5月18日晚，摩尔线程在北京举办主题为“词元时期，万物智能”的年度家具发布会。在Agentic AI驱动词元（Token）需求呈指数跃升的要害节点，万物智能处于爆发前夕，算力的基石作用发要害。

　　摩尔线程在这次嘉会上全位展示了其四肢智算底座的计谋纵，展示了“云-边-端”全栈智算矩阵：从万卡界限的夸娥智算集群，到自研“长江”SoC驱动的智能末端MTT AICUBE和MTT AIBOOK；从数字宇宙智能体“小麦”，到加快物理AI落地的个全栈具身智能仿真平台MT Lambda，再到捏续进化的MUSA生态。这不仅是摩尔线程核心技巧和家具的汇聚亮相，标记着其通了“云-边-端”智能算力生态，赋能从数字宇宙到物理宇宙的全场景AI应用。

　　云表筑基：夸娥智算集群，全链路加快大模子训

　　在智算基础法子域，摩尔线程以夸娥（KUAE）智算集群为核心，构建起适配词元时期需求的能AI基础法子。现在，夸娥万卡智算集群也曾胜利落地，多项要害观念达到主活水平，在Dense大模子教悔中的模子算力讹诈率（MFU）达60，在MoE大模子上达40，有教悔时长达90，教悔线扩张率达95。这标记着摩尔线程已具备相沿大界限模子踏实教悔的硬核实力。

　　大模子教悔是项为复杂的系统工程，涵盖预教悔、捏续预教悔（CPT）、长文本教悔、微调（SFT）及强化学习（RL）等经由。为赋能设备者，摩尔线程出夸娥教悔套件，隐蔽大模子预教悔和后教悔全链路，包括教悔框架、AI框架及教悔接济器具等核心组件，门化了对强化学习的支捏，兼容业界主流的VeRL训体与Slime训划分框架，并完成了对多项微调框架的适配。濒临达数十万亿Tokens的大界限数据集，基于摩尔线程万卡集群教悔的科学基础大模子，竣事了全经由教悔技巧的打破绥化隔热条PA66，在MMLU等评测观念上的发达捏续提高。

　　在理端，摩尔线程展现了其厚的生态底蕴与“发布即适配”（Day-0适配）的反应速率。现在，摩尔线程已适配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等国内头部大模子，以及主流的语音、视觉相识及多模态模子。值得提的是，摩尔线程在理框架SGLang干线代码中获取了官原生支捏，并开源了vLLM-MUSA，可原生获取摩尔线程GPU加快智商，大幅提高理率。

　　夸娥云工作以“算力即工作”的式，将前沿模子颖悟商快速升沉为可用的行业应用：现场展示了基于GLM模子理工作的Vibe Coding，用户用白话刻画需求即可生成属App，扫数设备由多智能体协同完成，需手写代码；同期以AIGC微短剧制作责任流,呈现从脚本筹办到成的全链路智能生成，直不雅展示夸娥在现实创作与智能化应用落地上的重大分娩力。

　　末端进阶：“长江”SoC驱动，开启全场景智能

　　发布会上，以“小麦”智能体为核心的端侧AI家具细致亮相。基于景色感知方案、长凹凸文历史检索、自主任务编排、多模态情谊识别以及跨端协同、端云体的智商，“小麦”不错提供有温度的属东说念主格体验。其背后依托三粗略害技巧相沿：开动于AI原生操作系统MTT AIOS，给与特的二维拓扑记忆系统，搭载自研Agent开源框架MTClaw。

　　为承载“小麦”智能体的灵敏进化，摩尔线程重磅发布了全新智能庭AI核心——MTT AICUBE，标记着Agentic AI将走进千万户。它度整了“智能体 + AI PC + AI NAS”三大核心智商矩阵，以站式处治案赋能庭智能体验。AICUBE内置的“小麦”智能体预装60余项手段（Skills），支捏36款APP的跨应用为止，提供灵敏化的主动工作；全闪存AI NAS模块则为庭数据提供了安全、的土产货存储与智能料理；同期，AICUBE还具备好意思满的桌面AI PC智商，可得志庭用户的不雅影文娱、办公、在线学习、云游戏以及土产货大模子开动等全位需求。

