GPU与国际主流GPU深度融合，在PD分离异构推理上实现品质与性价比优势互补。在“智能体生产工厂”方面，无问芯穹技术副总裁吴保东分享了Infini-AIOps运维智能体在摩尔线程夸娥智算集群上的应用实例，实现了从问题发现、分析定位到辅助处置的智能化闭环。

关键要点

• 摩尔线程三大“AI工厂”分别为：模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂，覆盖从训练到推理、从数字世界到物理世界的全场景算力需求。
• 模型训练工厂在夸娥智算集群上实现95%线性扩展效率、与国际主流GPU持平的训练精度、超90%有效训练时长占比，已完成MoE-236B基础模型训练、北京大学5D世界模型EvoPhys-World全栈原生训练等“国芯训国模”成果。
• 词元生产工厂深度适配SGLang、vLLM等推理框架，覆盖多模态推理场景，实现对DeepSeek、MiniMax、GLM、Kimi、Qwen等大模型的“发布即适配”；推出基于MTT S5000的PD分离异构推理方案，提升性价比。
• 智能体生产工厂包含自研全域数字智能体“小麦”（60余项技能、支持38款APP跨应用控制）和全栈具身智能仿真平台MT Lambda，生产数字世界和物理世界的智能体。
• 摩尔线程推出两款AI原生终端：AI算力本MTT AIBOOK和家庭AI中枢MTT AICUBE，构建“云-边-端”协同智算矩阵。
• 摩尔线程基于MUSA架构搭建开源开放生态，通过MusaCoder代码大模型、MUSACODE编程智能体等工具降低开发者门槛，摩尔学院联合产学研加速生态发展。
• 产业合作伙伴落地成果：京东云携手摩尔线程打造企业级推理平台和具身智能服务；极佳视界、EvoPhys.ai完成物理AI模型训练，EvoPhys-World连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度；MiniMax、趋境科技在词元生产工厂实现PD分离异构推理和高品质词元供应；无问芯穹在智能体生产工厂落地Infini-AIOps运维智能体。

意义与影响

摩尔线程三大“AI工厂”的集中亮相，标志着国产GPU算力从单一的训练或推理能力，向覆盖全场景、全流程的规模化基础设施演进。其“模型训练工厂”完成了超大规模基础模型（MoE-236B）和前沿5D世界模型（EvoPhys-World）的全栈原生训练，证明了国产芯片在超长连续稳定训练上的全链路闭环能力，为国产算力替代提供了可复制的技术验证。“词元生产工厂”通过PD分离异构推理方案和主流推理框架的深度适配，显著降低了国产算力在推理场景的使用门槛和成本，有助于推动大模型应用的大规模部署。“智能体生产工厂”结合自研智能体“小麦”和具身智能仿真