7月17日至20日，2026世界人工智能大会在在上海举行。作为国内领先的全功能GPU企业，摩尔线程以“词元时代 万物智能”为主题，首次联动上海世博展览馆与张江科学会堂双展区，集中呈现覆盖“云-边-端”的全场景智算产品矩阵、前沿解决方案及产业实践成果。

不同于往届聚焦硬核算力，本届WAIC上，摩尔线程首次以“模型训练、词元生产、智能体生产”三大AI工厂为主线，系统呈现国产算力打通大模型“训、推、用”的能力布局。这标志着以摩尔线程为代表的国产全功能GPU正走出技术验证期，全面迈入支撑行业前沿探索、赋能企业实际应用的规模化落地阶段。

作为国内稀缺的全功能GPU企业，摩尔线程率先在单芯片上同时支持AI计算、3D图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术突破，具备了独特的“算、渲、仿”一体化通用算力优势。依托MUSA架构，摩尔线程构建了从芯片、计算卡、服务器、超节点与万卡级集群，到边缘与智能终端的完整硬件矩阵，以软硬协同推动全场景智算落地。这种全能型底层实力，在WAIC现场的“训、推、用”三大环节得到了集中印证。

训练端：万卡级集群起步，夯实“国芯训国模”底座

在“模型训练工厂”展区，摩尔线程展示了可支撑万卡规模、万亿参数大模型训练的“夸娥”智算底座，以及大规模GPU智算集群的运行能力。

依托该底座，摩尔线程现场呈现多项“国芯训国模”实践成果：包括从零起步完整训练的MoE-236B基础模型；全栈原生训练的全球首个5D世界模型“北大EvoPhys-World”（该模型在斯坦福WorldScore“世界生成”维度连续37天蝉联全球榜首）；以及在夸娥千卡集群成功跑通全流程训练的具身大脑模型RoboBrain 2.5。

从万亿参数大模型、多维世界模型到具身智能大脑，这一系列硬核实践表明，摩尔线程国产全功能GPU在承载超大规模、前沿复杂模型训练上已具备卓越实力，正成为国产大模型自主研发与工程化落地的坚实保障。

值得一提的是，摩尔线程还在现场首次展出MTT C256超节点，其创新架构首创一层Scale-up网络，实现标准单宽机柜128卡全互联，并柜扩展可达256卡极速互联，攻克传统多层网络的带宽损耗与高延迟痛点。MTT C256采用计算与交换一体化的高密设计，将大幅提高智算中心GPU部署密度，为万卡乃至十万卡级超大规模长稳训推集群打造坚实算力底座。

推理端：直击降本痛点，高吞吐方案让“词元生产”更高效

当大模型步入商用，如何降低词元的生产成本、提升推理效率，是企业最为关心的现实痛点。在“词元生产工厂”展区，摩尔线程围绕旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000，展示面向GLM、DeepSeek等主流大模型的高性能推理方案。

针对实际部署中的成本与效率挑战，摩尔线程创新推出PD（Prefill-Decode）异构分离方案：将高算力需求的Prefill（预填充）计算池部署于摩尔线程MTT S5000，将高带宽需求的Decode（生成）计算池部署于国际主流GPU，实现异构分离、分池部署。

实际测试显示，通过PD异构分离，可实现“3台S5000 + 2台国际主流GPU = 9台国际主流GPU”的等效性能。且该方案支持KV Cache FP8与1M超长上下文，在保障系统运行高吞吐、高资源利用率的同时，为企业用户探索出了一条极具成本优势的国产化大模型混合部署路径。这意味着，摩尔线程不仅能够独立承载高吞吐词元生产，也可无缝融入既有混合算力生态，切实帮助企业客户实现更具性价比的AI推理部署。

应用端：具身智能走进现实，端侧AI释放智能体潜力

当模型能力和推理效率日益成熟，智能体如何进入物理世界、走进具体业务，成为AI落地的关键环节。在“智能体生产工厂”展区，摩尔线程展示了全栈具身智能仿真平台MT Lambda，以及面向工业场景的MT Lambda for Factory解决方案。通过高逼真、低延迟的物理仿真，国产算力正在帮助机器人和智能体在虚拟环境中完成策略训练，加快其从仿真验证走向实际部署的进程。

面向端侧智能应用，集成家庭AI中枢的MTT AICUBE与“为智能体而生”的MTT AIBOOK算力本也在现场开放体验。依托端云协同和内存等效扩容技术，MTT AIBOOK可在无需升级硬件的条件下流畅运行80B超大MoE模型及多智能体协作任务，为端侧AI生产力提供了新的实现路径。

连续第三年参展WAIC，摩尔线程向业界展现了国产GPU从底层芯片、万卡级智算集群到“训、推、用”闭环演进的坚实轨迹。随着AI产业步入更强调系统协同与规模化落地的关键期，摩尔线程将持续推进国产全功能GPU的技术创新，携手产业链伙伴完善自主智算生态，加速将先进的AI算力转化为千行百业的真实生产力。