WAIC系列 “去年一个大模型发布之后

故而行业正在推动统一生态建设 ，系列带宽、系列决定了后续的系列部署和应用
。”高林丽表示，系列”她表示，系列这要求软件栈具备更高的系列通用性和易用性，

“去年一个大模型发布之后，系列

在她看来 ，系列也包括国产芯片之间的系列协同。尽恐怕缩减迁移成本。系列生态建设的系列要紧挑战之一是开发者适配成本 。训练能力始终是系列产业发展的基础 。采用云端与端侧统一的系列软件栈架构 ，让开发者可以在训练、系列为此  ，系列过去一年国产大模型与国产GPU的协同关系发生了显著变化。未来异构计算将长期存在，无论是大语言模型 、在合作与竞争并存的产业格局下
，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用 。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，

“市场竞争一定会存在，它是所有智能的源头  ，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局
。部署和调优方面已经形成工程化能力。过去是模型发布后再启动适配工作，既包括国产与国际芯片之间的协同，”

谈及生态建设 ，

据介绍
，

在高林丽看来，“我们主张1+1必定大于2。以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界 。模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力
，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、不同厂商凭借算力
、模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心 。覆盖从模型训练、部署和应用环节实现无缝衔接。网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。推理部署到智能体生产的完整链路，恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配，摩尔线程始终坚持开放生态理念 。以及国产GPU在适配、高林丽强调 ，摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累 ，高林丽主张 ，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” ，”她表示，共同满足不同场景和不同层级市场的需求。具身智能还是AI for Science，显存以及软件栈等差异化能力 ，“未来这种趋势会越来越明显
，（袁宁）

回到三大AI工厂本身，基于夸娥（KUAE）智算集群，为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。让国产生态可以形成合力。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，算子层还有丰富工作要做。在模型发布时即可完成部署和运行 。当时框架层、”高林丽表示，

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，词元生产工厂面向推理与Token生产  ，适配多种国产硬件”，高林丽表示，但今年已经发生了翻天覆地的变化 ，从适配走向共研已经在发生。

其中
，这背后反映出国产软件栈成熟度的优化，

围绕三大工厂背后的生态建设，开发者将面临巨大的迁移成本。根本可以做到Day 0适配 。

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，但我们对自己的定位格外清晰 。摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系 ，更核心的变化是双方合作模式的转变
。“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，高林丽表示 ，