
A | 我们正在迈入Agentic AI(智能体)时代。在AI时代,Token(词元)正成为最大的消耗品,而Agent正在成为消耗Token的主体。

B | 面对这样的变革,7月18日,在摩尔线程“词元时代 万物智能”主题论坛上,摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中给AI产业的“卖铲人”下了新定义:AI产业需要AI工厂,而这个工厂分为三类,分别是模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂。《暂行办法》指出,集群促进工作以增强中小企业核心竞争力、激发县域经济活力、提升产业链供应链韧性和关键环节配套能力为目标。工业和信息化部建立集群动态管理和跟踪监测机制。

C | “十四五”期间,在全国范围内认定200个左右集群,引导和支持地方培育一批省级集群。 张建中阐述三大“AI工厂”概念 模型训练工厂:打造万卡级长稳训推的硬底座 训练一个前沿大模型,成本动辄数亿甚至上十亿元。模型能不能达到前沿水平、能不能快速从语言扩展到多模态乃至物理AI,与训练工厂的基础设施能力息息相关。

D | 在唐山市一家电机制造企业,工人在生产线上工作 图片来源:新华社将在全国范围内认定200个左右集群 中小企业是我国经济韧性、就业韧性的重要支撑,是激发创新的重要力量。促进中小企业发展,对推进高质量发展至关重要。

E | 去年12月,工信部联合国家发展改革委、科技部、财政部等19个部门和单位发布了《“十四五”促进中小企业发展规划》(以下简称《规划》):力争到2025年,中小企业整体发展质量稳步提高,创新能力和专业化水平显著提升。推动形成一百万家创新型中小企业、十万家“专精特新”中小企业、一万家专精特新“小巨人”企业。 一个合格的模型训练工厂需要具备以下几个条件:全功能——下一个要训练的模型可能是语言、视觉、世界模型或具身大脑,模型训练工厂必须什么都能训;高扩展——随着集群训练规模扩大,训练工厂需要保持极高的线性扩展效率;高精度——训练损失曲线和评测指标必须对齐国际主流;高稳定——万卡级长连续训练,中断一次代价巨大;软件栈完备——从算子到框架再到强化学习,缺一环就跑不通全链路。 摩尔线程以夸娥(KUAE)智算集群为核心,逐一回应了这些要求。

F | 今年5月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见》(以下简称《意见》):提出到2025年,以县城为重要载体的城镇化建设取得重要进展,县城短板弱项进一步补齐补强,一批具有良好区位优势和产业基础、资源环境承载能力较强、集聚人口经济条件较好的县城建设取得明显成效。

G | 在万卡级规模下,集群保持95%的线性扩展效率,有效训练时长占比超过90%,训练精度与国际主流计算卡持平。

H | 赛迪顾问消费经济研究中心主任余德彪接受《每日经济新闻》记者微信采访时表示,国家出台了《规划》来促进中小企业发展,出台了《意见》来促进县域发展。软件栈方面,摩尔线程从底层MUSA SDK出发,兼容Torch、Triton、TileLang等算子生态,支持Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP等主流训练框架,并提供MT-HTA仿真系统(SimuMax/SimuInfer)在训练前预估时长与效果。 在夸娥万卡级集群和训练套件之外,摩尔线程还针对MoE架构,集成了DeepEP通信库、算子融合等先进技术,原生支持Per-Block FP8精度,使算力得以显著提升。 WAIC 2026摩尔线程展台 “我经常听到国内的模型公司担心,用国产的训练平台会不会耽误时间,会不会影响追赶世界先进水平。”张建中在演讲中传达出用户的疑问。 但摩尔线程已经通过实践对这一质疑给出了直接反击:MoE-236B在万卡级集群上从零起步完成了完整训练,基于25T+高质量语料,精度与损失曲线同国际主流高度一致;北京大学5D世界模型EvoPhys-World在夸娥集群上完成全栈原生训练,连续37天登顶斯坦福WorldScore“世界生成”维度;北京智源研究院RoboBrain 2.5在MTT S5000千卡集群上完成全流程训练,国产算力首度跑通具身大脑训练。

I | 在WAIC 2026的展台上,记者还看到摩尔线程在WAIC现场首发的MTT C256超节点: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,采用计算与交换一体化的高密设计,可大幅提高智算中心GPU部署密度,成为支撑长稳训推的硬件底座。

