WAIC 2026将于7月17日在上海拉开帷幕。作为国内领先的全功能GPU企业，摩尔线程（688795.SH）将以“词元时代 万物智能”为主题，携“云-边-端”全场景智算产品矩阵与前沿解决方案精彩亮相，首次开启上海世博展览馆与张江科学会堂双展区联动，并于7月18日举办高规格主题论坛，系统呈现从算力基础设施到智能应用落地的全栈能力与产业实践。

随着AI浪潮将“词元（Token）”从技术概念推向千行百业，一个以词元为核心的智能时代正加速到来。万物智能已处于爆发前夜，算力成为决定这一进程速度与深度的基石。面对词元需求的指数级跃升，摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中提出建设三大“AI工厂”：“模型训练工厂”“词元生产工厂”“智能体生产工厂”，旨在以全场景智算能力，加速千行百业智能化升级。

展览信息

展览时间：7月17日-20日

展览地点1：上海世博展览馆H2-C109

展览地点2：上海张江科学会堂Z1C-101

WAIC 2026 摩尔线程展区核心亮点

在本届WAIC上，摩尔线程将以三大“AI工厂”为核心主线，全景展出打通大模型“训、推、用”闭环的硬核亮点与产品矩阵：

亮点一：走进“模型训练工厂”，见证万卡级集群与“国芯训国模”硬核实力

展区现场将深度解密支撑万卡万亿参数大模型训练的“夸娥”底座，实景呈现大规模GPU智算集群的高效运营状态。依托这一强大底座，摩尔线程现场首秀了多项标杆级“国芯训国模”成果：包括完成了从零起步完整训练的MoE-236B基础模型，以及全球首个5D世界模型“北大EvoPhys-World”的全栈原生训练，充分验证了国产芯片在超大规模、超长连续稳定训练上的全链路闭环能力。

亮点二：探秘“词元生产工厂”，体验极致吞吐与大模型极致推理部署

摩尔线程集中展示了基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000打造的高性能推理方案。现场不仅有针对GLM、DeepSeek等主流大模型的极速推理展示，树立国产GPU推理新标杆。更重磅推出了PD（Prefill-Decode）异构分离方案，通过将高算力需求的Prefill计算池（MTT S5000）与高带宽的Decode生成池（国际主流GPU）异构分离、分池部署，独家支持KV Cache FP8与1M超长上下文，重塑了算力成本边界。

亮点三：解码“智能体生产工厂”，直击全栈具身智能仿真与端侧AI生产力

智能体与端侧承载是AI走进生产与生活的终极形态。摩尔线程依托强大的通用全功能GPU算力，推动“智能体生产工厂”全面运转。在现场展示了全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda及面向工业场景的MT Lambda for Factory解决方案。此外，集成家庭AI中枢的MTT AICUBE与“为智能体而生”的AIBOOK算力本也开放了现场Live体验，其凭借端云协同和独特的内存等效扩容技术，让端侧无需升级硬件即可流畅运行80B超大MoE模型与智能体协作。

以下是摩尔线程WAIC 2026展区完整介绍：

“云-边-端”全场景智算产品矩阵

MTT S5000-AI训推一体智算卡

专为大模型训练、推理及高性能计算而设计的全功能GPU智算卡，基于第四代MUSA架构“平湖”打造，完整支持从FP8到FP64的全精度计算。目前S5000正加速规模化量产，基于该产品搭建的万卡级集群已完成部署并上线服务。

MTT SGX5000-AI大模型训推一体机

摩尔线程AI大模型训推一体机MTT SGX5000，专为大语言及多模态大模型、科学计算和物理仿真等前沿领域打造。该服务器基于摩尔线程全功能GPU模组与高速全互联架构，全面释放计算性能，为高性能计算集群的构建提供强大支持，赋能企业在复杂AI场景中实现极致算力突破。

超节点架构

摩尔线程已发布超节点架构设计。该方案采用计算与交换一体化的高密设计，旨在大幅提高新型智算中心的GPU部署密度，系统性提升万卡集群的训练效能与推理能力，为下一代超大规模智算中心构建高密高效的硬件基石。近日，依托OISA协同创新平台，摩尔线程、中国移动研究院、之江实验室等产业伙伴正式发布《OISA高密超节点参考设计技术规范》。该规范针对当前智算中心面临的互联瓶颈、供电压力及散热极限，提出了全栈式解决方案，为构建自主可控、高性能的智算集群奠定了关键技术基石。

