“500块钱，就能干好莱坞200万美金的事！”5月18日，在摩尔线程“词元时代，万物智能”年度产品发布会现场，创始人张建中在舞台上，用一句“大白话”点燃了全场。在Agentic AI驱动词元（Token）需求指数级跃升、万物智能处于爆发前夜的关键节点，摩尔线程发布全栈智算矩阵，标志着其“云-边-端”智能算力生态全面打通，为从数字世界到物理世界的全场景AI应用提供坚实底座。

记者在现场注意到，此次产品发布会摩尔线程以自研“长江”SoC为核心，构建起覆盖个人、家庭到行业的边缘与终端AI产品矩阵，包括MTT AIBOOK（AI算力本）、MTT AICUBE（家庭AI中枢）和MTT E300（边缘AI模组），其中MTT AICUBE为新品，其深度整合“智能体+AI PC+AI NAS”能力矩阵，这样的功能组合让MTT AICUBE满足家庭观影、办公、学习、云游戏及本地大模型运行等需求。

云端“超级大脑”

万卡级智算集群，让大模型训练和推理“飞”起来

发布会上，夸娥（KUAE）万卡级智算集群作为云端算力核心备受关注。“万卡”是什么概念？相当于把一万颗高性能GPU芯片连成一片“算力海洋”。在这个“海洋”里，大模型可以同时进行预训练、长文本学习、微调优化以及强化学习等全流程“特训”。

据摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中介绍，目前，夸娥万卡级智算集群已经成功落地，多项关键指标达到国际主流水平，在Dense大模型训练中的模型算力利用率（MFU）达60%，在MoE大模型上达40%，有效训练时长达90%，训练线性扩展效率达95%。这标志着摩尔线程已具备支撑超大规模模型稳定训练的硬核实力。

“为赋能开发者，摩尔线程推出夸娥训练套件，从预训练、后训练到强化学习，夸娥全链路支持。包括训练框架、AI框架及训练辅助工具等核心组件，并针对强化学习后训练场景进行了专项优化，兼容VeRL、Slime等业界主流强化学习训练框架与训推协同方案。”张建中介绍，面对高达数十万亿Tokens的超大规模数据集，基于摩尔线程万卡级集群训练的科学基础大模型，实现了全流程训练技术验证，在MMLU等评测指标上的表现持续提升。

更难得的是其“发布即适配”的生态速度。目前，摩尔线程已全面适配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等国内头部大模型，以及主流的语音、视觉理解及多模态模型。值得一提的是，摩尔线程在推理框架SGLang主线代码中获得了官方原生支持，并开源了vLLM-MUSA，使开发者能够更便捷地调用摩尔线程GPU加速能力，提升大模型推理部署与运行效率。

发布会现场，一段“Vibe Coding”演示让人眼前一亮：用户只需用口语描述需求，多智能体协同就能自动生成一款专属App，全程无需手写一行代码；而AIGC微短剧制作工作流，则从剧本策划到视频合成实现了全链路智能生成——这背后，正是夸娥云服务“算力即服务”的硬核支撑。

终端“智能管家”

一颗“长江”芯，AI走进千家万户

如果说云端算力是“大脑”，那么终端设备就是AI触达每个人的“神经末梢”。摩尔线程此次发布的全新智能家庭AI中枢——MTT AICUBE，全面切入家庭应用赛道。在客厅、书房等场景，AICUBE化身家庭AI算力中枢，能够带来声控观影、AI旅伴、数字伙伴、畅玩趣游等体验，以语音交互实现便捷操控。

据介绍，这款被定位为“智能体+AI PC+AI NAS”三位一体的家庭设备，内置了摩尔线程自研的“长江”智能SoC芯片和数字世界智能体“小麦”。它预装了60余项技能，能跨应用控制36款以上App，不仅能听懂你的话，还能主动感知你的需求——比如在你回家前自动调节灯光、在你想看电影时推荐片源并一键播放。

“‘小麦’的背后，有AI原生操作系统MTT AIOS、二维拓扑记忆系统以及自研Agent开源框架MTClaw三大‘黑科技’支撑，这让它不只是一个‘问答机器人’，而是一个有‘记忆’、有‘性格’、能‘成长’的专属智能伙伴。”张建中表示，希望AICUBE这个小立方体能够为千家万户带来智能生活的快乐。他在现场宣布，AICUBE将于6月18日在京东摩尔线程旗舰店开启预售，标志着国产AI终端正式迈入家庭消费级市场。

与此同时，张建中还宣布专为开发者和极客打造的MTT AIBOOK也全面升级。这款“为智能体而生”的笔记本电脑，预装原生“龙虾”智能体（OpenClaw），支持90+工具调用接口，还能在一台设备上同时运行Linux、虚拟化Windows和容器化Android多系统，同时提供LLM/ASR/TTS/OCR等模型支持的“端侧感知”能力，一台设备即可覆盖用户的全场景使用需求。

