中国日报5月19日电(记者马思)国产GPU企业摩尔线程举办年度产品发布会，正式推出“云-边-端”全栈智算矩阵，涵盖云端集群、终端芯片、具身智能平台及软件生态等多款产品，打通从大模型训练到端侧部署的算力链路，赋能全场景ai应用。

据悉，此次发布的夸娥智算集群是云端算力核心，目前已实现万卡级规模落地。数据显示，该集群在Dense大模型训练中算力利用率达60%，MoE大模型达40%，有效训练时长90%，训练线性扩展效率95%，关键指标达到国际主流水平。配套的夸娥训练套件覆盖大模型预训练、微调及强化学习等全链路，兼容主流训练框架，已完成国内DeepSeek、GLM、MiniMax等头部大模型的适配。

终端层面，摩尔线程自研底层技术构建端侧产品矩阵。其中，智能家庭AI中枢MTT AICUBE整合智能体、ai pc与AI NAS能力，预装60余项技能，支持36款APP跨应用控制，将于6月18日开启预售。升级后的MTT AIBOOK笔记本电脑搭载原生Linux系统，提供90+工具调用接口，支持多系统运行与端侧AI能力部署。此外，面向嵌入式场景的MTT E300AI模组，可满足工业质检、能源巡检等边缘计算需求。

在具身智能领域，摩尔线程发布首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda。该平台整合渲染、物理、AI计算能力，提供策略开发、仿真验证全流程工具，已通过机器狗实景演示验证训练效果。目前，摩尔线程已形成“大模型训练—仿真模拟—端侧部署”的生态闭环，联合光轮智能、光线云等企业拓展具身智能应用场景。

软件生态方面，摩尔线程同步推出MUSA SDK5.1.0，对标CUDA12.8，兼容接口达761个，实现核心数学库100%兼容、PyTorch全算子覆盖。MUSA已成为vLLM官方后端并获SGLang原生支持，Automusify工具实现主流AI与科学计算仓库自动迁移，MUSACODE编程助手累计开发超万个Kernel算子。

业内人士表示，摩尔线程此次全栈产品发布，是国产GPU企业在AI算力领域的重要布局，有望进一步完善国产智算生态，为AGI时代提供自主可控的算力支撑。

摩根士丹利中国首席经济学家邢自强指出，中国在科技创新领域正展现“星辰大海”式突破，三大核心优势：产业链集群、理工科人才红利、超大市场规模，这些难以被其他经济体复制。

邢自强强调：“我的同事们测算，到2027年、2028年，中国基本上在GPU层面有望实现50%的国产化率，大幅上一个台阶。”

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