一 | 刚从 WAIC 回来，脚板还隐隐作痛。 今年的 WAIC 有多夸张？展览面积首次突破 10 万平方米，1100 多家企业带来了 3000 多项展品，超过 300 款产品全球首发。世博、张江、徐汇三大片区四馆联动，老狐在世博从 H1 逛到 H4，微信步数直接干到几万步。 示意图。（图：iStock）23岁青年找借口把女友带回家关住房门持刀威胁向她索性非礼，女友坚持不从后更差点持刀伤她，所幸最后克制住自己放女友离开，而自己则在三天后主动自首，今早因威胁恐吓等罪共被判坐牢三年又20周和打鞭六下。 室外体感温度逼近 40 度，有人说“上海弥补了人不能进空气炸锅的遗憾”。但最热的还得是 WAIC，一张 168 元的单日票被黄牛炒到 1300 元，三日通票喊出 3000 元。根据法庭文件，受害者22岁，23岁被告，两人曾是情侣，为保护受害者，媒体不可报道任何可泄露她身份的资料，包括被告的名字。被告面对七项刑事恐吓、威胁散播不雅内容和非礼等罪，控方以其中四项加以提控，另外三项交由法官下判时纳入考量。以曝光裸照威胁带受害者回家 案情显示，去年5月4日晚上10点30分，被告到校门外等女友称听到有关两人的谣言需要找受害者谈话，女友以为是去用餐聊天，就跟着被告坐上一辆私召车离去。途中，女友发现车子开往被告住家，吵着要下车，被告威胁要把早前拍下她的裸照发给她的父亲，女友最终妥协跟他回家。
二 | 就这么热、这么大、这么挤，还是挡不住大家往里涌。 说实话，这届 WAIC 看点太多了。 华为把 1024 卡的昇腾 950 超节点真机搬到了现场，宇树的载人变形机甲 GD01 秀翻全场，H1 馆的 AI 手机展台和 H3 的机器人馆被挤得水泄不通。在电梯里，被告直接亮出随身携带的刀子，威胁女友必须跟着他，女友出于害怕最后跟进他的家门。持刀威胁索性非礼 刚进房间，被告直接收走女友的手机防止她致电求救。但女友在房里不理不睬他约一个小时，被告生气取出菜刀指着女友向她索性，女友不肯，被告把女友推倒在床上，掀开她的衣服亲吻非礼她。女友受辱哭泣，被告心软想放她回家，但随即改变主意强行要求她口交和替他打手枪，女友依然不从。 但我却想从 H2 馆拎出摩尔线程跟大家聊聊。即便它不是“镇馆之宝”，也没有机器人的热闹。被告盛怒之下一把推倒女友，抓起菜刀朝她挥舞，女友喝止他的行为，被告冷静后也担心吵醒同住的祖母，最终克制住自己，把手机还给女友放她离开。 但当大家都在关注“AI能干什么”时，老狐想的却是：AI 的算力从哪来，怎么来，怎么才能更便宜地来？ 摩尔线程恰好是一个值得观察的样本。被告三天后主动到警局自首，连带坦诚自己涉及毒品相关法令，他之后被送进戒毒所至今。 就像一个淘金热现场，所有人都在炫自己淘到了多大的金子，而有人还在给他们埋头造铲子。 WAIC上“最不炫技”的展台 老狐在之前的文章里提到过，H2 馆的摩尔线程重点以概念展示为主。所以他们的展台，画风看起来不太像一家芯片公司。 摩尔线程把展台分成三个区域：模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂，并展示了十万卡的算力集群 MTT C256。 这三大工厂，听起来像概念的东西，其实就是摩尔线程在 WAIC 上摆出来的整套解决方案。可以把它们理解为摩尔线程“ AI工厂”的具体形态：三条串在一起的智能生产线。 去年 WAIC 上，摩尔线程就提过“AI工厂”这个概念，但当时更像一个宏大的概念。 一年过去，这次他们带来了实打实的成果——从零训练的 MoE-236B 基础模型、5D 世界模型全栈原生训练跑通、DeepSeek 等主流大模型“发布即适配”。概念落到了地上。 但“AI工厂”这个词，不是摩尔线程发明的。 黄仁勋最早在 2022 年就提出了“AI工厂”概念，他说“AI工厂的建设是人类历史上最大规模的基础设施扩张”。华为也在讲“AI工厂”，去年昇腾的展台标语就是“AI工厂，算力底座”。
三 | 但不同阶段、不同位置的公司，讲出来的内涵却不一样。 英伟达的“AI工厂”：核心是算力基础设施本身，围绕能源、芯片、基础设施、模型、应用，构建从芯片到系统到生态的完整闭环。黄仁勋说“AI工厂”是基础设施，本质上还是在卖他的 GPU 和集群方案。 摩尔线程作为追赶者，它的“AI工厂”说的是“如何在现有基础上把算力转化为智能的生产效率”——从芯片设计、集群搭建、软件优化到模型训练，一整套方法论。 摩尔线程提出“AI工厂”不是跟风，而是基于一个深层变化：AI 产业正在从“造模型”进入“造智能”的时代。或者说，从对话框走向真实应用，从实验室走向社会化大生产。 这不是摩尔线程一家的事，是整个产业正在发生的变化。 摩尔线程的三大工厂，就是这个趋势下的具体落地： 模型训练工厂好比“炼钢厂”，产出智能的“粗坯”（大模型本身）。
四 | 这个环节门槛很高，动辄数万块 GPU，非常烧钱。华为昇腾的典型代表，去年昇腾 384 超节点已累计商用 750 多套。
