摩尔线程张建中：AI让万物“成精”，“用户即开发者”时代来临

作者|王迪

来源|凤凰网财经

“今天你用了多少Token？”

这不仅是摩尔线程创始人、董事长张建中在5月18日晚2026年产品发布会上的开场白，也精准击中了当下AI行业最深层的焦虑。

就在发布会前夕，桥水基金CIO指出，AI与现代重商主义正掀起全球资源争夺战，算力配给时代即将到来。而在张建中眼中，这种焦虑背后，是一场更本质的变革：我们正从训练模型的时代，迈向以“词元”（Token）为核心的万物智能时代。

“Token这个词翻译得很好。中文里，‘元’代表钱，”张建中笑称，“有了Token，以前不能思考的物体，现在可以思考、对话、与人交流。”

在这个被Agentic AI重构的2026年，张建中和他创立的摩尔线程，给出了一份从云端覆盖到客厅、甚至重塑个人创业模式的方案。

01 AI让万物“成精”，重塑人机交互逻辑

张建中认为，AI正在催生海量算力需求，大模型公司普遍面临算力短缺，“算力荒”几乎无处不在。他介绍，本次发布会正是围绕摩尔线程如何在Agentic AI时代，帮助产业打造AI基础设施，以服务每一位用户的真实需求。

在这场以“词元时代，万物智能”为主题的年度产品发布会上，摩尔线程全面展示了“云-边-端”全栈智算矩阵：从万卡级规模的夸娥智算集群，到自研“长江”SoC驱动的智能终端MTT AICUBE和MTT AIBOOK；从数字世界智能体“小麦”，到加速物理AI落地的首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda，再到持续进化的MUSA生态。

发布会后，谈及一口气发布六大产品的背后逻辑，张建中对凤凰网财经独家表示：“核心就是AI。AI正在赋予万物‘灵气’，用咱们中国人的话讲，就是对一切都‘成精’了。”在他看来，这一生动的比喻，恰恰描绘了AI带来的颠覆性变化——原本冷冰冰的设备，正在拥有理解力。

以往，人与宠物、家电之间存在着天然的沟通壁垒。而张建中认为，AI正在打破这堵墙。他进一步展望了未来的智能生活场景：只需一句话，空调就能自动调节到适宜温度，扫地机器人便能开始清扫，家门也能根据指令解锁——所有电器都将实现彻底的智能化。

张建中对凤凰网财经强调，这种基于AI的智能化，远比传统的“家居互联”更高阶、更激动人心，它代表着下一个时代的方向。在他看来，传统的设备功能实现高度依赖程序员逐行编写代码，逻辑固化且受限；而AI的加持，正在彻底打破这一门槛。

“现在不用了，用户自己就能实现。”张建中指出，借助自然语言交互，用户自身的意图即可直接转化为设备的执行动作，无需任何编程基础。这种从“代码驱动”到“意图驱动”的跨越，让科技的变化显得尤为神奇。这也意味着，我们正在迈入一个“用户即开发者”的全新时代。

02 “龙虾”引爆的焦虑：从模型饥渴到算力配给

张建中还提到，春节前“OpenClaw（龙虾）”的爆发，让每个人都急于进入智能体时代，大厂楼下甚至出现了免费帮人装“龙虾”的摊位。

然而，表面的繁荣下是巨大的算力深坑。张建中指出了三个残酷的现实：第一，国产大模型至今未能跻身全球Top3；第二，虽然日均Token消耗量已突破140万亿，远超预期，但算力缺口依然巨大；第三，单一的大模型训练已不是终点，“Agentic AI”的崛起让推理需求翻倍。

“每一家工厂都需要AI基础设施，”张建中提出了他的解决方案——夸娥（KUAE）智算集群。他强调，国产算力不仅要拼峰值算力，更要拼“稳”。

“能不能做到7×24小时不停机？”张建中给出了数据：基于摩尔线程S5000构建的万卡集群，训练稳定性已达90%以上，MFU（模型算力利用率）能对标国际水平。更重要的是，他承诺在国产集群上训练的模型，精度能与国际主流产品“完美对齐”。