MTT E300-AI计算模组

MTT E300 AI模组搭载自研智能SoC“长江”，具备50TOPS异构AI算力，支持混合精度计算。凭借高算力、全栈AI工具链及端云协同架构，可提供高性能、低延迟、强可靠的国产边缘AI解决方案，广泛应用于工业、能源、教育、交通、医疗等行业。

MTT AIBOOK-AI Agent笔记本

MTT AIBOOK AI算力本是专为AI学习与开发者的个人智算平台，在MTT AIOS原生Linux系统下预装OpenClaw智能体，单机可以支持多达12个智能体高效并行运行，实现了智能体应用开发、调试与部署的完整闭环。该产品搭载摩尔线程自研智能SoC芯片“长江”，提供50TOPS异构AI算力，支持混合精度计算；具备多系统兼容能力，并预置完整的AI开发环境与工具链。

MTT AICUBE-家庭AI中枢

MTT AICUBE是未来AI智能家庭的核心中枢，它具备完整的AIPC及AI NAS功能，搭载自研智能SoC“长江”，具备50TOPS异构AI算力，内置基于Linux内核的MTT AIOS操作系统及智能体“小麦”，可以为用户提供开箱机用的一站式AI体验。通过AICUBE，用户可以和“小麦”智能体进行自然语音交互，轻松完成日常照片及视频等文件的存储管理，畅享娱乐、学习及社交活动，拥抱由AI充当数字管家所带来的全新智能生活。

以“三大AI工厂”为主题的展区介绍

模型训练工厂

展示内容一：夸娥（KUAE）智算集群解决方案，支持国产全功能GPU万卡万亿大模型训练 

摩尔线程基于MTT S5000打造的夸娥智算集群解决方案，面向超大规模智算中心，具备单集群万卡级AI算力，覆盖FP64至FP8全精度计算，支持AI、图形、科学计算等全场景加速。夸娥智算集群在AI大模型训练性能表现优异，Dense模型MFU达到60%，MoE模型MFU达到40%，万卡集群综合算力利用率达到国际领先水准。在训练精度方面，夸娥万卡级智算集群可与国际主流计算集群对齐，覆盖MoE、多模态、具身智能等前沿架构，训练Loss曲线与参照基准基本重合，收敛行为一致。基于CPT与Long CPT全链路预训练数据，MMLU评测结果表现优异。这标志着大模型从零开始的完整训练，可在夸娥集群上端到端完成。夸娥智算集群解决方案在扩展性方面同样处于领先水平，其线性扩展效率达95%，千卡至万卡规模的算力扩展中，单卡有效算力损耗控制在5%以内。

展示内容二：夸娥智算集群运行实景展示，高效管理集群运营

摩尔线程夸娥智算中心解决方案以全功能GPU为底座，是软硬一体化的全栈解决方案，包括以夸娥计算集群为核心的基础设施、KUAE Platform集群管理平台以及KUAE ModelStudio大模型平台，旨在以一体化交付的方式解决大规模GPU算力的建设和运营管理问题。该方案可实现开箱即用，大大降低传统算力建设、应用开发和运维运营平台搭建的时间成本，实现快速投放市场开展商业化运营

集群建成后，系统管理平台可实时监控算力使用率、节点状态、网络吞吐及存储性能等关键指标。运维人员通过可视化大屏直观掌握GPU、服务器、网络及存储设备的全栈运行状态，确保集群资源始终处于高负载、稳定运行的最佳效能，为大规模AI训练与推理任务提供坚实运维保障。

展示内容三：现场首秀多项标杆级“国芯训国模”成果

训练成果1：MoE-236B基础模型，"国芯国模"万卡训练新突破

依托摩尔线程与合作伙伴联合建设的国产万卡GPU集群，相关基础模型项目已完成MoE-236B架构模型从零开始的完整训练流程。模型基于25T+高质量训练语料，采用混合专家（MoE）架构，覆盖预训练（Pretrain）、持续预训练（CPT）、长窗口持续预训练（Long-CPT）全链路，MMLU 评测精度与国际主流计算卡持平，训练损失曲线高度一致。

训练全程由摩尔线程夸娥AI训练套件（KUAE Training Suite）提供底层技术支持，有效训练时长占比超90%，在万卡规模下展现出与国际同类集群相当的系统稳定性与训练效率。此次突破标志着“国产芯片+国产模型”技术路线的实质性验证——从芯片、集群、训练框架到基础模型，全链路实现自主可控，已开始超万亿参数大模型的训练，同时为各类前沿科学领域提供了可落地的算力支撑。

