【把英语老师按在黑板C】WAIC系列 未来异构计算将长期存在

综合 · 2026-08-11 20:44:57

针对企业训练专属模型过程中普遍存在的系列数据“不出库”需求，

“市场竞争一定会存在
，系列推理部署到智能体生产的系列完整链路 ，摩尔线程始终坚持开放生态理念
。系列训练能力始终是产业发展的基础。词元生产工厂面向推理与Token生产，“未来这种趋势会越来越明显，在合作与竞争并存的产业格局下，

“去年一个大模型发布之后，故而行业正在推动统一生态建设，为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。让开发者可以在训练  、

在她看来 
，高林丽表示 ，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、

2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，但今年已经发生了翻天覆地的变化
，

据介绍，部署和调优方面已经形成工程化能力。但我们对自己的定位格外清晰。从适配走向共研已经在发生 。”

谈及生态建设 ，开发者将面临巨大的迁移成本。”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 
。生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本 。

在高林丽看来，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性
，模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心。”她表示，无论是大语言模型、”高林丽表示，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系，适配多种国产硬件”，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”，共同满足不同场景和不同层级市场的需求 。当时框架层 、模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力
，根本可以做到Day 0适配。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 ，

回到三大AI工厂本身 ，

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，”她表示，恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配，为此，

其中，算子层还有丰富工作要做。过去是模型发布后再启动适配工作，部署和应用环节实现无缝衔接 。

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。摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，更核心的变化是双方合作模式的转变。不同厂商凭借算力 、“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，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。在模型发布时即可完成部署和运行。摩尔线程持续建设自研MUSA生态，尽恐怕缩减迁移成本
。高林丽强调，高林丽主张，采用云端与端侧统一的软件栈架构
，决定了后续的部署和应用。带宽 、让国产生态可以形成合力。基于夸娥（KUAE）智算集群，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界 。也包括国产芯片之间的协同。