“这不仅是要训得快，更要训得对，”张建中表示，这是为了打破业界对国产算力“能跑但跑不准”的刻板印象。

目前，摩尔线程已全面适配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等国内头部大模型，以及主流的语音、视觉理解及多模态模型。

03 “‘小麦’很多方面比OpenClaw做得更好”

如果说夸娥解决的是工厂的生产力，那么张建中更关心的是：AI如何落地到每一个人身边。

“我们需要一个有温度的智能体。”在发布会现场，张建中发布了摩尔线程的全域智能体——“小麦”。他不止一次强调“情商”和“共情”。与冰冷的指令不同，“小麦”拥有二维拓扑记忆系统，能融合长短期记忆，甚至能记住每一个家庭成员的习惯。

为了承载这个有温度的“小麦”，张建中拿出了当晚最令人意外的硬件——MTT AICUBE。

这是一款手掌大小的立方体，张建中将其定义为全新智能家庭AI中枢。

“它既是你的Agent，又是你的PC，还是你的AI NAS。”在这个小立方体里，藏着一颗名为“长江”的自研SoC，拥有50 TOPS的端侧算力。

张建中敏锐地捕捉到了大众对隐私的痛点：“为什么要在家里做AI NAS？因为照片放在云端，隐私是个大问题。有了AICUBE，你的隐私不出家门。”

据了解，MTT AICUBE“智能体 + AI PC + AI NAS”三大核心能力矩阵，以一站式解决方案赋能家庭智能体验。AICUBE内置的“小麦”智能体预装60余项技能（Skills），支持超36款APP的跨应用控制，提供智慧化的主动服务。AICUBE将于6月18日在京东摩尔线程旗舰店开启预售。

据他透露，AICUBE将于6月18日在京东摩尔线程旗舰店开启预售。至此，摩尔线程的算力版图，从云端数据中心“破圈”进入千家万户。

在性能对比上，张建中直言：“在很多方面，‘小麦’比OpenClaw做得更好，它比OpenClaw的分数高出20%左右。”

04 “一人公司”爆发，MTT AIBOOK全面升级

张建中对AI的布局不止于家庭，更延伸到生产方式的重塑。

2026年是“OPC（一人公司）”概念爆发的一年。针对这一趋势，他宣布MTT AIBOOK全面升级。

AIBOOK被定义为“为智能体而生的笔记本电脑”，在原生AIOS Linux系统下，预装OpenClaw和自研MTClaw，支持多智能体协作。

“AIBOOK能让12个智能体同时运行，相当于你的笔记本里有12个员工。”

张建中表示，任何年轻人，创业只要有一个AIBOOK，就可以开设一人公司。他将AIBOOK定位为年轻人的第一台AI创业本，既是工具，也是员工。

05 智能体需反复训练，就像“养小孩”

除了数字世界，张建中也在布局物理世界的AI——具身智能。

面对机器人训练中“摔不起、数据贵、场景泛化难”三大痛点，他发布了全栈国产化仿真平台MT Lambda。

“不能拿机器狗来回摔跟头，代价和成本是不可接受的。”

Lambda平台利用S5000的光线追踪能力，构建高保真物理仿真环境。机器人可以在虚拟世界中像在真实世界一样犯错、学习，无需承担物理损耗。

针对AI智能体在执行过程中是否会存在Bug的疑虑，张建中向凤凰网财经坦言：“这需要一个反复训练的过程，就如同养育小孩一样。要不断训练、不断打磨，产品才会越来越聪明，最后甚至比人更聪明，所以需要持续训练。”

张建中以“豆包”为例，强调用户不断对话和深度使用，是智能体进化的关键驱动力。他特别指出，智能体的核心能力源自“数据蒸馏”，需要长期积累和记忆。

“未来的智能体绝对不能有‘遗忘症’，不能‘刚刚说完、转头就忘’。”

为实现数据闭环，摩尔线程与光轮智能合作，利用千卡集群每天生成10万帧高保真合成数据；同时与光线云打造具身仿真全链路闭环。

这意味着，摩尔线程的AI基础设施，正在从纯数字的Token生成，向物理世界的底层规律模拟延伸。

目前，摩尔线程已成为国内极为稀缺的打通“大模型训练—仿真模拟—端侧部署”生态闭环的GPU企业。