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摩尔线程张建中:Token指数级增长,亟需高性能AI基础设施

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5月18日,摩尔线程在北京举行2026产品发布会。摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中以“词元时代 万物智能”为主题发表演讲。他指出,随着以OpenClaw为代表的Agentic AI应用愈发普及和深入,Token(词元)消耗量正呈指数级增长,这不仅正在实现万物智能,也让算力基础设施的基石作用愈发关键。



张建中观察到,Agentic AI在过去几个月迅速发展,让行业语境发生明显变化,“大家都很焦虑,每天讨论的话题就是用了多少Token。我们已经进入Token时代。产生Token,意味着以前不能思考的物体现在可以思考、可以对话、可以和人交流,带来了万物智能。过去我们谈论IoT,是Internet of Things。今天的IoT,应该是Intelligence of Things。”

他特别提到,“Token这个词翻译得很好。中文里,‘元’代表钱,Token在很多人眼里就代表经济。”数据显示,最近一年,中国的日均Token消耗量从30万亿猛增到180万亿,未来将继续指数级爆发。“这是巨大的增长机会,也是巨大的挑战”,张建中表示,“几乎每家大模型公司等都面临着算力短缺,‘算力荒’无处不在。”



面对前所未有的算力需求,亟需建设更多“AI工厂”。在去年提出“AI工厂”理念的基础上,张建中在此次发布会上进一步将其拆解为三种类型:其一,是“模型训练工厂”,负责把模型训练好、更快迭代;其二是“Token生产工厂”,提供推理服务,持续产出Token;其三是“智能体生产工厂”,把智能体生产出来,完成代码生成、内容创作、流程自动化等任务。



张建中强调:“所有的‘工厂’——无论是训练模型、推理服务,还是生产智能体——都需要一个关键支撑,就是高性能AI基础设施。”为此,摩尔线程以夸娥(KUAE)智算集群为核心,构建起面向Token时代的高性能AI计算底座。目前,夸娥万卡级智算集群已经成功落地,多项关键指标达到国际主流水平,具备支撑超大规模模型长期、稳定、高效训练以及推理的系统级能力。

算力建设不只是硬件堆叠,软硬结合的国产GPU生态构建备受关注。在张建中看来,国产GPU的长期竞争力,不仅在于芯片指标,更在于软件栈能否让开发者低门槛使用、主流框架能否平滑适配、既有代码与算子库能否延续等。

在发布会上,张建中公布了摩尔线程MUSA生态的一系列重磅进展。MUSA已经全面实现对业界主流CUDA生态的深度兼容,让国产GPU真正具备“即插即用”的开放能力。同时,在开源生态与关键场景中,MUSA取得了里程碑式的突破,比如MUSA不仅正式成为vLLM官方后端,更成功合入SGLang官方主线并获得“原生支持”。MUSA也正在引入AI技术加速生态的自我演进,比如依托Automusify 智能迁移工具的“零干预”自动化转化,MUSA实现了对Top 100人工智能与Top 100科学计算两大领域加速仓库的100%自动迁移。



此次发布会作为摩尔线程核心技术和产品的集中亮相,张建中还重点介绍了自研“长江”SoC驱动的智能终端MTT AICUBE(家庭AI中枢)、MTT AIBOOK(为智能体而生的笔记本电脑),以及它们搭载的全域智能体“小麦”,并发布了首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda等。通过构建全栈智算矩阵,摩尔线程打通了“云-边-端”智能算力生态,正全面赋能从数字世界到物理世界的全场景AI应用。



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