摩尔线程发布“云边端”全栈智算矩阵，开启万物智能新纪元

5月18日摩尔线程在北京举办主题为“词元时代万物智能”的年度产品发布会。在Agentic AI驱动词元Token需求呈指数级跃升的关键节点万物智能处于爆发前夜算力的基石作用愈发关键。摩尔线程在此次盛会上全方位展示了其作为智算底座的战略纵深全面展示了“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。这不仅是摩尔线程核心技术和产品的集中亮相更标志着其全面打通了“云-边-端”智能算力生态赋能从数字世界到物理世界的全场景AI应用。云端筑基夸娥智算集群全链路加速大模型训推在智算基础设施领域摩尔线程以夸娥KUAE智算集群为核心构建起适配词元时代需求的高性能AI基础设施。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在Dense大模型训练中的模型算力利用率MFU达60%在MoE大模型上达40%有效训练时长达90%训练线性扩展效率达95%。这标志着摩尔线程已具备支撑超大规模模型稳定训练的硬核实力。大模型训练是一项极为复杂的系统性工程涵盖预训练、持续预训练CPT、长文本训练、微调SFT及强化学习RL等流程。为赋能开发者摩尔线程推出夸娥训练套件覆盖大模型预训练和后训练全链路包括训练框架、AI框架及训练辅助工具等核心组件专门优化了对强化学习的支持兼容业界主流的VeRL训推一体与Slime训推分离框架并完成了对多项微调框架的适配。面对高达数十万亿Tokens的超大规模数据集基于摩尔线程万卡级集群训练的科学基础大模型实现了全流程训练技术的突破在MMLU等评测指标上的表现持续提升。在推理端摩尔线程展现了其深厚的生态底蕴与“发布即适配”Day-0适配的响应速度。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。值得一提的是摩尔线程在推理框架SGLang主线代码中获得了官方原生支持并开源了vLLM-MUSA可原生获得摩尔线程GPU加速能力大幅提升推理效率。夸娥云服务以“算力即服务”的方式将前沿模型推理能力快速转化为可用的行业应用现场展示了基于GLM模型推理服务的Vibe Coding用户用口语描述需求即可生成专属App整个开发由多智能体协同完成无需手写代码同时以AIGC微短剧制作工作流,呈现从剧本策划到视频合成的全链路智能生成直观展示夸娥在内容创作与智能化应用落地上的强大生产力。终端进阶“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产品正式亮相。基于情景感知决策、长上下文历史检索、自主任务编排、多模态情绪识别以及跨端协同、端云一体的能力“小麦”可以提供有温度的专属人格体验。其背后依托三大关键技术支撑运行于AI原生操作系统MTT AIOS采用独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”智能体的智慧进化摩尔线程重磅发布了全新智能家庭AI中枢——MTT AICUBE标志着Agentic AI将走进千家万户。它深度整合了“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全闪存AI NAS模块则为家庭数据提供了安全、高效的本地存储与智能管理同时AICUBE还具备完整的桌面AI PC能力可轻松满足家庭用户的观影娱乐、高效办公、在线学习、云游戏以及本地大模型运行等全方位需求。AICUBE将于6月18日在京东摩尔线程旗舰店开启预售。与此同时摩尔线程宣布MTT AIBOOK全面升级。作为“为智能体而生”的笔记本电脑AIBOOK在MTT AIOS原生Linux系统下预装原生“龙虾”智能体OpenClaw支持多智能体协作为智能体应用的开发、调试与部署提供完整的闭环解决方案。AIBOOK具备“工具直达”特性提供90工具调用接口降低开发配置成本并创新支持原生Linux、虚拟化Windows及容器化Android多系统同时提供LLM/ASR/TTS/OCR等模型支持的“端侧感知”能力一台设备即可覆盖用户的全场景使用需求。面向端侧和边缘场景摩尔线程以“长江”智能SoC为核心构建多维产品矩阵除AICUBE与AIBOOK外还展示了专为嵌入式边缘场景设计的MTT E300 AI模组支持混合精度计算可在严苛环境中稳定运行为工业质检、能源巡检、智慧教室、具身智能、智能汽车及低空经济等典型场景提供高效、低延迟、强可靠的边缘AI能力。物理跨越生态闭环赋能具身智能训练与仿真摩尔线程重磅发布其首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda旨在赋能用户构建数据合成、策略训练、仿真验证的高效工作流。该平台构建了从底层算力、核心引擎到上层框架及工具的完整解决方案其底层基于全功能GPU实现渲染、物理、AI计算在同一芯片中完成数据“零拷贝”中间层深度融合自研物理、渲染、AI三大引擎上层则提供MT Lambda-Lab具身策略开发与训练平台以及MT Lambda-Sim高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观展现了该平台在具身智能策略开发与动作训练上的卓越表现。当前具身智能加速从技术验证迈向工程化与产业化摩尔线程作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企业已经构建起全栈自主、端到端的软硬件技术栈可以为具身智能提供一站式、安全可靠的国产算力方案。在具身智能领域摩尔线程依托自研的夸娥智算集群、仿真平台及端侧SoC芯片已经形成云边端协同的产品与能力布局。同时摩尔线程积极拓展具身生态“朋友圈”通过与光轮智能在合成数据等关键领域共筑国产具身智能仿真底座以及与光线云联合打造RaysTwins具身仿真平台等深度合作共同推动技术成果加速转化落地。生态进化MUSA 100%兼容开源与开放共建作为贯穿摩尔线程全功能GPU硬件与全栈软件体系的底层架构MUSA已全面实现对业界主流CUDA生态的深度兼容。最新发布的MUSA SDK 5.1.0对标CUDA 12.8从驱动与运行时新增248个API兼容接口数达到761到核心数学库的100%对齐从覆盖55类核心AI算子到完整支持PyTorch全部3194个算子MUSA软件栈全链路覆盖了底层驱动、编译器、算子加速库、训练与推理框架让国产GPU真正具备“即插即用”的开放能力。在开源生态与关键场景中MUSA也取得了里程碑式的突破在推理生态上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”在底层编译上TileLang-MUSA成功合入开源主线升级支持Trition 3.6最新版本FlashAttention3等热点算子在MUSA上达到95%的极致效率此外训练套件产品化支撑超大规模集群与强化学习推理套件全面适配主流框架。无论是前沿大模型训练还是科学计算中的VASP加速MUSA都已交出成熟答卷。更具前瞻性的是MUSA正引入AI技术加速生态的自我演进。依托Automusify 智能迁移工具的“零干预”自动化转化MUSA实现了对Top100人工智能与Top100科学计算两大领域加速仓库的100%自动迁移。同时全新升级的MUSACODE AI 编程助手通过大模型智能体协同已成功开发并交付超10,000个Kernel算子基于TileLang自动调优Group GEMM算子实现60%性能提升。MUSA不仅是国产GPU的生态底座更是一个开放、自进化、与开发者共同成长的智能生态。未来已来我们诚邀您一同加入MUSA共创国产算力的新篇章。