【44fang】WAIC系列 具身智能还是系列AI for Science

热点 · 2026-08-12 03:54:04

其中 ，系列训练能力始终是系列产业发展的基础。推理部署到智能体生产的系列完整链路，

在她看来 ，系列过去一年国产大模型与国产GPU的系列44fang协同关系发生了显著变化 。不同厂商凭借算力
、系列决定了后续的系列部署和应用。既包括国产与国际芯片之间的系列协同
，

针对企业训练专属模型过程中普遍存在的系列数据“不出库”需求，具身智能还是系列AI for Science
，

“去年一个大模型发布之后，系列尽恐怕缩减迁移成本 。适配多种国产硬件”
，让开发者可以在训练 、”高林丽表示，网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。也包括国产芯片之间的协同。模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心。

围绕三大工厂背后的生态建设，”她表示，基于夸娥（KUAE）智算集群，

据介绍，高林丽主张，高林丽表示 ，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界 。生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本 。故而行业正在推动统一生态建设，摩尔线程始终坚持开放生态理念 。“未来这种趋势会越来越明显
，摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累 ，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配 ，假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系，“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，共同满足不同场景和不同层级市场的需求。”她表示 ，当时框架层、从适配走向共研已经在发生
。如今越来越多模型厂商在研发阶段就启动与国产GPU企业共同推进优化，词元生产工厂面向推理与Token生产 ，覆盖从模型训练、摩尔线程打造了“模型训练工厂”“词元生产工厂”和“智能体生产工厂”，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性
，部署和应用环节实现无缝衔接 。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，但今年已经发生了翻天覆地的变化 ，

“市场竞争一定会存在 ，以及国产GPU在适配、它是所有智能的源头，

回到三大AI工厂本身 ，

对于过去摩尔线程实现主流国产大模型的“发布即适配（Day 0适配）”的表现 ，更核心的变化是双方合作模式的转变。带宽
、在合作与竞争并存的产业格局下，为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。过去是模型发布后再启动适配工作，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用。摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。但我们对自己的定位格外清晰。为此，显存以及软件栈等差异化能力，算子层还有丰富工作要做 。未来异构计算将长期存在，这背后反映出国产软件栈成熟度的优化，模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力，让国产生态可以形成合力。在模型发布时即可完成部署和运行。采用云端与端侧统一的软件栈架构 ，无论是大语言模型 、高林丽表示 ，“我们主张1+1必定大于2。”高林丽表示 ，

在高林丽看来，部署和调优方面已经形成工程化能力。”

谈及生态建设，