WAIC 2026摩爾線程展臺介紹 主題：“詞元時代 萬物智能

WAIC 2026摩爾線程展臺介紹主題：“詞元時代萬物智能

供稿 / 2026-07-18 15:493989

標簽：WAIC2026

WAIC 2026將于7月17日在上海拉開帷幕。作為國內領先的全功能GPU企業，摩爾線程（688795.SH）將以“詞元時代萬物智能”為主題，攜“云-邊-端”全場景智算產品矩陣與前沿解決方案精彩亮相，首次開啟上海世博展覽館與張江科學會堂雙展區聯動，并于7月18日舉辦高規格主題論壇，系統呈現從算力基礎設施到智能應用落地的全棧能力與產業實踐。

隨著AI浪潮將“詞元（Token）”從技術概念推向千行百業，一個以詞元為核心的智能時代正加速到來。萬物智能已處于爆發前夜，算力成為決定這一進程速度與深度的基石。面對詞元需求的指數級躍升，摩爾線程創始人、董事長兼CEO張建中提出建設三大“AI工廠”：“模型訓練工廠”“詞元生產工廠”“智能體生產工廠”，旨在以全場景智算能力，加速千行百業智能化升級。

展覽信息

展覽時間：7月17日-20日

展覽地點1：上海世博展覽館H2-C109

展覽地點2：上海張江科學會堂Z1C-101

圖片1.png

WAIC 2026 摩爾線程展區核心亮點

在本屆WAIC上，摩爾線程將以三大“AI工廠”為核心主線，全景展出打通大模型“訓、推、用”閉環的硬核亮點與產品矩陣：

亮點一：走進“模型訓練工廠”，見證萬卡級集群與“國芯訓國模”硬核實力

展區現場將深度解密支撐萬卡萬億參數大模型訓練的“夸娥”底座，實景呈現大規模GPU智算集群的高效運營狀態。依托這一強大底座，摩爾線程現場首秀了多項標桿級“國芯訓國模”成果：包括完成了從零起步完整訓練的MoE-236B基礎模型，以及全球首個5D世界模型“北大EvoPhys-World”的全棧原生訓練，充分驗證了國產芯片在超大規模、超長連續穩定訓練上的全鏈路閉環能力。

亮點二：探秘“詞元生產工廠”，體驗極致吞吐與大模型極致推理部署

摩爾線程集中展示了基于旗艦級AI訓推一體智算卡MTT S5000打造的高性能推理方案。現場不僅有針對GLM、DeepSeek等主流大模型的極速推理展示，樹立國產GPU推理新標桿。更重磅推出了PD（Prefill-Decode）異構分離方案，通過將高算力需求的Prefill計算池（MTT S5000）與高帶寬的Decode生成池（國際主流GPU）異構分離、分池部署，獨家支持KV Cache FP8與1M超長上下文，重塑了算力成本邊界。

亮點三：解碼“智能體生產工廠”，直擊全棧具身智能仿真與端側AI生產力

智能體與端側承載是AI走進生產與生活的終極形態。摩爾線程依托強大的通用全功能GPU算力，推動“智能體生產工廠”全面運轉。在現場展示了全棧國產化具身智能仿真平臺MT Lambda及面向工業場景的MT Lambda for Factory解決方案。此外，集成家庭AI中樞的MTT AICUBE與“為智能體而生”的AIBOOK算力本也開放了現場Live體驗，其憑借端云協同和獨特的內存等效擴容技術，讓端側無需升級硬件即可流暢運行80B超大MoE模型與智能體協作。

以下是摩爾線程WAIC 2026展區完整介紹：

“云-邊-端”全場景智算產品矩陣

MTT S5000-AI訓推一體智算卡

專為大模型訓練、推理及高性能計算而設計的全功能GPU智算卡，基于第四代MUSA架構“平湖”打造，完整支持從FP8到FP64的全精度計算。目前S5000正加速規模化量產，基于該產品搭建的萬卡級集群已完成部署并上線服務。

