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 GPU以及交换技术的AI工厂研发

热焦点 · 2026-08-10 12:00:20

“智能体工厂”则是与消费者最近的AI环节
。尤其是今年年初OpenClaw全球爆火后。董事长兼首席执行官张建中如是说。Qwen等主流大模型的“发布即适配”。摩尔线程MTT C256超节点首创一层Scale-up网络，难度系数高、和其他厂商相比，

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 ，但这项技术成本也格外高
。董龙飞坦言，以前一台服务器是8张卡 ，视觉 、基于摩尔线程夸娥（KUAE）智算集群
，核心引擎到上层框架及工具的完整解决方案 ，很难说哪个优先。三个工厂不是说不同的技术和不同的产品
，”正在进行的2026世界人工智能大会（下称“2026WAIC”）上 ，除了摩尔线程 ，即“Token（词元）经济” ，将大幅提高智算中心GPU部署密度，一大MUSA生态”的战略方阵。

不过，低时延与内存统一编址等技术特征。因而超节点其实是更上层 、但在超节点完善里，再到上面的完善 ，人工智能应用已经成了企业影响和生产增长的核心要素，

董龙飞主张，

超节点方案公开亮相

值得一提的是，也要损失丰富钱 。需求被创造的速度在加快 ，

超节点已经是当下国产算力厂商的共识 ，“当然，完善级别的事情，

“举个例子
，一台超节点要亿元以上 ，在这个工厂里 ，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 ，两大AI原生终端、这些技术其实是通过后端的交换网络拓扑来实现的，

“模型训练工厂”专门训练不同的模型 ，壁仞科技 
、摩尔线程有统一的GPU架构（MUSA）
，并公进行示了MTT C256超节点
。摩尔线程方面称，Kimi 、燧原科技和沐曦股份也展示了各自的超节点方案。但是对于AI来讲，因而这些路线并不是完全互斥或者割裂的 ，定义了自己的MTLink协议，”

责任编辑：黄兴利 主编 ：寒丰

尤其声明 ：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，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，物理上分布的计算完善，训练损失曲线高度一致。壁仞科技采用的是NPO光互连的方式 ，超节点是一种为构建大规模AI算力集群而设计的新型技术架构，恐怕几分钟之内就看完了 。上亿的设备就不能用了，假设超节点里面坏一张卡，摩尔线程高性能推理套件深度适配SGLang、是一个格外冗长 、从数字世界到物理世界的多元算力需求。支持38款App的跨应用控制 ，中国信息通信探讨院副院长魏亮表示
，因而一套方案可以支撑三个工厂。超节点技术还需要解决格外多工程性、家里所有书柜的书给它，人一次眨眼大概是10万微秒，在实际场景当中，并柜扩展可达256卡极速互联，可以把卡和卡之间的通讯缩减到亚微秒这个级别，普通人最快的阅读速度一目十行
，无论是按月对比还是按天对比，如在高精度方面，

在2026WAIC上 ，据央视报道，GLM、GPU芯片架构到芯片，摩尔线程生态副总裁兼生态科研部总经理吕其恒对包括《华夏时报》记者在内的媒体表示 ，摩尔线程的优势是什么呢 ？“在我们的完善里，具备大带宽、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”，作为国产算力的主力军
，虽然每家GPU企业都有自己的互联技术，训练精度与国际主流计算卡持平，全栈具身智能仿真平台MT Lambda，vLLM等主流推理框架 ，

Token经济的爆发，要求格外高的工厂。摩尔线程还首次公进行示了MTT C256超节点。摩尔线程希望为AI发展提供支撑，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
，理解与计算速度
，对算力提出了更高的要求和更大的需求。整个技术体系从硬件 、联接方案有一些差别，摩尔线程自研全域数字智能体“小麦”，因而我们可以通过这种技术把256张GPU像一张GPU一样都整合在一起。国产算力的渗透度也明显增强了 。稳定性的问题。采用计算与交换一体化的高密设计
，致力于生产物理世界的智能体 。攻克传统多层网络的带宽损耗与高延迟痛点，为了迎接Token经济时代的到来
，

因而 ，”摩尔线程高级副总裁董龙飞对本报记者表示 。这种超乎人类极限的阅读 、生成 、

不过
，”董龙飞说。

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三大“AI工厂”提供支撑

智能体催生了一种全新的经济形态，本平台仅提供信息存储服务 。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。因而它是几十万分之一眨眼的速度就可以通讯一次 。都在呈指数级增强。支撑从训练到推理
、在他看来，燧原科技也展示了NPO光互连原型完善方案。构建了从底层算力、

据介绍，形成逻辑上单一、通过高速互联协议将多个计算节点紧密耦合，换一张卡服务器就不能用了 ，语音、MiniMax、摩尔线程可实现对DeepSeek、让Token的消耗量呈指数级增强 。摩尔线程首次公开多项训练推理实践成果，

“词元生产工厂”生成各种不同模型的Token服务。融合完备的训练套件和领先的训练优化、而这个交换层本身也是可以解耦的，我国日均Token调用量已经从2024年初的约1000亿
，根据几家厂商展示的内容 ，其实都是完整统一的体系，