全球人工智能大会7月17日在上海开幕。作为国内领先的全功能GPU企业，摩尔线程（688795.SH）以“词元时代 万物智能”为主题，携“云-边-端”全场景智产品矩阵与前沿解决方案亮相，更首次开启上海世博展览馆（H2-C109）与张江科学会堂（Z1C-101）双展区联动，并于今天（7月18日）举办主题论坛，系统呈现从算力基础设施到智能应用落地的全栈能力与产业实践。
随着AI浪潮将“词元（Token）”从技术概念推向千行百业，一个以词元为核心的智能时代正加速到来。万物智能已处于爆发前夜，算力成为决定这一进程速度与深度的基石。面对词元需求的指数级跃升，摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中提出建设三大“AI工厂”：“模型训练工厂”“词元生产工厂”“智能体生产工厂”，旨在以全场景智算能力，加速千行百业智能化升级。
如何保证“AI工厂”的顺畅高效运转？记者在WAIC现场观察到，摩尔线程将为此提供三个核心点，而这三点也正蕴含着摩尔线程乃至国产全功能GPU的核心竞争力。
三大“AI工厂”有多牛？
深层解构：全面赋能千行百业
生产货物需要工厂，生产人工智能也需要“工厂”。那么，谁能把人工智能“工厂”建起来，谁就将掌握token时代的行业密码。
这“建厂”的活，摩尔线程已经开始干了——而且，摩尔线程建设的三大“AI工厂”，实现了从训练到推理、从云端到终端的闭环运转，构筑起面向未来的AI基础设施。本届大会上，摩尔线程对三大“AI工厂”落地路径进行深度解析，推动算力在能源、金融、工业、交通、教育以及互联网等千行百业的场景深耕与应用创新。
其中，“模型训练工厂”专注于大模型的高效训练与持续迭代，打造高性能、可扩展的万卡级智算集群。记者在现场看到，摩尔线程首秀了多项标杆级“国芯训国模”成果：包括完成了从零起步完整训练的MoE-236B基础模型，以及全球首个5D世界模型“北大EvoPhys-World”的全栈原生训练，充分验证了国产芯片在超大规模、超长连续稳定训练上的全链路闭环能力。
“词元生产工厂”则聚焦于推理规模化部署，实现卓越的性价比与吞吐表现，让词元生产更高效、更稳定。这是一套基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000打造的高性能推理方案。现场，摩尔线程技术专家针对GLM、DeepSeek等主流大模型进行了极速推理展示，通过直观对比可见，国产GPU推理在速度和精度上已经跟上甚至某些部分超越国际先进水平。摩尔线程更重磅推出了PD（Prefill-Decode）异构分离方案，通过将高算力需求的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，独家支持KV Cache FP8与1M超长上下文，重塑了算力成本边界。
“智能体生产工厂”致力于智能体（Agent）的孵化与端侧承载，推动代码生成、内容创作、流程自动化等任务的高质量完成。摩尔线程这次在WAIC展出了全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda及面向工业场景的MT Lambda for Factory解决方案。此外，集成家庭AI中枢的MTT AICUBE与“为智能体而生”的AIBOOK算力本也开放了现场Live体验，其凭借端云协同和独特的内存等效扩容技术，让端侧无需升级硬件即可流畅运行80B超大MoE模型与智能体协作。
核心点一：
国芯作“地基”，万卡级集群高效训练，跑通“国芯训练国模”
支撑三大“工厂”的“地基”，是“夸娥”底座，其可支撑万卡万亿参数大模型训练。依托这一强大底座，摩尔线程现场首秀了多项标杆级“国芯训国模”成果：完成了从零起步完整训练的MoE-236B基础模型，全球首个5D世界模型“北大EvoPhys-World”的全栈原生训练——这还是国产GPU首次全栈支撑世界模型原生训练，充分验证了国产芯片在超大规模、超长连续稳定训练上的全链路闭环能力。
依托夸娥智算集群，摩尔线程成功跑通了“国芯训练国模”的技术路径，实现了全链路训练闭环。夸娥万卡级智算集群在超长连续稳定运行、高算力利用率等系统级技术指标上的突破，为我国大模型多路径探索、物理世界智能重塑提供了坚实、安全、高效的算力底座。
核心点二：
“生产线”集群协同，扩展效率高、损耗水平低
要满足爆发增长的算力需求，无非是两种思路，一是提升单卡算力；二是让GPU集群协同，落实集群协同思路最高效的方式之一，就是“生产线”，如果这个“生产线”还能适配支持大部分模型，就更牛了。今年世界人工智能大会，摩尔线程就展示了这样一个很牛的AI基础设施解决方案。
“牛”在哪？首先是在大模型训练与迭代领域，摩尔线程夸娥（KUAE）智算集群展现出对标国际主流水平的高性能与高稳定表现，不仅能够稳定承载传统大语言模型（LLM）的高效训练，更可以支持具身智能、物理AI以及世界模型等前沿AI形态的高精度物理仿真与大规模训练需求。基于MTT S5000打造的夸娥智算集群解决方案，面向超大规模智算中心，具备单集群万卡级AI算力，覆盖FP64至FP8全精度计算，支持AI、图形、科学计算等全场景加速。在训练精度方面，夸娥万卡级智算集群可与国际主流计算集群对齐。夸娥智算集群解决方案在扩展性方面同样处于领先水平，其线性扩展效率达95%，千卡至万卡规模的算力扩展中，单卡有效算力损耗控制在5%以内。
这样一条扩展效率高、损耗水平低的集群协同“生产线”，是摩尔线程“AI工厂”的“硬保障”。
核心点三：
高效运转生产方案落地，全栈“云-边-端”加速全场景智算
有了“硬保障”，还需要有“软灵魂”——那就是摩尔线程自研的先进MUSA架构——支撑了三大“AI工厂”的高效运转。这一核心技术底座率先实现了在单芯片上同时支持AI计算加速、3D图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码四大引擎，使摩尔线程全功能GPU具备了国内稀缺的“算、渲、仿”一体化通用算力优势。
依托MUSA架构，摩尔线程构建了从芯片、计算卡、服务器、超节点与万卡级集群，到边缘与智能终端的完整硬件矩阵，并以软硬协同推动全场景智算落地：在云端，依托万卡级智算集群，全面支撑大模型高效训练与极致推理，并面向物理AI、具身智能、世界模型等提供高精度物理仿真与系统级算力。在边缘：凭借高性能AI模组，深入工业质检、智能驾驶及低空经济等典型场景，提供高效、低延迟、强可靠的边缘AI算力；在终端：通过家庭AI中枢MTT AICUBE与AI算力本MTT AIBOOK，推动端云算力与智能体深度融合，加速端侧应用创新，让“端侧承载力”真实落地。
这一系列“全能”操作，让摩尔线程成为国内极少数同时具备ToB企业级与ToC消费级交付能力的国产GPU厂商。
如今，我国GPU领域并不缺单卡性能亮眼的产品，但能在纵向上把算力生态链培育起来，又在横向上适配千行百业，为能源、金融、教育、互联网、交通等行业持续赋能的国产全功能GPU企业，还是少数，摩尔线程算是其中佼佼者。他们的路线，可以用八个字形容：“兼容并蓄，有容乃大”。
文、图/广州日报新花城记者：钟达文、李晓璐
视频/广州日报新花城记者：钟达文、李晓璐
