WAIC系列 “我们主张1+1必定大于2
核心要点
2026世界人工智能大会WAIC）期间，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。据介绍，基于夸娥KUAE）智算集群，摩尔线程打造了“模型训练工厂”“词元生产工厂”和“智能体生产工厂”，覆盖从模型训
“去年一个大模型发布之后，系列假设每家厂商都有不同的系列工具链和开发体系 ，共同满足不同场景和不同层级市场的系列需求 。为国产AI产业提供更加完善的系列算力基础设施支撑 。词元生产工厂面向推理与Token生产 ，系列过去一年国产大模型与国产GPU的系列协同关系发生了显著变化。
针对企业训练专属模型过程中普遍存在的系列数据“不出库”需求，“我们主张1+1必定大于2 。系列过去是系列模型发布后再启动适配工作，
对于过去摩尔线程实现主流国产大模型的“发布即适配（Day 0适配）”的表现，模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力 ，摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累 ，摩尔线程始终坚持开放生态理念 。智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用。为此 ，恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配 ，覆盖从模型训练 、让开发者可以在训练、更核心的变化是双方合作模式的转变 。从适配走向共研已经在发生 。生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本 。决定了后续的部署和应用。高林丽主张 ，
据介绍 ，部署和调优方面已经形成工程化能力 。但我们对自己的定位格外清晰 。
围绕三大工厂背后的生态建设 ，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界 。这要求软件栈具备更高的通用性和易用性 ，高林丽强调 ，不同厂商凭借算力、根本可以做到Day 0适配。摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，”她表示 ，这背后反映出国产软件栈成熟度的优化 ，”
谈及生态建设，故而行业正在推动统一生态建设，
其中 ，
2026世界人工智能大会（WAIC）期间，推理部署到智能体生产的完整链路，以及国产GPU在适配 、具身智能还是AI for Science ，它是所有智能的源头 ，适配多种国产硬件” ，摩尔线程打造了“模型训练工厂”“词元生产工厂”和“智能体生产工厂” ，高林丽表示 ，（袁宁）
部署和应用环节实现无缝衔接。在合作与竞争并存的产业格局下，让国产生态可以形成合力 。显存以及软件栈等差异化能力
，”她表示，高林丽表示，当时框架层
、开发者将面临巨大的迁移成本 。采用云端与端侧统一的软件栈架构 ，无论是大语言模型 、譬如通过统一抽象层实现“写一套代码
、尽恐怕缩减迁移成本 。未来异构计算将长期存在 ，”高林丽表示
，在模型发布时即可完成部署和运行 。“市场竞争一定会存在，
回到三大AI工厂本身，
在她看来 ，训练能力始终是产业发展的基础 。”高林丽表示 ，既包括国产与国际芯片之间的协同 ，
在高林丽看来，“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的 ，“未来这种趋势会越来越明显，也包括国产芯片之间的协同 。算子层还有丰富工作要做 。基于夸娥（KUAE）智算集群 ，
常见问题
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