MTT SGX5000-AI大模型訓推一體機

摩爾線程AI大模型訓推一體機MTT SGX5000，專為大語言及多模態大模型、科學計算和物理仿真等前沿領域打造。該服務器基于摩爾線程全功能GPU模組與高速全互聯架構，全面釋放計算性能，為高性能計算集群的構建提供強大支持，賦能企業在復雜AI場景中實現極致算力突破。

超節點架構

摩爾線程已發布超節點架構設計。該方案采用計算與交換一體化的高密設計，旨在大幅提高新型智算中心的GPU部署密度，系統性提升萬卡集群的訓練效能與推理能力，為下一代超大規模智算中心構建高密高效的硬件基石。近日，依托OISA協同創新平臺，摩爾線程、中國移動研究院、之江實驗室等產業伙伴正式發布《OISA高密超節點參考設計技術規范》。該規范針對當前智算中心面臨的互聯瓶頸、供電壓力及散熱極限，提出了全棧式解決方案，為構建自主可控、高性能的智算集群奠定了關鍵技術基石。

MTT E300-AI計算模組

MTT E300 AI模組搭載自研智能SoC“長江”，具備50TOPS異構AI算力，支持混合精度計算。憑借高算力、全棧AI工具鏈及端云協同架構，可提供高性能、低延遲、強可靠的國產邊緣AI解決方案，廣泛應用于工業、能源、教育、交通、醫療等行業。

MTT AIBOOK-AI Agent筆記本

MTT AIBOOK AI算力本是專為AI學習與開發者的個人智算平臺，在MTT AIOS原生Linux系統下預裝OpenClaw智能體，單機可以支持多達12個智能體高效并行運行，實現了智能體應用開發、調試與部署的完整閉環。該產品搭載摩爾線程自研智能SoC芯片“長江”，提供50TOPS異構AI算力，支持混合精度計算；具備多系統兼容能力，并預置完整的AI開發環境與工具鏈。

MTT AICUBE-家庭AI中樞

MTT AICUBE是未來AI智能家庭的核心中樞，它具備完整的AIPC及AI NAS功能，搭載自研智能SoC“長江”，具備50TOPS異構AI算力，內置基于Linux內核的MTT AIOS操作系統及智能體“小麥”，可以為用戶提供開箱機用的一站式AI體驗。通過AICUBE，用戶可以和“小麥”智能體進行自然語音交互，輕松完成日常照片及視頻等文件的存儲管理，暢享娛樂、學習及社交活動，擁抱由AI充當數字管家所帶來的全新智能生活。

以“三大AI工廠”為主題的展區介紹

模型訓練工廠

展示內容一：夸娥（KUAE）智算集群解決方案，支持國產全功能GPU萬卡萬億大模型訓練

摩爾線程基于MTT S5000打造的夸娥智算集群解決方案，面向超大規模智算中心，具備單集群萬卡級AI算力，覆蓋FP64至FP8全精度計算，支持AI、圖形、科學計算等全場景加速。夸娥智算集群在AI大模型訓練性能表現優異，Dense模型MFU達到60%，MoE模型MFU達到40%，萬卡集群綜合算力利用率達到國際領先水準。在訓練精度方面，夸娥萬卡級智算集群可與國際主流計算集群對齊，覆蓋MoE、多模態、具身智能等前沿架構，訓練Loss曲線與參照基準基本重合，收斂行為一致。基于CPT與Long CPT全鏈路預訓練數據，MMLU評測結果表現優異。這標志著大模型從零開始的完整訓練，可在夸娥集群上端到端完成。夸娥智算集群解決方案在擴展性方面同樣處于領先水平，其線性擴展效率達95%，千卡至萬卡規模的算力擴展中，單卡有效算力損耗控制在5%以內。

