从万卡集群到端侧AI：摩尔线程全栈创新亮相2026智源大会

6月12日，第八届北京智源大会在中关村国际创新中心正式开幕。这场大会的含金量有多高？现代数字安全体系的奠基人Whitfield Diffie、强化学习奠基人Andrew Barto，加上200多位顶尖学者、40余位AI企业CEO及首席科学家、30余位青年科学家齐聚一堂。最引人瞩目的是，中国AI产业在世界模型与Agent领域最具代表性的创新力量，首次集中同台亮相，围绕世界模型、通用智能体、具身智能、AI安全等前沿方向，展开了密集的精彩演讲和前瞻性对话。

作为国内领先的国产全功能GPU企业，摩尔线程深度参与了这场年度盛会。多位技术专家在多个论坛及Open Talk环节密集发声，系统展示了覆盖“云-边-端”全栈的软硬协同创新成果。

在大模型产业论坛，摩尔线程发表了《面向大模型时代的智能计算：万卡集群大模型训练实践》的主题演讲。当前，训练算力需求持续激增，集群规模越来越大，软硬件协同的复杂度也在不断攀升。摩尔线程系统分享了基于国产万卡级智算集群夸娥（KUAE）的大规模分布式训练实践经验，重点推出了一套基于静态分析的集群性能仿真工具、异步通信引擎通算并行优化方案，以及利用强化学习进行CUDA/MUSA算子自动生成的全新路径。这些成果为降低大模型训练调优成本、提升算子开发效率，提供了颇具参考价值的前沿范式。

在智算前沿-AI赋能系统论坛，摩尔线程带来了《TiLISA & MTX：打造支撑多DSL的编译后端》的技术分享。围绕着TiLISA与MTX指令集构建的统一编译后端，团队详细阐释了TiLISA如何通过分块（Tile）计算抽象，突破传统SIMT编程模型以单线程为核心的局限，从而降低Tensor Core等新型硬件的编程复杂度；同时介绍了MTX作为面向国产全功能GPU的底层虚拟指令集的独特价值。通过兼容Triton等前端语言的实际实践，这套方案不仅解决了核函数跨架构移植的老大难问题，更为打破算子开发效率与性能可移植性之间的“双重壁垒”，拿出了切实可行的解决思路。

在Open Talk环节，摩尔线程重点分享了MTT AIBOOK的全面升级。作为一款“为智能体而生”的AI算力本，AIBOOK在MTT AIOS原生Linux系统下预装了OpenClaw智能体，单机就能支持多达12个智能体高效并行运行，实现了智能体应用开发、调试与部署的完整闭环。得益于“工具直达”特性，AIBOOK提供了90+工具调用能力，大幅降低了配置成本。更值得关注的是，它支持原生Linux、虚拟Windows以及容器化Android多系统，并预置了包括LLM在内的多种本地模型，实现了全套端侧感知能力——一台设备就能覆盖多场景AI开发与应用需求，典型场景适应性极强。

展台现场，摩尔线程携全栈产品矩阵亮相，全面覆盖云、边、端核心场景。云端重点展示了面向万亿参数大模型训练的夸娥万卡智算集群、AI训推一体智算卡MTT S5000以及AI大模型训推一体机MTT SGX5000；端侧则呈现了AI算力本MTT AIBOOK、家庭AI中枢MTT AICUBE以及边缘AI计算模组MTT E300。此外，还同步展出了首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda与国产生命科学智能计算解决方案，形成了从底层算力到上层应用、从技术赋能到生态共建的完整布局。

作为国产算力的中坚力量，摩尔线程与智源研究院保持着长期紧密的合作关系，并已取得多项标志性成果。

今年1月，双方基于MTT S5000千卡智算集群与FlagOS-Robo框架，成功完成了具身大脑模型RoboBrain 2.5的完整端到端训练与对齐验证。训练Loss曲线与国际主流产品基线高度一致，相对误差仅为0.62%以内，线性扩展效率超过90%，充分验证了全功能GPU作为国产算力底座的可靠性。

今年3月，双方联合完成了FlagOS AI训练“全要素”验证，基于MTT S5000实现了Qwen3-0.6B的端到端无中断训练，精度甚至超越国际主流基线1.65个百分点，这标志着国产全功能GPU在大模型训练中已经迈向了“更优”的水准。

今年4月，双方依托MTT S5000原生FP8引擎与FlagOS全栈软件体系，在DeepSeek-V4系列发布之际，便实现了Pro和Flash双模型的Day-0适配，并发布了开箱即用的国产化部署镜像，持续推动国产大模型生态建设的进程。

从千卡集群训练具身大脑，到万卡智算工程实践；从底层编译架构创新，到软硬协同全栈落地——摩尔线程以全功能GPU为核心，依托从芯片、集群到软件栈的全面自主能力，与智源研究院及众多产业伙伴一道，正在持续夯实国产算力底座，为前沿科研与产业创新提供坚实支撑，共同推动人工智能技术实现突破与高质量发展。