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摩尔线程攻占客厅:统一家庭AI入口,仅需要一台AICUBE

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5月18日,摩尔线程在北京举办了主题为“词元时代,万物智能”的年度产品发布会,雷科技受邀参加,并为大家带来现场报道。

此次发布会规模不小,举办地也选在大家熟悉的中关村。会上,摩尔线程集中展示了“云-边-端”全栈智算矩阵:从夸娥智算集群到MTT AICUBE、MTT AIBOOK,再到具身智能仿真平台MT Lambda和持续进化的MUSA生态,几乎涵盖了目前热门的所有AI领域。



图源:雷科技

在雷科技看来,摩尔线程这次显然不只是想讲“又发了几款新品”,而是试图将国产GPU企业的能力边界,从数据中心一路推向桌面、客厅,乃至全场景。

不过,这场发布会最值得关注的产品,其实不是更容易凭参数吸引眼球的云端智算集群,而是面向家庭场景的MTT AICUBE。原因很简单:过去几年,AI硬件一直在寻找真正的落地入口,手机、PC、音箱、路由器、NAS都试过,但它们大多只承载了AI的一部分能力。

AICUBE则不同,它试图把智能体、AI PC和AI NAS三类能力放进同一台设备里,这让它成为目前最接近“家庭AI中枢”这一目标的产品。



图源:雷科技

从定位上看,AICUBE并不是一台传统意义上的小主机,也不是一台单纯的NAS。它以内置的全域智能体“小麦”为交互入口,结合端侧本地算力、全闪存私有云和MTT AIOS系统,把家庭中的数据、应用和算力统一管理起来。

雷科技觉得,摩尔线程在设计AICUBE时,目标其实很明确:未来家庭里的AI不应该只是一个会聊天的助手,而应该能够理解家庭成员的需求,并执行任务,同时在本地完成一部分计算。

这也是AICUBE最有意思的地方,过去家庭智能设备最大的问题,在于彼此之间割裂严重。智能音箱能控制家电,但算力有限;NAS能存储数据,但缺乏主动智能;PC能跑模型,但并不适合长期作为家庭数据中心存在。

AICUBE的思路,是把这些原本分散的能力收拢到一个端侧AI硬件里,让它既能当家庭大脑,也能当私有云数据管家,还能承担桌面级AI PC的计算任务,协助用户管理生活和工作中的繁杂事务。



图源:摩尔线程

发布会上同步公开的“小麦”智能体,是AICUBE的内置“管家”。它已经预装60余项技能,支持超过36款APP跨应用控制,还接入了90余项CLI系统工具,能够完成影音点播、出游规划等多步骤任务。

更关键的是,它并不只是依赖云端返回答案,而是能够通过本地智能SoC、MTT AIOS和MTClaw智能体框架,承担一部分本地任务编排和工具调用工作。



图源:雷科技

对家庭场景来说,这一点非常重要,因为家庭数据天然具有强隐私属性,照片、视频、文档、日程、孩子的学习资料、长辈的健康信息,都不适合完全交给云端处理。这也是雷科技看好AICUBE的原因:它提供了一个解决AI时代隐私问题的新方案。

硬件层面,AICUBE搭载摩尔线程自研的“长江”智能SoC,具备50TOPS异构AI算力,配备32GB高速统一内存,带宽达到120GB/s,同时标配1TB全闪SSD,并支持免拆机扩容。

其实,单看这些配置,AICUBE本身也是一款高性能个人PC,而在家庭AI中枢的应用场景下,这些性能让其能够支撑“长期在线、本地推理、数据管理、多人共享”等实际需求。



图源:雷科技

换句话说,以前很多AI硬件或智能设备,其实都是冲着解决“某个问题”而去的;但AICUBE则不同,它真正想解决的不是某个单点功能,而是希望成为家庭端侧AI硬件的底座。

雷科技认为,端侧AI硬件之所以会成为未来家庭智能中枢,本质上是由三个需求共同决定的:第一,AI需要更贴近个人数据,才能真正理解用户;第二,家庭场景需要低延迟和稳定响应,不能所有任务都依赖云端;第三,家庭成员之间存在天然共享需求,一台“中心化”的AI设备,更能形成统一体验。

这也是为什么雷科技更看好AICUBE。作为一款通用型AI设备,用户可以把它接到电视或显示器上,把它当成客厅娱乐和学习办公设备,也可以把它作为家庭照片、视频和文件的本地存储中心,与此同时,还能让“小麦”承担跨应用控制与主动任务执行。



图源:雷科技

在雷科技看来,AI硬件过去很长一段时间都停留在“功能叠加”阶段,厂商往往只是在原有手机、PC、家电里加几个AI入口,希望用最小的成本引导用户使用AI,这个想法自然不算错,但从目前来看收效甚微。

而AICUBE代表的是另一种赛道:先定义一个原生端侧AI中枢,再围绕智能体、系统、存储、算力和应用来重构硬件形态。

这种思路的变化,比单纯把一个大模型塞进设备里更重要。在未来的智能家庭生态中,智能中枢的争夺战必然会非常激烈,因为谁能率先占据家庭数据、应用入口和本地算力,谁就有机会成为下一代家庭智能生活的底层入口。

虽然现在的MTT AICUBE还不是家庭AI中枢的最终形态,但它很可能是目前距离这个目标最近的一台设备。

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