展示內容二：夸娥智算集群運行實景展示，高效管理集群運營

摩爾線程夸娥智算中心解決方案以全功能GPU為底座，是軟硬一體化的全棧解決方案，包括以夸娥計算集群為核心的基礎設施、KUAE Platform集群管理平臺以及KUAE ModelStudio大模型平臺，旨在以一體化交付的方式解決大規模GPU算力的建設和運營管理問題。該方案可實現開箱即用，大大降低傳統算力建設、應用開發和運維運營平臺搭建的時間成本，實現快速投放市場開展商業化運營

集群建成后，系統管理平臺可實時監控算力使用率、節點狀態、網絡吞吐及存儲性能等關鍵指標。運維人員通過可視化大屏直觀掌握GPU、服務器、網絡及存儲設備的全棧運行狀態，確保集群資源始終處于高負載、穩定運行的最佳效能，為大規模AI訓練與推理任務提供堅實運維保障。

展示內容三：現場首秀多項標桿級“國芯訓國模”成果

訓練成果1：MoE-236B基礎模型，"國芯國模"萬卡訓練新突破

依托摩爾線程與合作伙伴聯合建設的國產萬卡GPU集群，相關基礎模型項目已完成MoE-236B架構模型從零開始的完整訓練流程。模型基于25T+高質量訓練語料，采用混合專家（MoE）架構，覆蓋預訓練（Pretrain）、持續預訓練（CPT）、長窗口持續預訓練（Long-CPT）全鏈路，MMLU 評測精度與國際主流計算卡持平，訓練損失曲線高度一致。

訓練全程由摩爾線程夸娥AI訓練套件（KUAE Training Suite）提供底層技術支持，有效訓練時長占比超90%，在萬卡規模下展現出與國際同類集群相當的系統穩定性與訓練效率。此次突破標志著“國產芯片+國產模型”技術路線的實質性驗證——從芯片、集群、訓練框架到基礎模型，全鏈路實現自主可控，已開始超萬億參數大模型的訓練，同時為各類前沿科學領域提供了可落地的算力支撐。

訓練成果2：北大EvoPhys-World，國產GPU首次全棧支撐世界模型原生訓練

北大EvoPhys團隊推出全球首個5D世界模型EvoPhys-World，一經發布便在斯坦福WorldScore“世界生成”維度位列全球第一，并連續37天蟬聯榜首。模型基于約4萬小時無標注第一視角手部交互數據訓練，首創World Engine（世界生成與物理交互）與World Policy（世界預演與動作決策）雙形態架構，構建"生成—操控"閉環。

其原生訓練全程在基于摩爾線程MTT S5000的夸娥智算集群完成，MUSA軟件棧全棧支撐，訓練穩定性、擴展性與生成質量均達國際主流水平，為中國原創模型提供堅實算力底座。作為摩爾線程"燈塔計劃"代表成果，該項目是"國芯國模"協同創新的標桿實踐，為高水平科技自立自強提供了可復制的產學研協同范式。

訓練成果3：智源RoboBrain 2.5，國產算力集群首次全流程支撐具身大腦訓練

RoboBrain是北京智源研究院面向真實物理場景打造的通用具身大腦，以統一的視覺—語言多模態架構，支撐機器人在感知、認知、推理與決策上的核心能力。RoboBrain 2.5新增了對動作時序價值評估和三維空間結構的理解推理能力，顯著提升下游任務執行成功率。

基于FlagOS-Robo框架，依托摩爾線程MTT S5000千卡智算集群，智源成功完成RoboBrain 2.5的全流程訓練，首次驗證國產算力集群在具身智能大模型訓練中的可用性與高效性。通過FlagOS與硬件的協同優化，該方案實現“訓得穩、訓得快”，為具身智能從實驗室走向產業落地提供了堅實底座。

訓練成果4：硬核國產芯算力，高效訓練智駕感知模型

自動駕駛BEV感知是智能駕駛量產體系的核心環節，其模型訓練對算力吞吐與多機擴展穩定性要求極高。本方案基于摩爾線程MTT S5000的夸娥智算集群，對行業主流BEV感知模型BEVFormer完成訓練實測，覆蓋智駕感知模型訓練的真實負載。

