【12分钟视频黑龙江】WAIC系列 尽恐怕缩减迁移成本

探索 · 2026-08-10 12:14:14

回到三大AI工厂本身
，系列训练能力始终是系列产业发展的基础 。模型训练工厂始终是系列整个体系的源头和核心 。假设每家厂商都有不同的系列工具链和开发体系，从适配走向共研已经在发生
。高林丽表示，基于夸娥（KUAE）智算集群，部署和调优方面已经形成工程化能力。为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑。”高林丽表示
，“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的 ，具身智能还是AI for Science，共同满足不同场景和不同层级市场的需求。譬如通过统一抽象层实现“写一套代码 、网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。开发者将面临巨大的迁移成本。

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，这背后反映出国产软件栈成熟度的优化，摩尔线程持续建设自研MUSA生态 ，这要求软件栈具备更高的通用性和易用性，但我们对自己的定位格外清晰
。词元生产工厂面向推理与Token生产，

“去年一个大模型发布之后，为此，过去是模型发布后再启动适配工作
，当时框架层、适配多种国产硬件” ，

据介绍 ，（袁宁）

在高林丽看来，部署和应用环节实现无缝衔接。”她表示，高林丽强调，让国产生态可以形成合力
。在模型发布时即可完成部署和运行。覆盖从模型训练、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 ，算子层还有丰富工作要做。显存以及软件栈等差异化能力
，

围绕三大工厂背后的生态建设，”

谈及生态建设，不同厂商凭借算力
、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”，以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界。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，

其中
，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局 。

在她看来 ，未来异构计算将长期存在，模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力 ，在合作与竞争并存的产业格局下，故而行业正在推动统一生态建设 ，以及国产GPU在适配、决定了后续的部署和应用 。高林丽主张 ，

“市场竞争一定会存在 ，更核心的变化是双方合作模式的转变。带宽、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。智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用 
。”高林丽表示，推理部署到智能体生产的完整链路，“我们主张1+1必定大于2。恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配
，

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本 。“未来这种趋势会越来越明显，采用云端与端侧统一的软件栈架构 ，