作为2026世界人工智能大会（WAIC）分论坛之一，于7月18日举办的摩尔线程“词元时代 万物智能”主题论坛，汇聚了院士学者、国家级智库、顶尖高校、互联网企业及头部科创企业等产学研各界代表。本次论坛集中展示了摩尔线程三大“AI工厂”建设取得的阶段性成果，呈现了国产算力从技术创新走向规模化应用的实践路径，为人工智能产业发展和国产算力生态建设提供了有益参考。

中国工程院院士、清华大学教授郑纬民在演讲中指出，算力基建的关键在于将每一份算力转化为高质量词元，三大“AI工厂”是算力基础设施的必然演进。

在国家信息中心大数据发展部副主任魏颖看来，算力基础设施是词元生产的物理底座，作为算力核心的GPU决定了生产效率与成本。在此趋势下，摩尔线程以全功能GPU为核心，打造安全可靠、高性能的“AI工厂”，携手众多行业伙伴在多个技术场景完成端到端实践验证，为千行百业智能化升级筑牢算力基石。

据悉，在以代理式AI、物理AI等为代表的创新浪潮中，全功能GPU正加速AI变革。目前，前沿基础模型平均每两个月完成一次迭代，词元消耗量迅速增长，由此带来的算力需求指数级提升。

摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中在演讲中表示，基于摩尔线程夸娥（KUAE）智算集群打造的三大“AI工厂”——“模型训练工厂”“词元生产工厂”“智能体生产工厂”，凭借显著的全场景通用优势，支撑从训练到推理、从数字世界到物理世界的多元算力需求。此外，为承载“小麦”智能体的智慧进化，摩尔线程打造了两款AI原生终端——AI算力本MTT AIBOOK和家庭AI中枢MTT AICUBE，构建起“云-边-端”协同的全场景智算矩阵。

据悉，支撑三大“AI工厂”和两款AI原生终端的，是摩尔线程基于MUSA架构搭建的开源开放生态。值得关注的是，摩尔线程通过MusaCoder代码大模型、MUSACODE编程智能体等AI工具，降低开发者使用国产算力的门槛。此外，摩尔学院联合企业、高校等打通产学研用，让MUSA生态的发展越来越快。

另外，三大“AI工厂”是摩尔线程在词元时代的关键布局，从成熟行业到新兴和未来领域的多元产业伙伴已紧密合作，实现了三大“AI工厂”的规模化落地。

京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏表示，京东云正携手摩尔线程，通过JoyAI大模型联合攻坚、打造更高效率企业级推理平台、共建全链路具身智能服务等，让国产算力不仅能跑好模型，更能跑好业务，释放产业智能生产力。

在“模型训练工厂”方面，极佳视界合伙人、副总裁毛继明表示，基于摩尔线程MTT S5000，联合共研完成驾驶世界模型、驾驶重建模型、具身世界模型、世界动作模型等物理AI模型的训练，双方将聚焦软硬协同下的模型效率继续深化合作。

EvoPhys.ai创始人、首席执行官谭桦杰指出，北京大学EvoPhys项目组在摩尔线程“灯塔计划”支持下，基于摩尔线程MTT S5000完成全栈原生训练的5D世界模型 EvoPhys-World，连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度，标志着国产算力在支撑高水平AI研究方面取得重要进展。 

在“词元生产工厂”方面，MiniMax副总裁薛子钊认为，高效的算力基础设施通过多芯片适配（包括国产芯片）等，达成极致的训练和推理性能，从而开启每个人的智能。

趋境科技创始人、首席执行官艾智远表示，目前趋境科技已具备日均万亿级高品质词元的供应能力。通过将摩尔线程全功能GPU与国际主流GPU深度融合，双方在PD分离异构推理上实现了高品质与性价比的优势互补，真正让国产算力转化为规模化的词元产能。

在“智能体生产工厂”方面，无问芯穹技术副总裁吴保东强调了与摩尔线程多维度、多方向的深入合作，重点分享了Infini-AIOps运维智能体在摩尔线程夸娥智算集群上的应用实例，实现了从问题发现、分析定位到辅助处置的智能化闭环，为算力基础设施的长远发展树立标杆。