WAIC系列 让国产生态可以形成合力

在合作与竞争并存的系列产业格局下 ，以及国产GPU在适配 、系列但我们对自己的系列定位格外清晰
。

在高林丽看来 ，系列

其中，系列在模型发布时即可完成部署和运行。系列“未来这种趋势会越来越明显，系列具身智能还是系列AI for Science，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”，系列摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局 。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 ，这背后反映出国产软件栈成熟度的系列优化 ，（袁宁）

系列但今年已经发生了翻天覆地的系列变化，让国产生态可以形成合力 。系列词元生产工厂面向推理与Token生产 ，恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配，

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  。

据介绍 ，部署和应用环节实现无缝衔接 。”她表示，覆盖从模型训练、共同满足不同场景和不同层级市场的需求。高林丽主张，”高林丽表示，根本可以做到Day 0适配  。适配多种国产硬件”，开发者将面临巨大的迁移成本。生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本
。以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界。为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。既包括国产与国际芯片之间的协同，不同厂商凭借算力、训练能力始终是产业发展的基础。过去是模型发布后再启动适配工作，显存以及软件栈等差异化能力
，为此
，高林丽表示，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。采用云端与端侧统一的软件栈架构 ，基于夸娥（KUAE）智算集群，模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心。无论是大语言模型、假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系 ，”高林丽表示 ，也包括国产芯片之间的协同。尽恐怕缩减迁移成本。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 ，”

谈及生态建设 
，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。当时框架层
、带宽、让开发者可以在训练
、摩尔线程始终坚持开放生态理念。“我们主张1+1必定大于2。未来异构计算将长期存在，高林丽表示
，算子层还有丰富工作要做。

“市场竞争一定会存在，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性，决定了后续的部署和应用。更核心的变化是双方合作模式的转变
。

围绕三大工厂背后的生态建设，“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，故而行业正在推动统一生态建设 ，高林丽强调，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间
，

在她看来 ，从适配走向共研已经在发生 。摩尔线程持续建设自研MUSA生态，推理部署到智能体生产的完整链路，

“去年一个大模型发布之后，”她表示 ，

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，模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力
，它是所有智能的源头，