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如今的AI發展已經進入到了白熱化的階段，大家比拼的不再是單一算力，更是生態體系建設。NVIDIA就憑借完善的CUDA生態牢牢綁定了眾多開發者，讓自己掌握了AI的定義權，不過隨著我國全面進入到AI時代，對于Token也就是詞元的需求呈指數級躍升，再配合整個國家對于自主研發以及自主生態系統建設的殷切期待，為國產算力廠商迎來巨大發展機遇。摩爾線程也在這幾年坐上了AI的快車道，獲得了行業的巨大關注，同時也發布了基于自主知識產權的AI算力矩陣，如今隨著AI的發展進入到新時代，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來讓詞元充滿整個行業。

作為算力的核心，想要實現AI模型的訓練與推理，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果，目前摩爾線程也已經宣布該項目成功落地，同時給出了不少的硬核指標，稱模型算力利用率可以達到60%，MoE大模型利用率為40%，訓練時長更是達到了90%，這些效率達到了國際主流水平，如此強大的算力平臺對于開發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，而是幫助開發者在大模型訓練的全階段都能完美覆蓋夸娥的算力，摩爾線程提供的訓練套件能夠覆蓋大模型預訓練和后訓練全鏈路，從而讓訓練成本以及訓練時間大幅下降。

如今伴隨著用戶的日益增多，大模型的推理速度已經愈發重要，特別是現在AI模型日新月異，每一家廠商都希望做到實現新品快速適配，讓用戶及時體驗前沿AI能力。對此摩爾線程也和國內頭部大模型廠商合作，全面適配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等國內頭部大模型，并且也囊括了主流的語音、視覺理解及多模態模型。同時摩爾線程也開源了自家的vLLM-MUSA推理架構，未來開發者可以根據這個架構進行微調，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內頭部大模型企業建立深度合作生態，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，在這一次的發布會上推出了智能家庭AI中樞——MTT AICUBE，這款產品內置了“小麥”智能體預裝60余項技能（Skills），支持超過36款APP的控制，可以說是一位強大的數據管家，輕松滿足家庭各類娛樂需求。

MTT AIBOOK也進行了全面的升級，預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成本，輕松覆蓋全場景需求。可以說上述這些終端產品是對用戶渴望先進模型落地的最有力的回應。并且摩爾線程也推出了全棧具身智能仿真平臺MT Lambda，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，能夠讓具身智能研發企業開發算法更加便利，并且也能依靠夸娥智算集群與SoC芯片形成云邊端協同的產品布局。

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系統，畢竟硬件算力只是AI的一部分，其背后完善的生態系統才是別人愿意采購你產品的底氣，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，同時與CUDA這樣的高度成熟的架構能夠完美兼容。經過不斷的努力，摩爾線程MUSA已經實現了對業界主流CUDA生態的深度兼容。

MUSA 5.1.0已經和CUDA 12.8深度對標，包括完整覆蓋PyTorch 3194個算子，此外MUSA也實現了對Top100人工智能與Top100科學計算兩大領域加速倉庫的100%遷移，也正是因為有著對于生態系統兼容性的極致追求，才會有越來越多的企業選擇摩爾線程的MUSA架構，這些企業又給摩爾線程提供了大量的數據，便于其根據企業實際需求對架構進行改進，形成了良性循環。從這一次次的發布會我們可以看到，硬件一直只是摩爾線程的一小部分，其背后完整的AI生態，才是摩爾線程能夠取得行業認可的最重要因素。