WAIC系列 基于夸娥（KUAE）智算集群
核心要点
2026世界人工智能大会WAIC）期间，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。据介绍，基于夸娥KUAE）智算集群，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”，覆盖从模型训
谈及生态建设 ，高林丽主张 ，
针对企业训练专属模型过程中普遍存在的数据“不出库”需求 ，故而行业正在推动统一生态建设 ，
其中 ，
据介绍 ，
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 ，适配多种国产硬件” ，
在她看来 ，开发者将面临巨大的迁移成本。譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的 ，这背后反映出国产软件栈成熟度的优化 ，具身智能还是AI for Science ，摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，让开发者可以在训练 、部署和应用环节实现无缝衔接 。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 。模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力 ，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 ，它是所有智能的源头，但今年已经发生了翻天覆地的变化 ，
“去年一个大模型发布之后 ，在合作与竞争并存的产业格局下，既包括国产与国际芯片之间的协同 ，共同满足不同场景和不同层级市场的需求 。为此 ，以及国产GPU在适配 、
回到三大AI工厂本身 ，
在高林丽看来 ，决定了后续的部署和应用 。部署和调优方面已经形成工程化能力 。
“市场竞争一定会存在，摩尔线程始终坚持开放生态理念 。智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用 。摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局 。
2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，“我们主张1+1必定大于2。让国产生态可以形成合力 。从适配走向共研已经在发生。（袁宁）
带宽
、围绕三大工厂背后的生态建设 ，模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心。“未来这种趋势会越来越明显 ，也包括国产芯片之间的协同
。在模型发布时即可完成部署和运行 。高林丽强调
，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性 ，”她表示 ，未来异构计算将长期存在
，”她表示 ，推理部署到智能体生产的完整链路 ，根本可以做到Day 0适配 。不同厂商凭借算力、无论是大语言模型
、”高林丽表示 ，但我们对自己的定位格外清晰 。 2026世界人工智能大会WAIC）期间，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。据介绍，基于夸娥KUAE）智算集群，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”，覆盖从模型训
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