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　　“今天其实行业人都很焦虑，每天讨论的话题就是我们今天用了多少Token（词元）
。我们已经真正进入了词元时代。”5月18日 ，摩尔线程（688795.SH）创始人 、董事长兼首席执行官张建中在年度产品发布会上表示
，因为Token，IoT的含义从Internet of Things转变为Intelligence of Things ，这得益于Agentic AI在过去几个月中的迅速发展 。

　　《中国经营报》记者注意到
，摩尔线程通过此次发布会全面展示了“云—边—端 ”全栈智算矩阵：从万卡级规模的夸娥智算集群，到自研“长江
”SoC驱动的智能终端MTT AICUBE和MTT AIBOOK；从数字世界智能体“小麦” ，到加速物理AI落地的首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda
，再到持续进化的MUSA生态
。

　　对于当前常被讨论的AI工厂（Factory），张建中把其分为模型训练工厂（Model Factory）
、词元生产工厂（Token Factory）和智能体生产工厂（Agent Factory）。而摩尔线程在Agentic AI时代要做的是帮助产业打造AI基础设施 ，服务每个用户的需求 。

　　Token消耗量指数级增加

　　“夸娥（KUAE）智算集群是摩尔线程的核心战略
。 ”张建中表示，大模型的训练对于产业界
，尤其是大模型公司来说非常关键，当前大模型版本的迭代周期变得越来越短 ，“从早期的三个月变成两个月
，甚至一个月，有的希望两个礼拜就快速迭代上市
”。

　　他提到虽然国内模型与国外模型仍有差距 ，但国内开源策略非常有价值
，中国大模型推理用户群体服务数量全球第一，因此日均消耗Token量也急剧增加 ，而Token消耗量的指数级增加
，对于我国是一个巨大的增长机会 。

　　“在全场景消耗Token应用中，早期AI Coding和AIGC ，也就是写代码和生成视频这两个是最顶级的Killer Apps
，但是今天‘龙虾’（OpenClaw）这样的Agentic AI应用已经占据了大半壁江山。”张建中表示，Agent的崛起 ，加上Coding和AIGC，让整个AI的应用场景变得更加广泛
，“摩尔线程希望通过夸娥去满足模型训练、推理和智能体的应用，满足整个市场的需要 ”
。

　　据介绍 ，目前
，摩尔线程的夸娥万卡级智算集群已成功落地，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%。

　　事实上
，大模型训练是一项极为复杂的系统性工程，涵盖预训练（Pre-train） 、持续预训练（CPT）
、长文本训练、微调（SFT）及强化学习（RL）等流程 。为赋能开发者 ，摩尔线程推出夸娥训练套件
，覆盖大模型预训练和后训练全链路，包括训练框架 、AI框架及训练辅助工具等核心组件 ，专门优化了对强化学习的支持，兼容业界主流的VeRL训推一体与Slime训推分离框架
，并完成了对多项微调框架的适配
。

　　在推理端，摩尔线程展现了其深厚的生态底蕴与“发布即适配
”（Day-0适配）的响应速度。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
，可原生获得摩尔线程GPU加速能力，大幅提升推理效率
。

　　发布首款家庭智能设备

　　为满足Token时代爆发的端侧算力需求 ，摩尔线程立足自研“长江”智能SoC
，正式宣布全面深化端侧AI战略布局，并发布首款面向家庭场景的消费级产品——MTT AICUBE ，实现了算力从云端智算集群向边缘和终端的延伸。

　　据介绍
，作为该端侧战略的关键落子，MTT AICUBE重新定义了家庭智能设备的形态与体验 。它不仅仅是一台计算硬件 ，更是摩尔线程以全域智能体“小麦 ”为核心，以端侧本地算力为引擎
，以全闪存私有云为数据底座，以全栈自研OS为系统支撑 ，将“端云一体
”的能力首次完整带入家庭场景
。

　　从“龙虾”引发的自主执行热潮
，到AI Agent任务执行规模的指数级增长，智能体正以前所未有的速度进入每个人的生活。在摩尔线程看来 ，家庭正成为端侧智能体落地的关键场景 。

　　“AICUBE是家庭AI中枢
。 ”张建中表示
，MTT AICUBE三位一体，是AI Agent + AI PC + AI NAS的结合 ，其内置的“小麦”智能体预装60余项技能（Skills）
，支持超36款App的跨应用控制。

　　同时，摩尔线程还宣布MTT AIBOOK全面升级 ，AIBOOK在MTT AIOS原生Linux系统下
，预装原生“龙虾
”智能体，支持多智能体协作 ，为智能体应用的开发、调试与部署提供完整的闭环解决方案 。

　　除AICUBE与AIBOOK外，摩尔线程以“长江”智能SoC为核心还构建了专为嵌入式边缘场景设计的MTT E300 AI模组
，支持混合精度计算，为工业质检 、能源巡检
、智慧教室、具身智能 、智能汽车及低空经济等典型场景提供高效
、低延迟、强可靠的边缘AI能力。

　　值得一提的是 ，摩尔线程发布了其首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda
。张建中表示
，尽管仿真训练平台能加速机器人的训练周期，但仍面临三大挑战：一是缺少大量的数据 ，数据的获取成本非常高；二是用真机训练风险高
，代价也太高；三是场景不易泛化。

　　据介绍，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：底层基于全功能GPU ，实现渲染
、物理、AI计算在同一芯片中完成
，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MT Lambda-Lab具身策略开发与训练平台以及MT Lambda-Sim高保真物理仿真与渲染平台 。

　　在具身智能领域，摩尔线程依托夸娥智算集群
、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
。同时
，摩尔线程积极拓展具身生态“朋友圈
”，通过与光轮智能在合成数据等关键领域共筑国产具身智能仿真底座 ，以及与光线云联合打造RaysTwins具身仿真平台等深度合作，共同推动技术成果加速转化落地。

　　据介绍
，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 。摩尔线程最新发布的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
。

（文章来源：中国经营报）