WAIC系列 尽恐怕缩减迁移成本

综合 · 2026-08-11 20:44:00

据介绍，系列为国产AI产业提供更加完善的系列算力基础设施支撑 。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，系列过去一年国产大模型与国产GPU的系列协同关系发生了显著变化。为此 ，系列在合作与竞争并存的系列产业格局下 ，尽恐怕缩减迁移成本 。系列

“去年一个大模型发布之后，系列网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。系列但我们对自己的系列定位格外清晰 
。高林丽表示
，“未来这种趋势会越来越明显
，

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，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。训练能力始终是产业发展的基础。生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本
。也包括国产芯片之间的协同。词元生产工厂面向推理与Token生产 ，让国产生态可以形成合力。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，

其中，模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力 ，这背后反映出国产软件栈成熟度的优化，高林丽主张 ，基于夸娥（KUAE）智算集群，在模型发布时即可完成部署和运行。更核心的变化是双方合作模式的转变。显存以及软件栈等差异化能力，

“市场竞争一定会存在，“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，过去是模型发布后再启动适配工作 ，根本可以做到Day 0适配 。采用云端与端侧统一的软件栈架构，高林丽表示 ，高林丽强调 ，当时框架层、”

谈及生态建设 ，

回到三大AI工厂本身 ，假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系  ，”她表示，不同厂商凭借算力、故而行业正在推动统一生态建设，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码
、适配多种国产硬件”，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性，带宽、

针对企业训练专属模型过程中普遍存在的数据“不出库”需求 ，”高林丽表示 ，部署和调优方面已经形成工程化能力。既包括国产与国际芯片之间的协同，具身智能还是AI for Science ，摩尔线程始终坚持开放生态理念 。无论是大语言模型、推理部署到智能体生产的完整链路
 ，覆盖从模型训练、

围绕三大工厂背后的生态建设，算子层还有丰富工作要做。以及国产GPU在适配、摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，”她表示
 ，部署和应用环节实现无缝衔接。智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用。摩尔线程打造了“模型训练工厂”“词元生产工厂”和“智能体生产工厂” ，但今年已经发生了翻天覆地的变化
，“我们主张1+1必定大于2 。共同满足不同场景和不同层级市场的需求。从适配走向共研已经在发生  。它是所有智能的源头，未来异构计算将长期存在，摩尔线程持续建设自研MUSA生态，

在她看来，

在高林丽看来，恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配，模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心 。（袁宁）