正面迎战Token经济时代！摩尔线程三大“AI工厂”加速落地，国产算力走向规模化应用｜聚焦2026WAIC

“Token的消耗量自年初以来，按月按天都在呈指数级增长。”在正在进行的2026世界人工智能大会上，摩尔线程创始人张建中这样概括当下的趋势。为了迎接Token经济时代的到来，这家国产算力主力军已经构筑起“三大AI工厂、两大AI原生终端、一大MUSA生态”的战略方阵。

本届WAIC上，摩尔线程首次公开了多项训练推理实践成果，并公开展示了MTT C256超节点。其生态副总裁吕其恒对媒体表示，从展会上可以看到，人工智能应用已成为企业变革和生产增长的核心要素，需求被创造的速度在加快，国产算力的渗透度也明显增强。

三大“AI工厂”提供支撑

智能体正在催生一种全新的经济形态——Token经济。尤其自今年年初OpenClaw全球爆火以来，这一趋势愈发明显。据央视报道，中国信息通信研究院副院长魏亮指出，我国日均Token调用量已经从2024年初的约1000亿，飙升到2026年3月底的140万亿，增长超过千倍。

“举个例子，普通人最快的阅读速度是一目十行，但对于AI来说，家里所有书柜的书给它，可能几分钟之内就看完了。这种超乎人类极限的阅读、生成、理解与计算速度，让Token的消耗量呈指数级增加。”张建中解释道。

Token经济的爆发，对算力提出了更高的要求和更大的需求。基于这一背景，摩尔线程依托夸娥（KUAE）智算集群，打造了“模型训练工厂”“词元生产工厂”和“智能体生产工厂”，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。

“模型训练工厂”专门训练不同的模型，复杂度高、难度系数大。摩尔线程方面称，结合完备的训练套件和领先的训练优化、强化学习等技术，以全功能GPU为根基的夸娥智算集群已在关键维度实现突破。例如，高精度方面，训练精度与国际主流计算卡持平，训练损失曲线高度一致。

“词元生产工厂”则负责生成各种不同模型的Token服务。张建中表示，降低每个Token的成本、做到快速适配和部署，是用户最典型的痛点。摩尔线程高性能推理套件深度适配SGLang、vLLM等主流推理框架，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。目前，已实现对DeepSeek、MiniMax、GLM、Kimi、Qwen等主流大模型的“发布即适配”。

“智能体工厂”是与消费者最接近的AI环节。摩尔线程自研了全域数字智能体“小麦”，掌握60余项技能，支持38款App的跨应用控制，并构建了全栈具身智能仿真平台MT Lambda。从底层算力、核心引擎到上层框架及工具，形成了一套完整的解决方案，致力于生产物理世界的智能体。

那么，在实际场景中，这三个层面的产品如何实现算力协同和数据互通？摩尔线程高级副总裁董龙飞解释道：“这三个工厂面向不同市场和不同定位，很难说哪个优先。摩尔线程有统一的GPU架构（MUSA），三个工厂并非采用不同的技术和产品。整个技术体系从硬件、GPU芯片架构到芯片，再到上层的系统，都是完整统一的体系，所以一套方案可以支撑三个工厂。”

超节点方案公开亮相

本次WAIC上，摩尔线程还首次公开展示了MTT C256超节点。超节点是一种为构建大规模AI算力集群而设计的新型技术架构，通过高速互联协议将多个计算节点紧密耦合，形成逻辑上单一、物理上分布的计算系统，具备大带宽、低时延与内存统一编址等技术特征。

据介绍，摩尔线程MTT C256超节点首创一层Scale-up网络，实现标准单宽机柜128卡全互联，并柜扩展可达256卡极速互联，攻克了传统多层网络的带宽损耗与高延迟痛点。在2U空间内释放极限的单位面积算力，采用计算与交换一体化的高密设计，大幅提高智算中心GPU部署密度，为万卡乃至十万卡级超大规模长稳训推集群打造坚实算力底座。

超节点已是当下国产算力厂商的共识。除了摩尔线程，壁仞科技、燧原科技和沐曦股份也展示了各自的方案。与其他厂商相比，摩尔线程的优势何在？董龙飞指出：“在我们的系统中，定义了自己的MTLink协议，可以把卡和卡之间的通讯降低到亚微秒级别。人一次眨眼大概是10万微秒，所以它是几十万分之一眨眼的速度就能通讯一次。在一次大模型计算中，要发生非常多次的通讯，所以我们可以通过这种技术把256张GPU像一张GPU一样整合在一起。”

不过，超节点虽然解决了大模型规模化训练中因跨设备通信延迟与带宽不足导致的“通信墙”瓶颈，但成本也相当高昂。董龙飞坦言，一台超节点设备造价在亿元以上。以前一台服务器是8张卡，换一张卡服务器就不能用了；如果超节点中有一张卡损坏，上亿的设备就无法运行，哪怕只有一天不能用，损失也是非常可观的。

因此，在他看来，超节点技术还需要解决大量工程性、稳定性的问题。从各家厂商展示的内容来看，联接方案存在差异：摩尔线程采用创新架构首创了一层Scale-up网络，壁仞科技采用NPO光互连方式，燧原科技也展示了NPO光互连原型系统方案。

董龙飞认为，虽然每家GPU企业都有自己的互联技术，但在超节点系统中，这些技术是通过后端的交换网络拓扑实现的，而交换层本身也是可以解耦的。所以，超节点本质上是一个更上层、系统级别的事情。“当然，每家企业都在研究最适合自己计算需求的拓扑架构和CPU适配，包括推动国产化CPU、GPU以及交换技术的研发。大家都在这几条技术线上不断推动，这些路线并不是完全互斥或割裂的，本质上是一种产业融合。”