　　与此同期，摩尔线程告示MTT AIBOOK升。四肢“为智能体而生”的札记本电脑，AIBOOK在MTT AIOS原生Linux系统下，预装原生“龙虾”智能体（OpenClaw），支捏多智能体合营，为智能体应用的设备、调试与部署提供好意思满的闭环处治案。AIBOOK具备“器具直达”特，提供90+器具调用接口，镌汰设备成就本钱；并革命支捏原生Linux、编造化Windows及容器化Android多系统绥化隔热条PA66，同期提供LLM/ASR/TTS/OCR等模子支捏的“端侧感知”智商，隔热条PA66生产设备台成立即可隐蔽用户的全场景使用需求。

　　面向端侧和旯旮场景，摩尔线程以“长江”智能SoC为核心构建多维家具矩阵：除AICUBE与AIBOOK外，还展示了为镶嵌式旯旮场景揣度打算的MTT E300 AI模组，支捏混精度算计，可在严苛环境中踏实开动，为工业质检、动力巡检、灵敏教室、具身智能、智能汽车及低空经济等典型场景提供、低蔓延、强可靠的旯旮AI智商。

　　物理卓著：生态闭环，赋能具身智能教悔与仿真

　　摩尔线程重磅发布其个全栈具身智能仿真平台MT Lambda，旨在赋能用户构建数据成、策略教悔、仿真考证的责任流。该平台构建了从底层算力、核心引擎到表层框架及器具的好意思满处治案：其底层基于全GPU，竣事渲染、物理、AI算计在同芯片中完成，数据“拷贝”；中间层度融自研物理、渲染、AI三大引擎；表层则提供MT Lambda-Lab具身策略设备与教悔平台以及MT Lambda-Sim保真物理仿真与渲染平台。在发布会现场，摩尔线程通过机器狗实景演示，直不雅展现了该平台在具身智能策略设备与动作教悔上的隆起发达。

　　刻下，具身智能加快从技巧考证迈向工程化与产业化，摩尔线程四肢国内为稀缺的通“大模子教悔—仿真模拟—端侧部署”生态闭环的GPU企业，也曾构建起全栈自主、端到端的软硬件技巧栈，不错为具身智能提供站式、安全可靠的国产算力案。

　　在具身智能域，摩尔线程依托自研的夸娥智算集群、仿真平台及端侧SoC芯片，也曾变成云边端协同的家具与智商布局。同期，摩尔线程积拓展具身生态“一又友圈”，通过与光轮智能在成数据等要害域共筑国产具身智能仿真底座，以及与清明云联造RaysTwins具身仿真平台等度作，共同动技巧恶果加快升沉落地。

　　生态进化：MUSA 兼容，开源与绽开共建

　　四肢陆续摩尔线程全GPU硬件与全栈软件体系的底层架构，MUSA已竣事对业界主流CUDA生态的度兼容。新发布的MUSA SDK 5.1.0，对标CUDA 12.8，从驱动与开动时新增248个API，兼容接口数达到761，到核心数学库的对都，从隐蔽55类核心AI算子，到好意思满支捏PyTorch一起3194个算子，MUSA软件栈全链路隐蔽了底层驱动、编译器、算子加快库、教悔与理框架，让国产GPU着实具备“即插即用”的绽开智商。

　　在开源生态与要害场景中，MUSA也取得了里程碑式的打破：在理生态上，MUSA不仅细致成为vLLM官后端，胜利入SGLang官干线并获取“原生支捏”；在底层编译上，TileLang-MUSA胜利入开源干线，升支捏Trition 3.6新版块，FlashAttention3等热门算子在MUSA上达到95的率；此外，教悔套件家具化相沿大界限集群与强化学习，理套件适配主流框架。论是前沿大模子教悔，照旧科学算计中的VASP加快，MUSA都已交出练习答卷。

　　具前瞻的是，MUSA正引入AI技巧加快生态的自我演进。依托Automusify 智能迁徙器具的“扰乱”自动化升沉，MUSA竣事了对00东说念主工智能与00科学算计两大域加快仓库的自动迁徙。同期，全新升的MUSACODE AI 编程助手通过大模子智能体协同，已胜利设备并请托10,000个Kernel算子，基于TileLang自动调Group GEMM算子竣事60能提高。

解读：智能不应是特权，而是普惠

　　MUSA不仅是国产GPU的生态底座，是个绽开、自进化、与设备者共同成长的智能生态。将来已来，摩尔线程这次发布会的料想，不单是在于国产GPU单家具的进化，在于通过加快算力流动、生态构建，让智能“由虚向实”，让具身智能普惠，接近你我的身边。当国产GPU让Token解放流动，智能就不再是少数东说念主的特权，而是每个东说念主身边的平日。

　　文、图/广州日报新花城记者：钟达文

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