训练成果2：北大EvoPhys-World，国产GPU首次全栈支撑世界模型原生训练

北大EvoPhys团队推出全球首个5D世界模型EvoPhys-World，一经发布便在斯坦福WorldScore“世界生成”维度位列全球第一，并连续37天蝉联榜首。模型基于约4万小时无标注第一视角手部交互数据训练，首创World Engine（世界生成与物理交互）与World Policy（世界预演与动作决策）双形态架构，构建"生成—操控"闭环。

其原生训练全程在基于摩尔线程MTT S5000的夸娥智算集群完成，MUSA软件栈全栈支撑，训练稳定性、扩展性与生成质量均达国际主流水平，为中国原创模型提供坚实算力底座。作为摩尔线程"灯塔计划"代表成果，该项目是"国芯国模"协同创新的标杆实践，为高水平科技自立自强提供了可复制的产学研协同范式。

训练成果3：智源RoboBrain 2.5，国产算力集群首次全流程支撑具身大脑训练

RoboBrain是北京智源研究院面向真实物理场景打造的通用具身大脑，以统一的视觉—语言多模态架构，支撑机器人在感知、认知、推理与决策上的核心能力。RoboBrain 2.5新增了对动作时序价值评估和三维空间结构的理解推理能力，显著提升下游任务执行成功率。

基于FlagOS-Robo框架，依托摩尔线程MTT S5000千卡智算集群，智源成功完成RoboBrain 2.5的全流程训练，首次验证国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性。通过FlagOS与硬件的协同优化，该方案实现“训得稳、训得快”，为具身智能从实验室走向产业落地提供了坚实底座。

训练成果4：硬核国产芯算力，高效训练智驾感知模型

自动驾驶BEV感知是智能驾驶量产体系的核心环节，其模型训练对算力吞吐与多机扩展稳定性要求极高。本方案基于摩尔线程MTT S5000的夸娥智算集群，对行业主流BEV感知模型BEVFormer完成训练实测，覆盖智驾感知模型训练的真实负载。

实测结果显示，MTT S5000凭借MUSA软件栈，单机与双机训练吞吐均达国际主流训练GPU的1.56–1.67倍，扩展倍数稳定，充分验证了国产全功能GPU高效支撑智能驾驶核心模型训练的能力。作为夸娥集群产业实践的代表场景，该成果证明智驾模型训练全流程国产化切实可行，为 MUSA-X落地千行百业，服务高水平科技自立自强提供了可复制的国产算力底座方案。

词元生产工厂

展示内容一：大模型高性能推理方案，极速释放潜能

摩尔线程基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000 与全栈自研 MUSA 架构，构建从底层算子库到上层推理框架的完整推理生态。深度适配 SGLang、vLLM、ONNX Runtime、Llama.cpp 等主流推理框架，全面覆盖大语言模型、视觉、语音、DiT 及视频生成等多模态推理场景。

针对大语言模型的PD分离部署，通过通信-计算重叠降低资源开销，支持TP/PP/DP/CP/EP 多并行策略，以及超大规模EP的负载均衡；集成 FlashMLA、DeepGEMM 等高性能算子库，算子效率接近峰值90%。面向视频生成模型，通过并行策略及推理框架优化，以及融合算子、NDHWC内存布局、FasterCache、Attention Cache等算法创新进一步降低推理成本，持续提升生成效率，为不同场景提供高性价比、高吞吐、低延迟的国产推理解决方案。

展示内容二：打通多元生态，全栈推理赋能大模型

摩尔线程大模型推理方案基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000打造，方案结合MTT S5000硬件、MUSA软件栈、AI推理套件及夸娥云服务，为用户提供高性能、易部署的推理方案。该方案深度适配GLM、DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax等业界主流大模型，覆盖通用对话、智能编码Agent、多工具自主任务等复杂应用场景。

MTT S5000采用先进“平湖”架构，支持FP8至FP64全精度算力。第四代MUSA平台原生适配PyTorch、SGLang等框架，实现多模型Day-0适配。通过分布式并行与算子优化，实现高吞吐、低延迟、长序列的稳定推理，彰显自主可控算力底座的性能与兼容性。