J | 而中小企业与区域经济增长呈高度正相关性,相关系数超过0.8,中小企业发展活跃的地区恰恰是经济发达和择业热点地区。

K | 词元生产工厂:把每一份算力变成高质量Token 如果说训练工厂解决的是“训得出”,词元工厂解决的就是“供得上”——而且要供的是高质量Token。

L | 国家信息中心大数据发展部副主任魏颖在论坛上给出了一个判断:词元时代,产业正从卖电、卖算力升维到卖Token——按实际消耗付费,告别粗放的打包兜售,迈向按需付费的精细运营。 但用不同算力设施、不同模型生产的Token质量可能千差万别,Token的质量也直接决定了用户的消费意愿。“所以此次政策的出台,通过中小企业特色产业集群可以激发县域经济活力,同时也能更好促进县域的中小企业高质量发展,提升中小企业产业集群专业化、特色化、集群化发展水平。

M | ”余德彪说。中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民在演讲中阐述,从技术指标来看,Token质量的差别主要体现在四个方面——首字延迟(TTFT)、吞吐量(TPS,每秒生成Token数)、并发请求数(同时服务多少请求)以及质量保障(SLO)。

N | 《暂行办法》提出,“十四五”期间,将在全国范围内认定200个左右集群,引导和支持地方培育一批省级集群。余德彪认为,依托具有龙头企业的地区发展中小企业特色集群,产业生态才会更稳固,集群活力才会更高,发展才会更可持续。首字延迟越低、吞吐量越大、并发请求数越高、质量保障越好的Token对于用户而言越有价值。 郑纬民阐述何为高质量Token “如何规模化地生产高质量Token?”成为词元生产工厂的核心命题。 郑纬民对推理计算实现的过程进行了详细剖析:他表示,大模型推理涵盖两个关键过程——Prefill(预填充,简称P)把用户请求一次性处理成中间格式,是计算密集型;Decode(生成,简称D)逐字吐出结果,要求内存带宽高、延迟小,是带宽密集型。 这两大过程对硬件的诉求截然不同。同时,特色产业集群发展的关键是品牌的打造,打造集中度好,特色鲜明的中小企业特色产业集群。构建多层次集群创新平台 《暂行办法》在培育要求中提出,各级中小企业主管部门要重点围绕提升集群主导产业优势、激发集群创新活力、推进集群数字化升级、加快集群绿色低碳转型、深化集群开放合作、提升集群治理和服务能力等六方面开展集群培育工作。过去很多计算芯片既要做P过程又做D过程,存在资源错配。

o | 在激发集群创新活力方面,《暂行办法》提出,要构建多层次集群创新平台,集成和开放创新基础设施和服务资源,推动集群与大型企业、高等院校和科研院所建立稳定的创新合作机制,开展主导产业大中小企业融通创新、共性技术产学研协同创新,强化知识产权运用和标准研制。中国中小企业发展促进中心专精特新服务部处长尹晓萌在接受《每日经济新闻》记者书面采访时表示,中小企业是推动创新、促进就业、改善民生的重要力量。而P过程与D过程的物理分离,意味着P过程与D过程可以分别部署在不同的算力芯片上,实现“各取所长”。促进中小企业创新发展,是一项长期的系统性的重要工作。

p | 基于PD分离的思想,摩尔线程推出了异构推理方案:由摩尔线程的算力芯片S5000完成Prefill过程,同时Decode依然安排在国际主流卡上,以此实现异构组合、分池部署。《规划》中也将创新作为“十四五”促进中小企业发展工作的两个基本原则之一,推动完善中小企业创新服务体系,营造鼓励和保护创新的外部环境,激发企业创新内生动力。在推进集群数字化升级方面,《暂行办法》提出,要加强集群新型信息基础设施建设,建立健全工业互联网安全保障体系,推动先进安全应急装备应用,搭建资源共享和管理平台,提升集群数字化管理水平。但令人惊喜的是,这样的组合带来的不是“1+1=2”的结果,而是“1+1”远大于2的效果。张建中解释道:“在这样的情况下,约3台S5000+2台国际主流卡,性能相当于9台国际主流卡。” 这一方案也得到了行业伙伴的支持。趋境科技创始人艾智远在论坛上直言,S5000是他们经过全面评测后选择的当前阶段最优Prefill方案——原生FP8精度无需额外适配、稳定支撑超长上下文、生态迁移顺畅、供应链可靠。引导集群企业运用中小企业数字化转型指南及评测指标,推广智能制造装备、标准和系统解决方案,深化工业互联网、工业软件集成应用,提高数字化转型水平。

q | 在加快集群绿色低碳转型方面,《暂行办法》提出,优化集群能源消费结构,推广清洁能源应用,开展节能改造和绿色低碳技术改造,强化资源综合利用与污染防治,完善绿色制造体系。此外,《暂行办法》还明确,工业和信息化部建立集群动态管理和跟踪监测机制。在Prefill为王的编程场景里,4台S5000的Prefill性能能够超过1台B300。

