5月18日，摩爾線程在北京舉辦主題為“詞元時代，萬物智能”的年度產(chǎn)品發(fā)布會。在Agentic AI驅(qū)動詞元（Token）需求呈指數(shù)級躍升的關(guān)鍵節(jié)點，萬物智能處于爆發(fā)前夜，算力的基石作用愈發(fā)關(guān)鍵。

摩爾線程在此次盛會上全方位展示了其作為智算底座的戰(zhàn)略縱深，全面展示了“云-邊-端”全棧智算矩陣：從萬卡級規(guī)模的夸娥智算集群，到自研“長江”SoC驅(qū)動的智能終端MTT AICUBE和MTT AIBOOK；從數(shù)字世界智能體“小麥”，到加速物理AI落地的首個全棧具身智能仿真平臺MT Lambda，再到持續(xù)進化的MUSA生態(tài)。這不僅是摩爾線程核心技術(shù)和產(chǎn)品的集中亮相，更標志著其全面打通了“云-邊-端”智能算力生態(tài)，賦能從數(shù)字世界到物理世界的全場景AI應(yīng)用。

云端筑基：夸娥智算集群，全鏈路加速大模型訓(xùn)推

在智算基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，摩爾線程以夸娥（KUAE）智算集群為核心，構(gòu)建起適配詞元時代需求的高性能AI基礎(chǔ)設(shè)施。目前，夸娥萬卡級智算集群已經(jīng)成功落地，多項關(guān)鍵指標達到國際主流水平，在Dense大模型訓(xùn)練中的模型算力利用率（MFU）達60%，在MoE大模型上達40%，有效訓(xùn)練時長達90%，訓(xùn)練線性擴展效率達95%。這標志著摩爾線程已具備支撐超大規(guī)模模型穩(wěn)定訓(xùn)練的硬核實力。

大模型訓(xùn)練是一項極為復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，涵蓋預(yù)訓(xùn)練、持續(xù)預(yù)訓(xùn)練（CPT）、長文本訓(xùn)練、微調(diào)（SFT）及強化學(xué)習(xí)（RL）等流程。為賦能開發(fā)者，摩爾線程推出夸娥訓(xùn)練套件，覆蓋大模型預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練全鏈路，包括訓(xùn)練框架、AI框架及訓(xùn)練輔助工具等核心組件，專門優(yōu)化了對強化學(xué)習(xí)的支持，兼容業(yè)界主流的VeRL訓(xùn)推一體與Slime訓(xùn)推分離框架，并完成了對多項微調(diào)框架的適配。面對高達數(shù)十萬億Tokens的超大規(guī)模數(shù)據(jù)集，基于摩爾線程萬卡級集群訓(xùn)練的科學(xué)基礎(chǔ)大模型，實現(xiàn)了全流程訓(xùn)練技術(shù)的突破，在MMLU等評測指標上的表現(xiàn)持續(xù)提升。

在推理端，摩爾線程展現(xiàn)了其深厚的生態(tài)底蘊與“發(fā)布即適配”（Day-0適配）的響應(yīng)速度。目前，摩爾線程已全面適配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等國內(nèi)頭部大模型，以及主流的語音、視覺理解及多模態(tài)模型。值得一提的是，摩爾線程在推理框架SGLang主線代碼中獲得了官方原生支持，并開源了vLLM-MUSA，可原生獲得摩爾線程GPU加速能力，大幅提升推理效率。

夸娥云服務(wù)以“算力即服務(wù)”的方式，將前沿模型推理能力快速轉(zhuǎn)化為可用的行業(yè)應(yīng)用：現(xiàn)場展示了基于GLM模型推理服務(wù)的Vibe Coding，用戶用口語描述需求即可生成專屬App，整個開發(fā)由多智能體協(xié)同完成，無需手寫代碼；同時以AIGC微短劇制作工作流,呈現(xiàn)從劇本策劃到視頻合成的全鏈路智能生成，直觀展示夸娥在內(nèi)容創(chuàng)作與智能化應(yīng)用落地上的強大生產(chǎn)力。

終端進階：“長江”SoC驅(qū)動，開啟全場景智能

發(fā)布會上，以“小麥”智能體為核心的端側(cè)AI產(chǎn)品正式亮相。基于情景感知決策、長上下文歷史檢索、自主任務(wù)編排、多模態(tài)情緒識別以及跨端協(xié)同、端云一體的能力，“小麥”可以提供有溫度的專屬人格體驗。其背后依托三大關(guān)鍵技術(shù)支撐：運行于AI原生操作系統(tǒng)MTT AIOS，采用獨特的二維拓撲記憶系統(tǒng)，搭載自研Agent開源框架MTClaw。

為承載“小麥”智能體的智慧進化，摩爾線程重磅發(fā)布了全新智能家庭AI中樞——MTT AICUBE，標志著Agentic AI將走進千家萬戶。它深度整合了“智能體 + AI PC + AI NAS”三大核心能力矩陣，以一站式解決方案賦能家庭智能體驗。AICUBE內(nèi)置的“小麥”智能體預(yù)裝60余項技能（Skills），支持超36款A(yù)PP的跨應(yīng)用控制，提供智慧化的主動服務(wù)；全閃存AI NAS模塊則為家庭數(shù)據(jù)提供了安全、高效的本地存儲與智能管理；同時，AICUBE還具備完整的桌面AI PC能力，可輕松滿足家庭用戶的觀影娛樂、高效辦公、在線學(xué)習(xí)、云游戲以及本地大模型運行等全方位需求。AICUBE將于6月18日在京東摩爾線程旗艦店開啟預(yù)售。

