正面迎战Token经济时代！摩尔线程三大“AI工厂”加速落地 ，国产算力走向规模化应用｜偏向2026WAIC 并公进行示了MTT C256超节点
核心要点
本报chinatimes.net.cn）记者石飞月 上海报道“Token的消耗量自今年年初以来，无论是按月对比还是按天对比，都在呈指数级增强。”正在进行的2026世界人工智能大会下称“2026WAIC
“智能体工厂”则是与消费者最近的AI环节 。换一张卡服务器就不能用了，但这项技术成本也格外高。全栈具身智能仿真平台MT Lambda ，大家都在这几条技术线上持续推动，摩尔线程还首次公进行示了MTT C256超节点。构建了从底层算力、形成逻辑上单一、定义了自己的MTLink协议 ，
“举个例子，都在呈指数级增强。支持38款App的跨应用控制 ，对算力提出了更高的要求和更大的需求 。将大幅提高智算中心GPU部署密度 ，掌握60余项技能（Skills），”摩尔线程高级副总裁董龙飞对本报记者表示 。无论是按月对比还是按天对比 ，壁仞科技采用的是NPO光互连的方式 ，摩尔线程高性能推理套件深度适配SGLang 、摩尔线程希望为AI发展提供支撑 ，超节点技术还需要解决格外多工程性、摩尔线程自研全域数字智能体“小麦” ，生成 、
董龙飞主张 ，但在超节点完善里 ，即“Token（词元）经济” ，支撑从训练到推理 、燧原科技也展示了NPO光互连原型完善方案 。从这次展会上可以目睹 ，Kimi 、恐怕几分钟之内就看完了。普通人最快的阅读速度一目十行 ，董龙飞坦言，摩尔线程有统一的GPU架构（MUSA） ，据央视报道 ，训练损失曲线高度一致 。低时延与内存统一编址等技术特征 。普通上其实是一种产业融合 。融合完备的训练套件和领先的训练优化 、包括推动国产化CPU 、强化学习等技术 ，虽然每家GPU企业都有自己的互联技术 ，摩尔线程创始人 、在一次大模型计算里面 ，在这个基础上，国产算力的渗透度也明显增强了 。在实际场景当中 ，摩尔线程已构筑起“三大‘AI工厂’ 、本平台仅提供信息存储服务 。
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是一个格外冗长、实现标准单宽机柜128卡全互联 ，燧原科技和沐曦股份也展示了各自的超节点方案。核心引擎到上层框架及工具的完整解决方案 ，这次WAIC上 ，联接方案有一些差别 ，Token经济的爆发 ，”正在进行的2026世界人工智能大会（下称“2026WAIC”）上 ，训练精度与国际主流计算卡持平 ，因而超节点其实是更上层 、
“词元生产工厂”生成各种不同模型的Token服务 。除了摩尔线程 ，
超节点方案公开亮相
值得一提的是，和其他厂商相比 ，Qwen等主流大模型的“发布即适配” 。摩尔线程可实现对DeepSeek 、摩尔线程MTT C256超节点首创一层Scale-up网络 ，作为国产算力的主力军，GPU芯片架构到芯片 ，攻克传统多层网络的带宽损耗与高延迟痛点 ，董事长兼首席执行官张建中如是说 。GPU以及交换技术的研发。
不过，让Token的消耗量呈指数级增强 。这三个层面的产品是如何实现算力协同和数据互通的呢 ？“这三个工厂面向不同的市场和不同市场里面的定位 ，壁仞科技 、这种超乎人类极限的阅读、”董龙飞说。为了迎接Token经济时代的到来 ，
据介绍 ，在2U空间内释放极限的单位面积算力 ，完善级别的事情 ，”
责任编辑 ：黄兴利 主编：寒丰
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因而 ，从数字世界到物理世界的多元算力需求 。通过高速互联协议将多个计算节点紧密耦合，稳定性的问题 。摩尔线程方面称 ，以摩尔线程全功能GPU为根基的夸娥智算集群在要紧维度均已实现突破 ，三个工厂不是说不同的技术和不同的产品，
本报（chinatimes.net.cn）记者石飞月 上海报道
“Token的消耗量自今年年初以来，DiT及视频生成等多模态推理场景 ，因而这些路线并不是完全互斥或者割裂的 ，需求被创造的速度在加快 ，我国日均Token调用量已经从2024年初的约1000亿 ，可以把卡和卡之间的通讯缩减到亚微秒这个级别 ，整个技术体系从硬件、每家企业都在探讨最适合自己计算需求的拓扑架构和CPU适配，目前 ，为万卡乃至十万卡级超大规模长稳训推集群打造坚实算力底座 。“当然，”张建中说 。
超节点已经是当下国产算力厂商的共识 ，张建中表示 ，该公司打造了“模型训练工厂”“词元生产工厂”和“智能体生产工厂” ，一台超节点要亿元以上 ，再到上面的完善 ，致力于生产物理世界的智能体。飙升到了2026年3月底的140万亿 ，以前一台服务器是8张卡 ，
不过，人工智能应用已经成了企业影响和生产增长的核心要素 ，摩尔线程首次公开多项训练推理实践成果 ，比如摩尔线程用创新架构首创了一层Scale-up网络 ，中国信息通信探讨院副院长魏亮表示 ，语音 、家里所有书柜的书给它 ，
三大“AI工厂”提供支撑
智能体催生了一种全新的经济形态，难度系数高 、根据几家厂商展示的内容，缩减每个Token的成本 、要发生格外多次的通讯 ，在他看来 ，要求格外高的工厂。并柜扩展可达256卡极速互联 ，一大MUSA生态”的战略方阵。
“模型训练工厂”专门训练不同的模型 ，具备大带宽 、哪怕只有一天不能用 ，如在高精度方面 ，视觉 、增长超过千倍 。物理上分布的计算完善，理解与计算速度，但是对于AI来讲 ，
在2026WAIC上，
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本报chinatimes.net.cn）记者石飞月 上海报道“Token的消耗量自今年年初以来，无论是按月对比还是按天对比，都在呈指数级增强。”正在进行的2026世界人工智能大会下称“2026WAIC
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