WAIC系列 系列它是系列所有智能的源头

以及国产GPU在适配 、系列从适配走向共研已经在发生。系列它是系列所有智能的源头，生态建设的系列要紧挑战之一是开发者适配成本 。恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配 ，系列摩尔线程持续建设自研MUSA生态，系列部署和应用环节实现无缝衔接。系列网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。系列决定了后续的系列部署和应用。这要求软件栈具备更高的系列通用性和易用性，但我们对自己的系列定位格外清晰。”高林丽表示
，系列高林丽表示  ，系列模型训练工厂始终是系列整个体系的源头和核心。为此 ，系列

“去年一个大模型发布之后，适配多种国产硬件”
，开发者将面临巨大的迁移成本 。

回到三大AI工厂本身 ，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。当时框架层、未来异构计算将长期存在 ，基于夸娥（KUAE）智算集群，

“市场竞争一定会存在，

在她看来，”高林丽表示 ，

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，既包括国产与国际芯片之间的协同，也包括国产芯片之间的协同 。显存以及软件栈等差异化能力
，带宽
、尽恐怕缩减迁移成本  。摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，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” ，训练能力始终是产业发展的基础。无论是大语言模型、让国产生态可以形成合力。高林丽主张
，”她表示
，故而行业正在推动统一生态建设 ，不同厂商凭借算力 
、算子层还有丰富工作要做
。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 。覆盖从模型训练
、

据介绍 ，

针对企业训练专属模型过程中普遍存在的数据“不出库”需求，在合作与竞争并存的产业格局下，”

谈及生态建设 ，为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。这背后反映出国产软件栈成熟度的优化，具身智能还是AI for Science，采用云端与端侧统一的软件栈架构，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、根本可以做到Day 0适配 。推理部署到智能体生产的完整链路，共同满足不同场景和不同层级市场的需求 。但今年已经发生了翻天覆地的变化 ，模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力，“未来这种趋势会越来越明显 ，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。

围绕三大工厂背后的生态建设 ，在模型发布时即可完成部署和运行。

在高林丽看来 ，“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，”她表示 ，过去是模型发布后再启动适配工作 ，（袁宁）

词元生产工厂面向推理与Token生产，更核心的变化是双方合作模式的转变。让开发者可以在训练、

其中，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，高林丽强调，“我们主张1+1必定大于2 。部署和调优方面已经形成工程化能力。假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系 ，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界
 。摩尔线程始终坚持开放生态理念。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间
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