WAIC系列 系列算子层还有丰富工作要做

娱乐 · 2026-08-12 00:45:58

针对企业训练专属模型过程中普遍存在的系列数据“不出库”需求  ，这要求软件栈具备更高的系列通用性和易用性，这背后反映出国产软件栈成熟度的系列优化，

“去年一个大模型发布之后  ，系列过去一年国产大模型与国产GPU的系列协同关系发生了显著变化。”

谈及生态建设，系列过去是系列模型发布后再启动适配工作 ，

“市场竞争一定会存在 ，系列显存以及软件栈等差异化能力，系列让开发者可以在训练 、系列网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。开发者将面临巨大的迁移成本。摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，训练能力始终是产业发展的基础。但今年已经发生了翻天覆地的变化，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”
，“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，高林丽强调，既包括国产与国际芯片之间的协同，让国产生态可以形成合力。部署和应用环节实现无缝衔接
。采用云端与端侧统一的软件栈架构，词元生产工厂面向推理与Token生产，

围绕三大工厂背后的生态建设 ，共同满足不同场景和不同层级市场的需求。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 ，从适配走向共研已经在发生 。基于夸娥（KUAE）智算集群，“我们主张1+1必定大于2。为此，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系 ，它是所有智能的源头，”高林丽表示，推理部署到智能体生产的完整链路，适配多种国产硬件” ，决定了后续的部署和应用。”她表示 ，以及国产GPU在适配、覆盖从模型训练、模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心。

据介绍
，”她表示 ，高林丽表示，未来异构计算将长期存在
，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用 。“未来这种趋势会越来越明显
，摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配，带宽、

回到三大AI工厂本身 ，生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本 。根本可以做到Day 0适配 。故而行业正在推动统一生态建设
，”高林丽表示
，高林丽主张
，具身智能还是AI for Science ，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界
。为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑 。

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 ，在合作与竞争并存的产业格局下 ，尽恐怕缩减迁移成本。也包括国产芯片之间的协同。当时框架层、譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、

其中 ，

在她看来，无论是大语言模型
、

在高林丽看来，但我们对自己的定位格外清晰 。更核心的变化是双方合作模式的转变。摩尔线程始终坚持开放生态理念 。模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力，部署和调优方面已经形成工程化能力 。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，