展示内容三：PD异构分离，重塑算力成本边界

长上下文大模型推理场景的性能瓶颈，正由Decode生成侧，逐步转向 Prefill 输入侧计算与 KV Cache 生成。Prefill 依赖高算力，Decode 依赖高带宽与大显存，传统同构部署难以兼顾性能与成本。PD 异构分离通过分池部署、分别调度、独立优化，使 Prefill 与 Decode 按不同资源需求灵活扩容，更高效匹配长输入、高吞吐、低时延等复杂推理场景。

在该方案中，MTT S5000 作为 Prefill 计算池，充分发挥其长输入高吞吐优势，承担Prompt 编码、Attention 计算和 KV Cache 生成；国际主流GPU BXXX/HXXX/Hxx作为 Decode 生成池，专注TPOT、输出吞吐和流式稳定性，通过 KV Cache 高效传输实现 P/D 解耦协同。方案可支撑 L3/L4 级别 Token 服务，精度与官方结果对齐、误差小于 1%，独家支持 KV Cache FP8，并支持 1M 上下文处理能力，为大模型推理提供高性价比的国产算力底座。

展示内容四：破局场景之困，推理能力落地千行百业

随着AI技术加速落地千行百业，场景化推理需求爆发式增长，成为产业发展的核心驱动力。不同行业的推理场景对算力规格、精度、时延及并发能力诉求差异显著，单一算力形态难以满足多元化需求。摩尔线程全功能GPU凭借AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、视频编解码等核心能力，天然适配多样化推理负载，在不同领域发挥独特优势。

依托MTT S5000训推一体智算卡、MTT E300 AI模组、MTT AIBOOK算力本等产品矩阵，摩尔线程灵活匹配从云端大规模训练到边缘轻量化推理、从移动端部署到便携式开发等多元场景需求，提供高效、稳定、易用的推理算力支撑。方案可应用于新能源、金融、工业、具身智能、能源热力、财务税务、安全生产、数字资产等多个关键领域，持续赋能行业智能化转型。

智能体生产工厂

MTT AICUBE

展示内容一：MTT AICUBE-家庭AI中枢，懂生活更懂你

MTT AICUBE以全域智能体“小麦”为核心，深度整合“智能体+AI PC+AI NAS”三大核心能力，通过全场景语音控制颠覆传统PC对键鼠交互方式的依赖，具备完整的桌面AI PC能力，可高效支撑端侧智能体、超高清视频播放以及3D游戏等家庭应用场景；AI NAS模式下，配备全闪SSD高速存储，并支持免拆机扩容，轻松收纳全家人的数字资产。为AI 时代家庭智能体验提供一站式解决方案。

MTT AIBOOK

展示内容二：MUSACODE × MusaCoder MUSA开发新利器

MUSACODE是摩尔线程自主研发的AI编程智能体（AI Coding Agent），支持开发者通过自然语言指令完成代码生成、调试与重构，深度优化MUSA生态开发体验。工具覆盖算子生成、通用计算库自动化迁移，以及开发、测试、编译、性能优化全流程，大幅提升研发效率。

其背后的专用代码大模型引擎MusaCoder，是业内首个基于国产GPU算力底座完成全链路训练与验证的开源代码大模型，其完整后训练流程均在基于MTT S5000构建的夸娥智算集群上完成。MusaCoder专注MUSA原生Kernel自动生成与优化，在权威评测中性能达行业领先水平。

通过“工具+大模型”双引擎驱动，MUSACODE让MUSA开发更简单、更高效。

展示内容三：OPC一人公司 开启“单人成军”新模式

借助MTT AIBOOK预装的OpenClaw 等智能体，个人创业者可以突破自身技能与精力的限制，以一己之力统筹全局，调度多种 AI Agent 组建全天候运作的数字员工团队。各类智能体协同分工，覆盖产品研发、内容设计、营销推广、客服运维等全链路工作，帮助个人以低成本实现商业闭环，打造“单人成军”的轻量化创业模式。

MTT AIBOOK 基于摩尔线程“长江”SoC的高并发算力能力，内置 OpenClaw，并支持多智能体协同运行，充分满足Agent集群的算力需求。MTT AIBOOK可打通夸娥云端算力，灵活部署各类大模型，通过端云协同为数字员工团队提供强大的AI能力支撑，为单人创业模式筑牢算力基础。

