北京
2026世界人工智能大会（WAIC）期间，摩尔线程首次系统阐述了“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”，覆盖从模型训练、推理部署到智能体生产的完整链路，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界。
其中，模型训练工厂聚焦大模型和世界模型训练能力，词元生产工厂面向推理与Token生产，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用。
围绕三大工厂背后的生态建设，网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。
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，高林丽表示，过去一年国产大模型与国产GPU的协同关系发生了显著变化。
“去年一个大模型发布之后，可能还需要几个月时间大家才会宣布适配，当时框架层、算子层还有很多工作要做。但今年已经发生了翻天覆地的变化，基本能够做到Day 0适配。”高林丽表示，这背后反映出国产软件栈成熟度的提升，以及国产GPU在适配、部署和调优方面已经形成工程化能力。
在高林丽看来，更重要的变化是双方合作模式的改变。过去是模型发布后再启动适配工作，如今越来越多模型厂商在研发阶段就开始与国产GPU企业共同推进优化，在模型发布时即可完成部署和运行。“未来这种趋势会越来越明显，从适配走向共研已经在发生。”
谈及生态建设，高林丽强调，摩尔线程始终坚持开放生态理念。“我们认为1+1肯定大于2。”她表示，未来异构计算将长期存在，既包括国产与国际芯片之间的协同，也包括国产芯片之间的协同。不同厂商凭借算力、带宽、显存以及软件栈等差异化能力，共同满足不同场景和不同层级市场的需求。
在她看来，生态建设的关键挑战之一是开发者适配成本。如果每家厂商都有不同的工具链和开发体系，开发者将面临巨大的迁移成本。因此行业正在推动统一生态建设，例如通过统一抽象层实现“写一套代码、适配多种国产硬件”，让国产生态能够形成合力。
回到三大AI工厂本身，高林丽认为，模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心。“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，它是所有智能的源头，决定了后续的部署和应用。”她表示，无论是大语言模型、具身智能还是AI for Science，训练能力始终是产业发展的基础。
针对企业训练专属模型过程中普遍存在的数据“不出库”需求，高林丽表示，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性，尽可能降低迁移成本。为此，摩尔线程持续建设自研MUSA生态，采用云端与端侧统一的软件栈架构，让开发者能够在训练、部署和应用环节实现无缝衔接。
“市场竞争一定会存在，但我们对自己的定位非常清晰。”高林丽表示，在合作与竞争并存的产业格局下，摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。（袁宁）
本文来源：网易智能
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