据IPO早知道消息，7月18日，作为2026世界人工智能大会（WAIC）分论坛之一，摩尔线程“词元时代 万物智能”主题论坛在上海世博展览馆举行。会上，摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中系统介绍了三大“AI工厂”的落地部署及最新进展。
张建中在演讲中表示，基于摩尔线程夸娥（KUAE）智算集群打造的三大“AI工厂”——“模型训练工厂”“词元生产工厂”“智能体生产工厂”，凭借显著的全场景通用优势，支撑从训练到推理、从数字世界到物理世界的多元算力需求。
1、“模型训练工厂”：全功能、高性能、高扩展、高精度、高稳定、效果优
结合完备的训练套件和领先的训练优化、强化学习等技术，以摩尔线程全功能GPU为根基的夸娥智算集群在关键维度均已实现突破。例如，在高扩展方面，随着集群训练规模持续增大，可保持高达95%的线性扩展效率；在高精度方面，训练精度与国际主流计算卡持平，训练损失曲线高度一致；在高稳定方面，集群支持断点续训，有效训练时长占比超90%。基于此，摩尔线程夸娥智算集群已完成多项“国芯训国模”实践成果，包括从零起步完整训练MoE-236B基础模型，以及实现北京大学5D世界模型EvoPhys-World的全栈原生训练等，充分验证了国产芯片在超大规模、超长连续稳定训练上的全链路闭环能力。
2、“词元生产工厂”：全适配、高性能、低延迟、高性价比
摩尔线程高性能推理套件深度适配SGLang、vLLM等主流推理框架，覆盖大语言模型、视觉、语音、DiT及视频生成等多模态推理场景。目前，摩尔线程可实现对DeepSeek、MiniMax、GLM、Kimi、Qwen等主流大模型的“发布即适配”。除此之外，摩尔线程推出基于MTT S5000的PD分离异构推理方案，将高算力需求的Prefill计算池（MTT S5000）与高带宽的Decode生成池（国际主流GPU）异构分离、分池部署，大幅提升性价比。
3、 “智能体生产工厂”：高效连接数字世界与物理世界
摩尔线程自研全域数字智能体“小麦”，掌握60余项技能（Skills），支持38款APP的跨应用控制，并通过前端多模型、丰富知识库的灵活配置等，能够做到更快、更准、更懂你。同时，摩尔线程全栈具身智能仿真平台MT Lambda，构建了从底层算力、核心引擎到上层框架及工具的完整解决方案，致力于生产物理世界的智能体。
为承载“小麦”智能体的智慧进化，摩尔线程打造了两款AI原生终端——AI算力本MTT AIBOOK和家庭AI中枢MTT AICUBE，构建起“云-边-端”协同的全场景智算矩阵。支撑三大“AI工厂”和两款AI原生终端的，是摩尔线程基于MUSA架构搭建的开源开放生态。值得关注的是，摩尔线程通过MusaCoder代码大模型、MUSACODE编程智能体等AI工具，降低开发者使用国产算力的门槛。此外，摩尔学院联合企业、高校等打通产学研用，让MUSA生态的发展越来越快。
从三大“AI工厂”到AI原生终端，再到MUSA生态，摩尔线程面向真实产业需求进行了系统化布局。随着生态伙伴的不断加入，以及更多行业场景的落地验证，摩尔线程正引领国产算力持续进化，为万物智能打造更为坚实、高效、可靠的算力基石。