正面迎戰Token經濟時代！摩爾線程三大“AI工廠”加速落地，國產算力走向規模化應用｜聚焦2026WAIC

本報（chinatimes.net.cn）記者石飛月 上海報道

“Token的消耗量自今年年初以來，無論是按月對比還是按天對比，都在呈指數級增加。”正在進行的2026世界人工智能大會（下稱“2026WAIC”）上，摩爾線程創始人、董事長兼首席執行官張建中如是說。為了迎接Token經濟時代的到來，作為國產算力的主力軍，摩爾線程已構筑起“三大‘AI工廠’、兩大AI原生終端、一大MUSA生態”的戰略方陣。

在2026WAIC上，摩爾線程首次公開多項訓練推理實踐成果，并公開展示了MTT C256超節點。摩爾線程生態副總裁兼生態科研部總經理呂其恒對包括《華夏時報》記者在內的媒體表示，從這次展會上可以看到，人工智能應用已經成了企業變革和生產增長的核心要素，需求被創造的速度在加快，國產算力的滲透度也明顯增強了。

三大“AI工廠”提供支撐

智能體催生了一種全新的經濟形態，即“Token（詞元）經濟”，尤其是今年年初OpenClaw全球爆火后。據央視報道，中國信息通信研究院副院長魏亮表示，我國日均Token調用量已經從2024年初的約1000億，飆升到了2026年3月底的140萬億，增長超過千倍。

“舉個例子，普通人最快的閱讀速度一目十行，但是對于AI來講，家里所有書柜的書給它，可能幾分鐘之內就看完了。這種超乎人類極限的閱讀、生成、理解與計算速度，讓Token的消耗量呈指數級增加。”張建中說。

Token經濟的爆發，對算力提出了更高的要求和更大的需求。在這個基礎上，摩爾線程希望為AI發展提供支撐，基于摩爾線程夸娥（KUAE）智算集群，該公司打造了“模型訓練工廠”“詞元生產工廠”和“智能體生產工廠”，支撐從訓練到推理、從數字世界到物理世界的多元算力需求。

“模型訓練工廠”專門訓練不同的模型，是一個非常復雜、難度系數高、要求非常高的工廠。摩爾線程方面稱，結合完備的訓練套件和領先的訓練優化、強化學習等技術，以摩爾線程全功能GPU為根基的夸娥智算集群在關鍵維度均已實現突破，如在高精度方面，訓練精度與國際主流計算卡持平，訓練損失曲線高度一致。

“詞元生產工廠”生成各種不同模型的Token服務。張建中表示，在這個工廠里，降低每個Token的成本、做到很快適配和部署是最典型的用戶痛點。摩爾線程高性能推理套件深度適配SGLang、vLLM等主流推理框架，覆蓋大語言模型、視覺、語音、DiT及視頻生成等多模態推理場景，目前，摩爾線程可實現對DeepSeek、MiniMax、GLM、Kimi、Qwen等主流大模型的“發布即適配”。

“智能體工廠”則是與消費者最近的AI環節。摩爾線程自研全域數字智能體“小麥”，掌握60余項技能（Skills），支持38款App的跨應用控制，全棧具身智能仿真平臺MT Lambda，構建了從底層算力、核心引擎到上層框架及工具的完整解決方案，致力于生產物理世界的智能體。

不過，在實際場景當中，這三個層面的產品是如何實現算力協同和數據互通的呢？“這三個工廠面向不同的市場和不同市場里面的定位，很難說哪個優先。摩爾線程有統一的GPU架構（MUSA），三個工廠不是說不同的技術和不同的產品，整個技術體系從硬件、GPU芯片架構到芯片，再到上面的系統，其實都是完整統一的體系，所以一套方案可以支撐三個工廠。”摩爾線程高級副總裁董龍飛對本報記者表示。

超節點方案公開亮相

值得一提的是，這次WAIC上，摩爾線程還首次公開展示了MTT C256超節點。超節點是一種為構建大規模AI算力集群而設計的新型技術架構，通過高速互聯協議將多個計算節點緊密耦合，形成邏輯上單一、物理上分布的計算系統，具備大帶寬、低時延與內存統一編址等技術特征。

據介紹，摩爾線程MTT C256超節點首創一層Scale-up網絡，實現標準單寬機柜128卡全互聯，并柜擴展可達256卡極速互聯，攻克傳統多層網絡的帶寬損耗與高延遲痛點，在2U空間內釋放極限的單位面積算力，采用計算與交換一體化的高密設計，將大幅提高智算中心GPU部署密度，為萬卡乃至十萬卡級超大規模長穩訓推集群打造堅實算力底座。

超節點已經是當下國產算力廠商的共識，除了摩爾線程，壁仞科技、燧原科技和沐曦股份也展示了各自的超節點方案。和其他廠商相比，摩爾線程的優勢是什么呢？“在我們的系統里，定義了自己的MTLink協議，可以把卡和卡之間的通訊降低到亞微秒這個級別，人一次眨眼大概是10萬微秒，所以它是幾十萬分之一眨眼的速度就可以通訊一次。在一次大模型計算里面，要發生非常多次的通訊，所以我們可以通過這種技術把256張GPU像一張GPU一樣都整合在一起。”董龍飛說。

不過，超節點雖然解決了大模型規模化訓練中因?跨設備通信延遲與帶寬不足?導致的“通信墻”瓶頸，但這項技術成本也非常高。董龍飛坦言，一臺超節點要億元以上，以前一臺服務器是8張卡，換一張卡服務器就不能用了，如果超節點里面壞一張卡，上億的設備就不能用了，哪怕只有一天不能用，也要損失很多錢。

所以，在他看來，超節點技術還需要解決非常多工程性、穩定性的問題。根據幾家廠商展示的內容，聯接方案有一些差別，比如摩爾線程用創新架構首創了一層Scale-up網絡，壁仞科技采用的是NPO光互連的方式，燧原科技也展示了NPO光互連原型系統方案。

董龍飛認為，雖然每家GPU企業都有自己的互聯技術，但在超節點系統里，這些技術其實是通過后端的交換網絡拓撲來實現的，而這個交換層本身也是可以解耦的，所以超節點其實是更上層、系統級別的事情，“當然，每家企業都在研究最適合自己計算需求的拓撲架構和CPU適配，包括推動國產化CPU、GPU以及交換技術的研發。大家都在這幾條技術線上不斷推動，所以這些路線并不是完全互斥或者割裂的，本質上其實是一種產業融合。”

責任編輯：黃興利 主編：寒豐