除AICUBE与AIBOOK外，现场还展示了专为嵌入式边缘场景设计的MTT E300 AI模组。在工厂车间、能源管道、智慧教室、低空飞行器这些“边缘”场景，AI不能依赖云端，必须“本地作战”。摩尔线程推出的MTT E300 AI模组，就是专为这类场景打造的“特种兵”，它支持混合精度计算，能在高温、高湿、高振动的严苛环境中稳定运行，为工业质检、能源巡检、具身智能、智能汽车及低空经济等场景提供高效、低延迟、强可靠的边缘AI能力。配合云端夸娥集群和终端AICUBE、AIBOOK，摩尔线程正式构建起“云-边-端”协同的立体化智能网络。

物理世界“训练场”

MT Lambda让机器人在虚拟世界“学会走路”

发布会上最“硬核”的环节，莫过产品经理携机器狗“小飞”进行的实景演示——而这背后，是摩尔线程重磅推出的首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda。

▲来源：量子位微信公众号

“让机器人、机器狗在现实世界摔跟头？这代价太高了！”张建中介绍，MT Lambda平台构建了从底层算力、核心引擎到上层框架及工具的完整解决方案，旨在赋能用户构建数据合成、策略训练、仿真验证的高效工作流。简单来说，这是一个让机器人在“虚拟世界”里先学会走路、再进入“现实世界”作业的“训练场”。平台底层基于全功能GPU，将渲染、物理模拟、AI计算集成在同一颗芯片中，数据“零拷贝”；中间层深度融合自研物理、渲染、AI三大引擎；上层则提供策略开发训练平台和高保真仿真渲染平台。

当前，具身智能加速从技术验证迈向工程化与产业化，摩尔线程作为国内极为稀缺的打通“大模型训练—仿真模拟—端侧部署”生态闭环的GPU企业，已经构建起全栈自主、端到端的软硬件技术栈，可以为具身智能提供一站式、安全可靠的国产算力方案。

在具身智能领域，摩尔线程依托自研的夸娥智算集群、仿真平台及端侧SoC芯片，已经形成“云边端”协同的产品与能力布局。目前，摩尔线程正积极拓展具身生态“朋友圈”，通过与光轮智能、光线云等生态伙伴，在合成数据、具身仿真等领域深度合作，共同推动具身智能从技术验证迈向工程化与产业化。

生态“护城河”

MUSA 100%兼容，国产GPU“即插即用”

生态，是国产芯片最难啃的“硬骨头”。作为贯穿摩尔线程全功能GPU硬件与全栈软件体系的底层架构，MUSA已全面实现对业界主流CUDA生态的深度兼容。

现场发布的MUSA SDK 5.1.0对标CUDA 12.8，从驱动与运行时新增248个API，兼容接口数达到761，到核心数学库的100%对齐，从覆盖55类核心AI算子，到完整支持PyTorch全部3194个算子，MUSA软件栈全链路覆盖了底层驱动、编译器、算子加速库、训练与推理框架，让国产GPU真正具备“即插即用”的开放能力。

在开源生态与关键场景中，MUSA也取得了里程碑式的突破：在推理生态上，MUSA不仅正式成为vLLM官方后端，更成功合入SGLang官方主线并获得“原生支持”；在底层编译上，TileLang-MUSA成功合入开源主线，升级支持Trition 3.6最新版本，FlashAttention3等热点算子在MUSA上达到95%的极致效率；此外，训练套件产品化支撑超大规模集群与强化学习，推理套件全面适配主流框架。无论是前沿大模型训练，还是科学计算中的VASP加速，MUSA都已交出成熟答卷。

更具前瞻性的是，MUSA正引入AI技术加速生态的自我演进。依托Automusify智能迁移工具的“零干预”自动化转化，MUSA实现了对Top 100人工智能与Top 100科学计算两大领域加速仓库的100%自动迁移。同时，全新升级的MUSACODE AI编程助手通过大模型智能体协同，已成功开发并交付超10,000个Kernel算子，基于TileLang自动调优Group GEMM算子实现60%性能提升。

“我们不仅要让国产GPU能用，更要让开发者觉得好用、爱用。”张建中在现场说。

记者手记

从2020年在海淀区成立，到2025年12月登陆科创板成为“国产GPU第一股”，再到如今亮出“云边端”全栈智算矩阵——摩尔线程的每一步，都踩在了海淀区建设全球人工智能产业高地的鼓点上。

当前，海淀区正以人工智能为“1+X+1”现代化产业体系的“塔尖”引擎，全力构建全球领先的AI全栈自主创新体系，打造“世界级人工智能创新街区”。中关村科学城相关负责人表示，海淀区致力于培育硬科技领军企业，已集聚人工智能企业超1900家，集成电路设计企业300余家。创新热土上，摩尔线程的故事，正是海淀从“科技大区”迈向“产业强区”的生动缩影。

当“词元”成为智能时代的新“石油”，当算力成为驱动万物智能的新“电力”——海淀，正在用自己的方式，为中国AI产业锻造最坚实的“底座”。

记者：王萌

编辑：关镓萍