實測結果顯示，MTT S5000憑借MUSA軟件棧，單機與雙機訓練吞吐均達國際主流訓練GPU的1.56–1.67倍，擴展倍數穩定，充分驗證了國產全功能GPU高效支撐智能駕駛核心模型訓練的能力。作為夸娥集群產業實踐的代表場景，該成果證明智駕模型訓練全流程國產化切實可行，為 MUSA-X落地千行百業，服務高水平科技自立自強提供了可復制的國產算力底座方案。

詞元生產工廠

展示內容一：大模型高性能推理方案，極速釋放潛能

摩爾線程基于旗艦級AI訓推一體智算卡MTT S5000 與全棧自研 MUSA 架構，構建從底層算子庫到上層推理框架的完整推理生態。深度適配 SGLang、vLLM、ONNX Runtime、Llama.cpp 等主流推理框架，全面覆蓋大語言模型、視覺、語音、DiT 及視頻生成等多模態推理場景。

針對大語言模型的PD分離部署，通過通信-計算重疊降低資源開銷，支持TP/PP/DP/CP/EP 多并行策略，以及超大規模EP的負載均衡；集成 FlashMLA、DeepGEMM 等高性能算子庫，算子效率接近峰值90%。面向視頻生成模型，通過并行策略及推理框架優化，以及融合算子、NDHWC內存布局、FasterCache、Attention Cache等算法創新進一步降低推理成本，持續提升生成效率，為不同場景提供高性價比、高吞吐、低延遲的國產推理解決方案。

展示內容二：打通多元生態，全棧推理賦能大模型

摩爾線程大模型推理方案基于旗艦級AI訓推一體智算卡MTT S5000打造，方案結合MTT S5000硬件、MUSA軟件棧、AI推理套件及夸娥云服務，為用戶提供高性能、易部署的推理方案。該方案深度適配GLM、DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax等業界主流大模型，覆蓋通用對話、智能編碼Agent、多工具自主任務等復雜應用場景。

MTT S5000采用先進“平湖”架構，支持FP8至FP64全精度算力。第四代MUSA平臺原生適配PyTorch、SGLang等框架，實現多模型Day-0適配。通過分布式并行與算子優化，實現高吞吐、低延遲、長序列的穩定推理，彰顯自主可控算力底座的性能與兼容性。

展示內容三：PD異構分離，重塑算力成本邊界

長上下文大模型推理場景的性能瓶頸，正由Decode生成側，逐步轉向 Prefill 輸入側計算與 KV Cache 生成。Prefill 依賴高算力，Decode 依賴高帶寬與大顯存，傳統同構部署難以兼顧性能與成本。PD 異構分離通過分池部署、分別調度、獨立優化，使 Prefill 與 Decode 按不同資源需求靈活擴容，更高效匹配長輸入、高吞吐、低時延等復雜推理場景。

在該方案中，MTT S5000 作為 Prefill 計算池，充分發揮其長輸入高吞吐優勢，承擔Prompt 編碼、Attention 計算和 KV Cache 生成；國際主流GPU BXXX/HXXX/Hxx作為 Decode 生成池，專注TPOT、輸出吞吐和流式穩定性，通過 KV Cache 高效傳輸實現 P/D 解耦協同。方案可支撐 L3/L4 級別 Token 服務，精度與官方結果對齊、誤差小于 1%，獨家支持 KV Cache FP8，并支持 1M 上下文處理能力，為大模型推理提供高性價比的國產算力底座。

展示內容四：破局場景之困，推理能力落地千行百業

隨著AI技術加速落地千行百業，場景化推理需求爆發式增長，成為產業發展的核心驅動力。不同行業的推理場景對算力規格、精度、時延及并發能力訴求差異顯著，單一算力形態難以滿足多元化需求。摩爾線程全功能GPU憑借AI計算加速、圖形渲染、物理仿真和科學計算、視頻編解碼等核心能力，天然適配多樣化推理負載，在不同領域發揮獨特優勢。

