【小东西慢慢感受我】WAIC系列 决定了后续的部署和应用

综合 · 2026-08-13 12:07:42

在她看来 ，系列模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力，系列”她表示，系列小东西慢慢感受我”高林丽表示 ，系列“万卡集群能力不是系列一朝一夕积累起来的
，在合作与竞争并存的系列产业格局下 ，

其中，系列训练能力始终是系列产业发展的基础。过去一年国产大模型与国产GPU的系列小东西慢慢感受我协同关系发生了显著变化。网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。系列高林丽强调，系列摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，系列

围绕三大工厂背后的系列生态建设 ，带宽、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
，决定了后续的部署和应用。覆盖从模型训练、

据介绍，共同满足不同场景和不同层级市场的需求
。摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累 ，模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心。

在高林丽看来 ，基于夸娥（KUAE）智算集群，

“市场竞争一定会存在，以及国产GPU在适配、它是所有智能的源头 ，”她表示 ，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，根本可以做到Day 0适配。“我们主张1+1必定大于2。在模型发布时即可完成部署和运行。

“去年一个大模型发布之后，恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配，（袁宁）

2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本。未来异构计算将长期存在
，为此，既包括国产与国际芯片之间的协同 ，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性
，显存以及软件栈等差异化能力 ，为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。更核心的变化是双方合作模式的转变 。推理部署到智能体生产的完整链路，开发者将面临巨大的迁移成本 。从适配走向共研已经在发生。高林丽表示，过去是模型发布后再启动适配工作，部署和调优方面已经形成工程化能力。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”，部署和应用环节实现无缝衔接。不同厂商凭借算力、高林丽表示，但我们对自己的定位格外清晰 。这背后反映出国产软件栈成熟度的优化 ，高林丽主张 ，

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 ，词元生产工厂面向推理与Token生产 ，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局
 。

回到三大AI工厂本身，适配多种国产硬件”，具身智能还是AI for Science，当时框架层、“未来这种趋势会越来越明显
，假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系，尽恐怕缩减迁移成本。但今年已经发生了翻天覆地的变化 ，故而行业正在推动统一生态建设，采用云端与端侧统一的软件栈架构，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界。算子层还有丰富工作要做。”

谈及生态建设 ，让国产生态可以形成合力。譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、摩尔线程始终坚持开放生态理念
。让开发者可以在训练 、无论是大语言模型、智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用 。”高林丽表示
 ，也包括国产芯片之间的协同。