r | 集群有效期为三年。

s | 有效期满后,由工业和信息化部组织开展复核工作,并考核集群三年发展规划目标完成情况,复核通过的有效期延长三年。每日经济新闻返回搜狐,查看更多责任编辑:

t | 模型厂商的判断也在印证这一转变。

u | MiniMax副总裁薛子钊在论坛上表示,从整体训练和推理来看,今年是国产芯片非常重要的拐点,越来越多真实的线上场景开始承担起推理和训练任务,MiniMax很快也会有非常大规模的国产芯片推理集群真实上线承担任务。

v | 他特别提到,包括摩尔线程在内的多家国产芯片企业都在规划超节点,互联规模超过英伟达当前的72卡方案,“这一点国产芯片是做得比较领先的”——这让大参数、长上下文的推理场景能获得非常高的吞吐;而同构或异构的PD分离,则能把各类卡的性能发挥到最大化,整体降低系统推理成本。 智能体生产工厂:从数字世界到物理世界 第三座工厂是最少被提及、却可能最具想象空间的。张建中把它定义为"连接数字世界与物理世界"的基础设施——AI最终落地到每个消费者身边,需要两种智能体:数字智能体和物理智能体(具身智能)。 数字智能体的核心要求是:能跨应用控制、能记忆、能调用工具完成复杂工作流、支持主流开源与闭源框架。

w | 摩尔线程自研了全域数字智能体“小麦”,掌握60余项技能,支持38款APP的跨应用控制,通过前端多模型、丰富知识库的灵活配置,做到更快、更准、更懂用户。

x | WAIC 2026上摩尔线程展示智能体生产工厂 物理智能体的要求则更为严苛。机器人需要在虚拟环境中完成训练与验证,才能部署到真机,实现Sim-to-Real(从虚拟到现实)。 摩尔线程为此打造了具身智能仿真平台MT Lambda,从底层算力、核心引擎到上层框架构建了完整解决方案。平台集成了三大物理仿真引擎——开源的MuJoCo和Newton,以及摩尔线程自研的AlphaCore物理引擎。在图形渲染方面,平台集成了3DGS、自研AI生成式渲染(AGR),以及光线追踪(Ray-Tracing)——MTT S5000是国内唯一具备Ray-Tracing能力的智算芯片,这意味着仿真环境中可以实现高度拟真的数字孪生渲染,让机器人在虚拟世界中充分训练后再部署到真机。WAIC展台上,一只机器狗的仿真训练动作与真机跳起动作几乎一模一样。平台还支持百卡到千卡级的大规模集群扩展,满足海量仿真训练需求。 京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏则从产业应用端印证了三大工厂的价值。他表示,AI基础设施层面正发生一个很大的转变,包括国产GPU、国产推理引擎、国产模型在内的全国产化体系正越来越多地被行业认可和使用,“摩尔线程就是一个非常典型的案例。”在模型工厂中,京东结合MTT S5000进行模型训练、适配与调优,刚刚发布的一系列JoyAI大模型,相当一部分训练算力正是依托摩尔线程提供的国产化算力;在Token侧,京东自研的xLLM推理引擎与MTT S5000做了深度适配,支撑集团每天大量的Token应用。 曹鹏透露,京东正在全面布局无人配送、仓储机器人、家政服务机器人等物理世界场景,其"女娲"项目计划采集超过1000万小时的音视频数据用于训练具身大脑模型,而基于摩尔线程的计算与渲染优势,双方在数据生成和具身仿真领域开展了深度合作。现在,京东内部已部署400多个智能应用、4万多个智能体,每天Token消耗已近10万亿,从研发、采销到快递配送、客服,遍布各业务环节。 运维侧的智能体实践同样值得关注。无问芯穹技术副总裁吴保东分享了Infini-AIOps运维智能体在摩尔线程集群上的部署成果:调用摩尔线程的专家知识库与SDK,把故障处理评分从人工的50分提升到86分,平均处理时长从1小时缩短到20分钟以内,效率提升5倍;复杂问题的解决率从不到45%跃升至90%。无问芯穹与信通院联合发布的AISHPerf运维智能体评测基准,弥补了GPU集群运维智能体缺乏统一标准的不足。

y | 用吴保东的话说,智能体不仅要“造得出来”,还要“管得住、跑得稳”。

z | 作者丨姬晓婷 编辑丨张心怡 美编丨马利亚 监制丨连晓东。
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Published on:11:39:53
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