依托MTT S5000訓推一體智算卡、MTT E300 AI模組、MTT AIBOOK算力本等產品矩陣，摩爾線程靈活匹配從云端大規模訓練到邊緣輕量化推理、從移動端部署到便攜式開發等多元場景需求，提供高效、穩定、易用的推理算力支撐。方案可應用于新能源、金融、工業、具身智能、能源熱力、財務稅務、安全生產、數字資產等多個關鍵領域，持續賦能行業智能化轉型。

智能體生產工廠

MTT AICUBE

展示內容一：MTT AICUBE-家庭AI中樞，懂生活更懂你

MTT AICUBE以全域智能體“小麥”為核心，深度整合“智能體+AI PC+AI NAS”三大核心能力，通過全場景語音控制顛覆傳統PC對鍵鼠交互方式的依賴，具備完整的桌面AI PC能力，可高效支撐端側智能體、超高清視頻播放以及3D游戲等家庭應用場景；AI NAS模式下，配備全閃SSD高速存儲，并支持免拆機擴容，輕松收納全家人的數字資產。為AI 時代家庭智能體驗提供一站式解決方案。

MTT AIBOOK

展示內容二：MUSACODE × MusaCoder MUSA開發新利器

MUSACODE是摩爾線程自主研發的AI編程智能體（AI Coding Agent），支持開發者通過自然語言指令完成代碼生成、調試與重構，深度優化MUSA生態開發體驗。工具覆蓋算子生成、通用計算庫自動化遷移，以及開發、測試、編譯、性能優化全流程，大幅提升研發效率。

其背后的專用代碼大模型引擎MusaCoder，是業內首個基于國產GPU算力底座完成全鏈路訓練與驗證的開源代碼大模型，其完整后訓練流程均在基于MTT S5000構建的夸娥智算集群上完成。MusaCoder專注MUSA原生Kernel自動生成與優化，在權威評測中性能達行業領先水平。

通過“工具+大模型”雙引擎驅動，MUSACODE讓MUSA開發更簡單、更高效。

展示內容三：OPC一人公司開啟“單人成軍”新模式

借助MTT AIBOOK預裝的OpenClaw 等智能體，個人創業者可以突破自身技能與精力的限制，以一己之力統籌全局，調度多種 AI Agent 組建全天候運作的數字員工團隊。各類智能體協同分工，覆蓋產品研發、內容設計、營銷推廣、客服運維等全鏈路工作，幫助個人以低成本實現商業閉環，打造“單人成軍”的輕量化創業模式。

MTT AIBOOK 基于摩爾線程“長江”SoC的高并發算力能力，內置 OpenClaw，并支持多智能體協同運行，充分滿足Agent集群的算力需求。MTT AIBOOK可打通夸娥云端算力，靈活部署各類大模型，通過端云協同為數字員工團隊提供強大的AI能力支撐，為單人創業模式筑牢算力基礎。

展示內容四：創新支持多系統并行 MTT AIOS筑牢應用底座

MTT AIOS是摩爾線程基于Linux深度自研的全功能操作系統，其端側載體為MTT AIBOOK。內置完整MUSA開發套件與AI智能體，覆蓋辦公、開發、影音娛樂全場景。系統預裝Chromium瀏覽器，自研AI郵箱，各類國產文檔編輯、即時通信和會議軟件，集成MUSACODE、VSCode等全套編程工具。

針對跨平臺兼容難題，系統創新支持原生Linux、虛擬化Windows、容器化Android多系統并行，首創vGPU硬件直通與DirectX12適配，支持高分高刷顯示及雙系統文件無縫共享，可流暢運行Windows辦公、設計、剪輯類專業軟件，兼顧國產生態與跨平臺生產力。