五 | 沐曦、燧原也在做同样的事情。 词元生产工厂好比“零件厂”，把“粗坯”加工成可计量的Token。这个环节拼的是成本和效率，谁能把每百万 Token 的成本打下来，谁就能掌握定价权。 三大运营商、阿里百度等云厂商都在疯狂建这类工厂。趋境科技已经能做到日均万亿级词元供应。 智能体生产工厂好比“组装厂”，把 Token 装进会干活的 AI 里。这是离用户最近的一环，也是创业公司最有机会的战场。 阶跃星辰做了智能体手机，百度做了“百度搭子”，形态各异，但本质都是把模型能力封装成可执行具体任务的智能体。
六 | 三座工厂串起来，就是一座“AI工厂”里一条完整的“智能生产线”。这不是 PPT，运营商已经在从卖流量转向卖 Token，华为 Atlas 950 的卖点也换成了“Token 产出效能”，整个行业都在往这个方向走。
七 | 而摩尔线程在全链条上都有布局，这在国产 GPU 厂商里是独一份。 三大工厂，到底做出了什么？ 概念讲清楚了，来看看摩尔线程在 WAIC 上拿出来的真东西。 先说一个背景：这届 WAIC 上，算力展区最大的变化不是谁发布了新芯片，而是超节点几乎成了标配。华为、沐曦、燧原、中兴、阿里、摩尔线程，每家都在展示自己的超节点方案。 这意味着，行业已经形成共识：单颗芯片性能再强也没用，集群能力才是真正的护城河。 摩尔线程在展台上的核心展示，是围绕三大工厂的主线来组织的。 模型训练工厂：国芯训国模，不再是口号 这是摩尔线程最硬的一张牌。 他们展示了从零起步完整训练 MoE-236B 基础模型。236B 参数，大概什么量级？GPT-3 是 175B。也就是说，摩尔线程用自己的 GPU 完整训练了一个比 GPT-3 还大的模型，不是跑推理，是从头训练。在国产 GPU 里，能做到这个的并不多。
八 | 更牛的是，北大 EvoPhys 团队用摩尔线程的 GPU，完成了全球首个5D世界模型的全栈原生训练，连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度。
九 | 所谓“世界模型”，就是让AI理解物理世界运行规律的模型，是自动驾驶、具身智能的核心底座。
十 | 用国产芯片训练出全球第一的世界模型。这句话放几年前，没人敢说。 支撑这一切的，摩尔线程的是夸娥万卡集群——10240 张 GPU、10EFLOPS 算力，Dense 模型利用率 60%，有效训练时长超 90%。 这些数字看起来平常，但懂行的人知道，万卡集群最难的不是把卡连起来，而是让它们持续稳定地跑下去不出错。
十一 | 词元生产工厂：把 Token 的价格打下来 展台现场，摩尔线程展示了基于 MTT S5000 的高性能推理方案。
十二 | MTT S5000 的 FP8 算力是1000 TFLOPS，单卡推理吞吐能做到Decode 1000 tokens/s、Prefill 4000 tokens/s。
十三 | 对 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 等主流大模型实现了“发布即适配”。可以说，模型一发布，当天就能跑。 更重要的是他们推出的“PD分离异构推理”方案。什么意思？大模型推理有两个阶段：Prefill（计算密集）和Decode（带宽密集）。摩尔线程的方案是把Prefill放在自己的GPU上，把Decode放在国际主流GPU上，混合部署，性价比大幅提升。 趋境科技在摩尔线程分论坛上透露：他们用摩尔线程的全功能 GPU 与国际主流 GPU 深度融合，已具备日均万亿级高品质词元的供应能力。 1 万亿 Token 是什么概念？粗略算一下，如果每个用户每天消耗 5000 个 Token，那就是 2000 万用户一天的用量。 智能体生产工厂：从数字到物理 这一块可能是普通用户最能感知到的。 摩尔线程展出了自研数字智能体“小麦”，掌握 60 多项技能，支持 38 款 APP 的跨应用控制。 还有全栈具身智能仿真平台 MT Lambda，给机器人开发者提供从仿真训练到真机部署的全链条工具。现场也开放了家庭 AI 中枢 AICUBE 和 AI 算力本 AIBOOK 的体验。 写在最后 华为秀超节点、沐曦秀超节点、燧原秀超节点，摩尔线程秀三大工厂，清微智能秀可重构架构。
十四 | 每家都在展示自己的系统能力，而不是单颗芯片。 DeepSeek V4 发布当天同时适配华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯等八大国产算力平台，智谱 GLM-5.2 开 源首日就完成与八大平台的全适配。 这不是某一家公司的胜利，是整个国产算力产业链第一次集体亮相、协同作战。 所以老狐觉得，今年 WAIC 最大的信号，不是哪家 AI 公司发布了什么产品，而是国产算力从“有没有”进入了“能不能规模化落地”的新阶段。摩尔线程只是这个变化的一个切片。 撰稿：ZXS。
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Published on:10:33:15
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