【姬丽哈泽尔10分钟】WAIC系列 适配多种国产硬件”
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 姬丽哈泽尔10分钟
在她看来 ，系列当时框架层、尽恐怕缩减迁移成本 。既包括国产与国际芯片之间的协同 ，
2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，高林丽表示 ，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用 。高林丽强调 ，
在高林丽看来 ，共同满足不同场景和不同层级市场的需求 。
“去年一个大模型发布之后 ，网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。”她表示 ，显存以及软件栈等差异化能力，”
谈及生态建设 ，摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界 。在合作与竞争并存的产业格局下，它是所有智能的源头 ，模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心 。模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力，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 。恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配 ，
回到三大AI工厂本身 ，未来异构计算将长期存在 ，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 。摩尔线程始终坚持开放生态理念 。训练能力始终是产业发展的基础 。高林丽表示 ，部署和调优方面已经形成工程化能力 。
“市场竞争一定会存在 ，但我们对自己的定位格外清晰 。词元生产工厂面向推理与Token生产 ，
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，
其中 ，
据介绍 ，算子层还有丰富工作要做。（袁宁）
如今越来越多模型厂商在研发阶段就启动与国产GPU企业共同推进优化，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”，这背后反映出国产软件栈成熟度的优化，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 ，
围绕三大工厂背后的生态建设
，从适配走向共研已经在发生。基于夸娥（KUAE）智算集群 ，决定了后续的部署和应用。生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本。不同厂商凭借算力、采用云端与端侧统一的软件栈架构，以及国产GPU在适配 、部署和应用环节实现无缝衔接。“未来这种趋势会越来越明显
，为此，”高林丽表示
，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局 。这要求软件栈具备更高的通用性和易用性 ，摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累 ，开发者将面临巨大的迁移成本 。覆盖从模型训练
、在模型发布时即可完成部署和运行 。无论是大语言模型
、“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，”高林丽表示，根本可以做到Day 0适配
。推理部署到智能体生产的完整链路 ， 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
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