MTT AIOS打通芯片、系統、應用全棧鏈路，大幅降低政企與開發者遷移成本，拓寬國產芯片落地場景，支撐云邊端布局，推動國產AI產業規模化發展。

展示內容五：端側內存不再受限 MTT AIBOOK等效擴容跑通MoE大模型

大模型參數越大智能越強，但端側內存上限限制百億級MoE模型本地部署。MTT AIBOOK搭載32GB高速統一內存，結合AI加速分區與智能推理軟件系統，通過AISSD自適應緩存管理機制，集中調度MoE專家權重、長文本KV緩存與智能體內存數據，無需升級硬件即可在原生32GB內存上流暢運行80B大模型推理與智能體編程。

摩爾線程攜手合作伙伴基于Llama.cpp-MUSA-M1000深度優化，運行80B MoE模型可等效擴容20-25GB內存，預填充8.34 Token/s，解碼突破7 Token/s；運行35B MoE模型可擴容9-15GB，解碼達17+ Token/s，同時運行OpenCode智能體框架。不依賴物理內存堆疊，不受內存漲價影響，讓普通用戶的32GB MTT AIBOOK輕松運行超大模型。

具身智能

展示內容六：MT Lambda 全棧國產化具身智能仿真平臺

摩爾線程首個全棧具身智能仿真平臺MT Lambda，旨在賦能用戶構建數據合成、策略訓練、仿真驗證的高效工作流。

該平臺構建了從底層算力、核心引擎到上層框架及工具的完整解決方案：其底層基于摩爾線程全功能GPU，實現渲染、物理、AI計算在同一芯片中完成，數據“零拷貝”；中間層深度融合自研物理、渲染、AI三大引擎；上層則提供MTLambda-Lab具身策略開發與訓練平臺以及 MT Lambda-Sim 高保真物理仿真與渲染平臺。

展示內容七：MT Lambda for Factory 工業具身智能解決方案

為促進具身智能與工業制造深度融合，摩爾線程推出自研工業具身智能平臺MT Lambda for Factory，集成高保真工廠渲染、高精度物理模擬、域隨機化數據生成、軌跡生成與任務規劃、產線點位基準評測等核心能力，打造智能工廠專屬的"虛擬調試場"與"AI模型孵化器"：企業在虛擬環境中即可完成產線調試、工藝優化與AI模型迭代，大幅降低物理試錯成本，縮短新產線從部署到投產的周期。

平臺依托摩爾線程全功能GPU與MUSA統一架構，自研AlphaCore物理引擎與光追渲染引擎，物理仿真、渲染、AI訓練三類負載在同一GPU內完成、數據零拷貝，實現具身智能混合負載的架構級適配。作為摩爾線程具身智能全棧布局的核心平臺，該方案證明智能工廠的訓練底座可以全鏈路自主可控，為新型工業化進程中培育新質生產力提供了可靠的國產化基座。

+++

關于摩爾線程

摩爾線程以全功能GPU為核心，致力于向全球提供加速計算的基礎設施和一站式解決方案，為各行各業的數智化轉型提供強大的AI計算支持。我們的目標是成為具備國際競爭力的GPU領軍企業，為融合人工智能和數字孿生的數智世界打造先進的加速計算平臺。我們的愿景是為美好世界加速。

國內唯一實現“圖形+AI計算”深度融合的全功能GPU廠商

國內唯一同時深耕B端、C端市場的全場景GPU廠商

國內唯一單芯片同時支持AI計算加速、圖形渲染、物理仿真和科學計算、超高清視頻編解碼

國內首個發布支持DirectX 12的圖形加速引擎

國內極少數支持從FP8到FP64等全計算精度的國產GPU廠商

國內唯一功能可對標英偉達的全功能GPU廠商

國內首個完成萬卡集群建設、并高效支持萬億參數的大模型訓練的國產GPU公司

推出國內首個全棧具身智能仿真訓練平臺MT Lambda，成為繼英偉達之后，全球第二家具備該全棧能力的GPU企業。

國內首個支撐頂尖世界模型北京大學EvoPhys-World完成全棧訓練、并登頂斯坦福WorldScore世界模型評測榜首的國產GPU廠商