展示内容四：创新支持多系统并行 MTT AIOS筑牢应用底座

MTT AIOS是摩尔线程基于Linux深度自研的全功能操作系统，其端侧载体为MTT AIBOOK。内置完整MUSA开发套件与AI智能体，覆盖办公、开发、影音娱乐全场景。系统预装Chromium浏览器，自研AI邮箱，各类国产文档编辑、即时通信和会议软件，集成MUSACODE、VSCode等全套编程工具。

针对跨平台兼容难题，系统创新支持原生Linux、虚拟化Windows、容器化Android多系统并行，首创vGPU硬件直通与DirectX12适配，支持高分高刷显示及双系统文件无缝共享，可流畅运行Windows办公、设计、剪辑类专业软件，兼顾国产生态与跨平台生产力。

MTT AIOS打通芯片、系统、应用全栈链路，大幅降低政企与开发者迁移成本，拓宽国产芯片落地场景，支撑云边端布局，推动国产AI产业规模化发展。

展示内容五：端侧内存不再受限 MTT AIBOOK等效扩容跑通MoE大模型

大模型参数越大智能越强，但端侧内存上限限制百亿级MoE模型本地部署。MTT AIBOOK搭载32GB高速统一内存，结合AI加速分区与智能推理软件系统，通过AISSD自适应缓存管理机制，集中调度MoE专家权重、长文本KV缓存与智能体内存数据，无需升级硬件即可在原生32GB内存上流畅运行80B大模型推理与智能体编程。

摩尔线程携手合作伙伴基于Llama.cpp-MUSA-M1000深度优化，运行80B MoE模型可等效扩容20-25GB内存，预填充8.34 Token/s，解码突破7 Token/s；运行35B MoE模型可扩容9-15GB，解码达17+ Token/s，同时运行OpenCode智能体框架。不依赖物理内存堆叠，不受内存涨价影响，让普通用户的32GB MTT AIBOOK轻松运行超大模型。

具身智能

展示内容六：MT Lambda 全栈国产化具身智能仿真平台

摩尔线程首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda，旨在赋能用户构建数据合成、策略训练、仿真验证的高效工作流。

该平台构建了从底层算力、核心引擎到上层框架及工具的完整解决方案：其底层基于摩尔线程全功能GPU，实现渲染、物理、AI计算在同一芯片中完成，数据“零拷贝”；中间层深度融合自研物理、渲染、AI三大引擎；上层则提供MTLambda-Lab具身策略开发与训练平台以及 MT Lambda-Sim 高保真物理仿真与渲染平台。

展示内容七：MT Lambda for Factory 工业具身智能解决方案

为促进具身智能与工业制造深度融合，摩尔线程推出自研工业具身智能平台MT Lambda for Factory，集成高保真工厂渲染、高精度物理模拟、域随机化数据生成、轨迹生成与任务规划、产线点位基准评测等核心能力，打造智能工厂专属的"虚拟调试场"与"AI模型孵化器"：企业在虚拟环境中即可完成产线调试、工艺优化与AI模型迭代，大幅降低物理试错成本，缩短新产线从部署到投产的周期。

平台依托摩尔线程全功能GPU与MUSA统一架构，自研AlphaCore物理引擎与光追渲染引擎，物理仿真、渲染、AI训练三类负载在同一GPU内完成、数据零拷贝，实现具身智能混合负载的架构级适配。作为摩尔线程具身智能全栈布局的核心平台，该方案证明智能工厂的训练底座可以全链路自主可控，为新型工业化进程中培育新质生产力提供了可靠的国产化基座。

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关于摩尔线程

摩尔线程以全功能GPU为核心，致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案，为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。我们的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台。我们的愿景是为美好世界加速。

国内唯一实现“图形+AI计算”深度融合的全功能GPU厂商

国内唯一同时深耕B端、C端市场的全场景GPU厂商

国内唯一单芯片同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码

国内首个发布支持DirectX 12的图形加速引擎

国内极少数支持从FP8到FP64等全计算精度的国产GPU厂商

国内唯一功能可对标英伟达的全功能GPU厂商

国内首个完成万卡集群建设、并高效支持万亿参数的大模型训练的国产GPU公司

推出国内首个全栈具身智能仿真训练平台MT Lambda，成为继英伟达之后，全球第二家具备该全栈能力的GPU企业。

国内首个支撑顶尖世界模型北京大学EvoPhys-World完成全栈训练、并登顶斯坦福WorldScore世界模型评测榜首的国产GPU厂商

国内首个自主全栈训练出代码大模型MusaCoder、且性能超越Claude Opus 4.7等国际主流SOTA模型的国产GPU厂商