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如今的AI發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入到了白熱化的階段，大家比拼的不再是單一算力，更是生態(tài)體系建設(shè)。NVIDIA就憑借完善的CUDA生態(tài)牢牢綁定了眾多開發(fā)者，讓自己掌握了AI的定義權(quán)，不過隨著我國全面進(jìn)入到AI時代，對于Token也就是詞元的需求呈指數(shù)級躍升，再配合整個國家對于自主研發(fā)以及自主生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)的殷切期待，為國產(chǎn)算力廠商迎來巨大發(fā)展機(jī)遇。摩爾線程也在這幾年坐上了AI的快車道，獲得了行業(yè)的巨大關(guān)注，同時也發(fā)布了基于自主知識產(chǎn)權(quán)的AI算力矩陣，如今隨著AI的發(fā)展進(jìn)入到新時代，摩爾線程則全面展示了“云-邊-端”全棧智算矩陣，通過打造完善的生態(tài)來讓詞元充滿整個行業(yè)。

作為算力的核心，想要實現(xiàn)AI模型的訓(xùn)練與推理，計算集群顯然少不了，摩爾線程在2023年宣布了夸娥萬卡級智算集群，而時間到了2026年，超級智算集群終于開花結(jié)果，目前摩爾線程也已經(jīng)宣布該項目成功落地，同時給出了不少的硬核指標(biāo)，稱模型算力利用率可以達(dá)到60%，MoE大模型利用率為40%，訓(xùn)練時長更是達(dá)到了90%，這些效率達(dá)到了國際主流水平，如此強(qiáng)大的算力平臺對于開發(fā)者來說則是如虎添翼。更為重要的是摩爾線程并非只單純提供智算集群，而是幫助開發(fā)者在大模型訓(xùn)練的全階段都能完美覆蓋夸娥的算力，摩爾線程提供的訓(xùn)練套件能夠覆蓋大模型預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練全鏈路，從而讓訓(xùn)練成本以及訓(xùn)練時間大幅下降。

如今伴隨著用戶的日益增多，大模型的推理速度已經(jīng)愈發(fā)重要，特別是現(xiàn)在AI模型日新月異，每一家廠商都希望做到實現(xiàn)新品快速適配，讓用戶及時體驗前沿AI能力。對此摩爾線程也和國內(nèi)頭部大模型廠商合作，全面適配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等國內(nèi)頭部大模型，并且也囊括了主流的語音、視覺理解及多模態(tài)模型。同時摩爾線程也開源了自家的vLLM-MUSA推理架構(gòu)，未來開發(fā)者可以根據(jù)這個架構(gòu)進(jìn)行微調(diào)，從而大幅提升模型在摩爾線程超算集群上的推理速度。如今的摩爾線程也與業(yè)內(nèi)頭部大模型企業(yè)建立深度合作生態(tài)，同時也和其他模型廠商合作，共同打造更加寬廣的大模型市場。

上述這些對于普通消費者來說實在是有些高深，消費者更多的還是關(guān)心這些大模型什么時候能夠惠及大眾。摩爾線程也考慮到了普通消費者的需求，在這一次的發(fā)布會上推出了智能家庭AI中樞——MTT AICUBE，這款產(chǎn)品內(nèi)置了“小麥”智能體預(yù)裝60余項技能（Skills），支持超過36款A(yù)PP的控制，可以說是一位強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管家，輕松滿足家庭各類娛樂需求。

MTT AIBOOK也進(jìn)行了全面的升級，預(yù)裝了之前最為火爆的“龍蝦”智能體，通過提供多個工具接口有效地降低用戶的開發(fā)成本，輕松覆蓋全場景需求。可以說上述這些終端產(chǎn)品是對用戶渴望先進(jìn)模型落地的最有力的回應(yīng)。并且摩爾線程也推出了全棧具身智能仿真平臺MT Lambda，構(gòu)建了從底層算力、核心引擎到上層框架及工具的完整解決方案，能夠讓具身智能研發(fā)企業(yè)開發(fā)算法更加便利，并且也能依靠夸娥智算集群與SoC芯片形成云邊端協(xié)同的產(chǎn)品布局。

說一千道一萬，摩爾線程所做的種種努力都是為了能夠打造屬于自己的生態(tài)系統(tǒng)，畢竟硬件算力只是AI的一部分，其背后完善的生態(tài)系統(tǒng)才是別人愿意采購你產(chǎn)品的底氣，而這就需要摩爾線程與合作伙伴的共同努力。首先就是摩爾線程需要開放旗下的架構(gòu)，同時與CUDA這樣的高度成熟的架構(gòu)能夠完美兼容。經(jīng)過不斷的努力，摩爾線程MUSA已經(jīng)實現(xiàn)了對業(yè)界主流CUDA生態(tài)的深度兼容。

MUSA 5.1.0已經(jīng)和CUDA 12.8深度對標(biāo)，包括完整覆蓋PyTorch 3194個算子，此外MUSA也實現(xiàn)了對Top100人工智能與Top100科學(xué)計算兩大領(lǐng)域加速倉庫的100%遷移，也正是因為有著對于生態(tài)系統(tǒng)兼容性的極致追求，才會有越來越多的企業(yè)選擇摩爾線程的MUSA架構(gòu)，這些企業(yè)又給摩爾線程提供了大量的數(shù)據(jù)，便于其根據(jù)企業(yè)實際需求對架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，形成了良性循環(huán)。從這一次次的發(fā)布會我們可以看到，硬件一直只是摩爾線程的一小部分，其背后完整的AI生態(tài)，才是摩爾線程能夠取得行業(yè)認(rèn)可的最重要因素。