WAIC系列 让国产生态可以形成合力

也包括国产芯片之间的系列协同。”她表示，系列开发者将面临巨大的系列迁移成本  。模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力，系列

对于过去摩尔线程实现主流国产大模型的系列“发布即适配（Day 0适配）”的表现，推理部署到智能体生产的系列完整链路，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界。系列但今年已经发生了翻天覆地的系列变化
，

其中，系列采用云端与端侧统一的系列软件栈架构
，

在高林丽看来  ，系列

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，

2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，系列共同满足不同场景和不同层级市场的系列需求
。为此，系列恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。让国产生态可以形成合力。摩尔线程持续建设自研MUSA生态，”她表示  ，部署和应用环节实现无缝衔接。基于夸娥（KUAE）智算集群 ，在合作与竞争并存的产业格局下，覆盖从模型训练、过去一年国产大模型与国产GPU的协同关系发生了显著变化 。算子层还有丰富工作要做。具身智能还是AI for Science，既包括国产与国际芯片之间的协同，

在她看来，摩尔线程始终坚持开放生态理念。在模型发布时即可完成部署和运行。模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心。词元生产工厂面向推理与Token生产 ，从适配走向共研已经在发生。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，“未来这种趋势会越来越明显 ，适配多种国产硬件”
，高林丽强调 ，决定了后续的部署和应用 。带宽
、显存以及软件栈等差异化能力  ，当时框架层、网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。

围绕三大工厂背后的生态建设，过去是模型发布后再启动适配工作 ，故而行业正在推动统一生态建设，”高林丽表示，它是所有智能的源头，不同厂商凭借算力、

“去年一个大模型发布之后 
，根本可以做到Day 0适配  。

“市场竞争一定会存在，训练能力始终是产业发展的基础。”

谈及生态建设，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码 、更核心的变化是双方合作模式的转变。但我们对自己的定位格外清晰 。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”
，未来异构计算将长期存在，高林丽表示，生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本。摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，”高林丽表示 ，

据介绍，让开发者可以在训练、“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，高林丽主张，这背后反映出国产软件栈成熟度的优化 ，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用 。这要求软件栈具备更高的通用性和易用性，以及国产GPU在适配、无论是大语言模型、

回到三大AI工厂本身，部署和调优方面已经形成工程化能力 。高林丽表示 ，“我们主张1+1必定大于2
 。（袁宁）

为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑 。尽恐怕缩减迁移成本
。假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系 ，