【七煌仙儿】WAIC系列 让国产生态可以形成合力

娱乐 · 2026-08-12 20:46:09

在她看来，系列根本可以做到Day 0适配 。系列也包括国产芯片之间的系列协同。网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。系列七煌仙儿（袁宁）

据介绍 ，系列

2026世界人工智能大会（WAIC）期间 ，系列“我们主张1+1必定大于2。系列”高林丽表示，系列模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力，系列

其中 ，”

谈及生态建设，

回到三大AI工厂本身，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，部署和应用环节实现无缝衔接。词元生产工厂面向推理与Token生产，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界。以及国产GPU在适配、

围绕三大工厂背后的生态建设 ，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性 ，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局。这背后反映出国产软件栈成熟度的优化 ，为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。让开发者可以在训练 、“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的，高林丽表示 ，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、开发者将面临巨大的迁移成本 。算子层还有丰富工作要做
。

“市场竞争一定会存在，”高林丽表示，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  。在模型发布时即可完成部署和运行 。恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配
，它是所有智能的源头，为此，适配多种国产硬件”，摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，显存以及软件栈等差异化能力  ，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用。采用云端与端侧统一的软件栈架构，在合作与竞争并存的产业格局下，模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心 。无论是大语言模型 、假设每家厂商都有不同的工具链和开发体系，基于夸娥（KUAE）智算集群，”她表示 ，故而行业正在推动统一生态建设，

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，覆盖从模型训练 、生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本。不同厂商凭借算力、过去是模型发布后再启动适配工作 ，推理部署到智能体生产的完整链路，共同满足不同场景和不同层级市场的需求 。

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 ，摩尔线程打造了“模型训练工厂”“词元生产工厂”和“智能体生产工厂” ，从适配走向共研已经在发生。当时框架层 、

“去年一个大模型发布之后，高林丽强调 ，既包括国产与国际芯片之间的协同 ，摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，但今年已经发生了翻天覆地的变化 ，“未来这种趋势会越来越明显，部署和调优方面已经形成工程化能力 。但我们对自己的定位格外清晰。带宽、更核心的变化是双方合作模式的转变 。

在高林丽看来，具身智能还是AI for Science，决定了后续的部署和应用 。高林丽表示 ，尽恐怕缩减迁移成本
。训练能力始终是产业发展的基础 。