與此同時，摩爾線程宣布MTT AIBOOK全面升級。作為“為智能體而生”的筆記本電腦，AIBOOK在MTT AIOS原生Linux系統(tǒng)下，預(yù)裝原生“龍蝦”智能體（OpenClaw），支持多智能體協(xié)作，為智能體應(yīng)用的開發(fā)、調(diào)試與部署提供完整的閉環(huán)解決方案。AIBOOK具備“工具直達”特性，提供90+工具調(diào)用接口，降低開發(fā)配置成本；并創(chuàng)新支持原生Linux、虛擬化Windows及容器化Android多系統(tǒng)，同時提供LLM/ASR/TTS/OCR等模型支持的“端側(cè)感知”能力，一臺設(shè)備即可覆蓋用戶的全場景使用需求。

面向端側(cè)和邊緣場景，摩爾線程以“長江”智能SoC為核心構(gòu)建多維產(chǎn)品矩陣：除AICUBE與AIBOOK外，還展示了專為嵌入式邊緣場景設(shè)計的MTT E300 AI模組，支持混合精度計算，可在嚴苛環(huán)境中穩(wěn)定運行，為工業(yè)質(zhì)檢、能源巡檢、智慧教室、具身智能、智能汽車及低空經(jīng)濟等典型場景提供高效、低延遲、強可靠的邊緣AI能力。

物理跨越：生態(tài)閉環(huán)，賦能具身智能訓(xùn)練與仿真

摩爾線程重磅發(fā)布其首個全棧具身智能仿真平臺MT Lambda，旨在賦能用戶構(gòu)建數(shù)據(jù)合成、策略訓(xùn)練、仿真驗證的高效工作流。該平臺構(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：其底層基于全功能GPU，實現(xiàn)渲染、物理、AI計算在同一芯片中完成，數(shù)據(jù)“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MT Lambda-Lab具身策略開發(fā)與訓(xùn)練平臺以及MT Lambda-Sim高保真物理仿真與渲染平臺。在發(fā)布會現(xiàn)場，摩爾線程通過機器狗實景演示，直觀展現(xiàn)了該平臺在具身智能策略開發(fā)與動作訓(xùn)練上的卓越表現(xiàn)。

當前，具身智能加速從技術(shù)驗證邁向工程化與產(chǎn)業(yè)化，摩爾線程作為國內(nèi)極為稀缺的打通“大模型訓(xùn)練—仿真模擬—端側(cè)部署”生態(tài)閉環(huán)的GPU企業(yè)，已經(jīng)構(gòu)建起全棧自主、端到端的軟硬件技術(shù)棧，可以為具身智能提供一站式、安全可靠的國產(chǎn)算力方案。

在具身智能領(lǐng)域，摩爾線程依托自研的夸娥智算集群、仿真平臺及端側(cè)SoC芯片，已經(jīng)形成云邊端協(xié)同的產(chǎn)品與能力布局。同時，摩爾線程積極拓展具身生態(tài)“朋友圈”，通過與光輪智能在合成數(shù)據(jù)等關(guān)鍵領(lǐng)域共筑國產(chǎn)具身智能仿真底座，以及與光線云聯(lián)合打造RaysTwins具身仿真平臺等深度合作，共同推動技術(shù)成果加速轉(zhuǎn)化落地。

生態(tài)進化：MUSA 100%兼容，開源與開放共建

作為貫穿摩爾線程全功能GPU硬件與全棧軟件體系的底層架構(gòu)，MUSA已全面實現(xiàn)對業(yè)界主流CUDA生態(tài)的深度兼容。最新發(fā)布的MUSA SDK 5.1.0，對標CUDA 12.8，從驅(qū)動與運行時新增248個API，兼容接口數(shù)達到761，到核心數(shù)學(xué)庫的100%對齊，從覆蓋55類核心AI算子，到完整支持PyTorch全部3194個算子，MUSA軟件棧全鏈路覆蓋了底層驅(qū)動、編譯器、算子加速庫、訓(xùn)練與推理框架，讓國產(chǎn)GPU真正具備“即插即用”的開放能力。

在開源生態(tài)與關(guān)鍵場景中，MUSA也取得了里程碑式的突破：在推理生態(tài)上，MUSA不僅正式成為vLLM官方后端，更成功合入SGLang官方主線并獲得“原生支持”；在底層編譯上，TileLang-MUSA成功合入開源主線，升級支持Trition 3.6最新版本，F(xiàn)lashAttention3等熱點算子在MUSA上達到95%的極致效率；此外，訓(xùn)練套件產(chǎn)品化支撐超大規(guī)模集群與強化學(xué)習(xí)，推理套件全面適配主流框架。無論是前沿大模型訓(xùn)練，還是科學(xué)計算中的VASP加速，MUSA都已交出成熟答卷。

更具前瞻性的是，MUSA正引入AI技術(shù)加速生態(tài)的自我演進。依托Automusify 智能遷移工具的“零干預(yù)”自動化轉(zhuǎn)化，MUSA實現(xiàn)了對Top 100人工智能與Top 100科學(xué)計算兩大領(lǐng)域加速倉庫的100%自動遷移。同時，全新升級的MUSACODE AI 編程助手通過大模型智能體協(xié)同，已成功開發(fā)并交付超10,000個Kernel算子，基于TileLang自動調(diào)優(yōu)Group GEMM算子實現(xiàn)60%性能提升。

MUSA不僅是國產(chǎn)GPU的生態(tài)底座，更是一個開放、自進化、與開發(fā)者共同成長的智能生態(tài)。未來已來，我們誠邀您一同加入MUSA，共創(chuàng)國產(chǎn)算力的新篇章。