国产GPU首次跨入家庭 摩尔线程凭何打通“云边端”算力版图

IT时报记者 孙妍

Token（词元）时代，端侧算力爆发。

5月18日，摩尔线程在2026产品发布会上推出首款面向家庭的消费级产品MTT AICUBE，自此打通了“云边端”算力版图：从万卡级规模的夸娥智算集群，到自研“长江”SoC驱动的智能终端MTT AICUBE和MTT AIBOOK；从数字世界智能体“小麦”，到加速物理AI落地的首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda，再到持续进化的MUSA生态。

作为端侧战略的关键落子，AICUBE不仅是一台计算硬件，更是摩尔线程以全域智能体“小麦”为核心，以端侧本地算力为引擎，以全闪存私有云为数据底座，以全栈自研OS为系统支撑，将“端云一体”的能力首次完整带入家庭场景，为千家万户量身打造原生的家庭AI中枢。

从龙虾（OpenClaw）引发的自主执行浪潮为开端，智能体正以前所未有的速度进入每个人的生活。

家庭，则是智能体落地的关键场景。用户对家庭数据与个性化习惯有着高度隐私保护的需求，也考验着AI终端7×24小时的即时响应。然而，多数现存的家庭设备仍停留在“被动响应”阶段，缺乏主动智能，或难以在本地处理复杂任务。

AICUBE深度融合端侧本地算力、全闪存私有云与全栈自研OS，在确保本地低延迟与隐私保护的基础上，无缝协同广阔的云端资源，打造家庭AI智算中枢，可以说它是“全域智能体 + AI PC + AI NAS”的能力矩阵。用户在客厅大屏就能“养虾”，让智能体“小麦”自主完成影音点播、出游规划等复杂任务。不同于被动式语音助手，“小麦”集成了90余项CLI系统工具，并预装60余项技能（Skills），支持超36款APP跨应用控制。

它也是全家可以共用的AI PC，长辈的高清观影，孩子的辅导学习，家长的居家办公，闲暇的游戏休闲，都可以由一台设备统一承载，通过外接电视或显示器，完成五屏联动，高达50TOPS的异构AI算力，可以为全家人的数字生活提供澎湃动力。AICUBE还标配1TB全闪SSD高速存储，你也可以用它来收纳全家人的数字资产，包括海量的照片、视频、文档等。

AICUBE的发布，标志着摩尔线程的算力正式切入家庭消费场景，补齐了智算版图的关键一环。

目前，摩尔线程已经构建了端侧产品矩阵：从专注个人生产力的AI算力本MTT AIBOOK，到定位家庭AI中枢的MTT AICUBE，再到赋能工业边缘智能的AI模组MTT E300。这一系列产品均以自研“长江”智能SoC为核心算力底座，完成了从个人计算、家庭生活到行业边缘应用的全面覆盖。

此次产品大会上，摩尔线程也升级了为智能体而生的笔记本电脑——MTT AIBOOK。在MTT AIOS原生Linux系统下，预装原生“龙虾”智能体（OpenClaw），支持多智能体协作，为智能体应用的开发、调试与部署提供完整的闭环解决方案。AIBOOK具备“工具直达”特性，提供90多个工具调用接口，降低开发配置成本。它支持原生Linux、虚拟化Windows及容器化Android多系统，同时提供LLM/ASR/TTS/OCR等模型支持的“端侧感知”能力，一台设备即可覆盖用户的全场景使用需求。

此外，摩尔线程还切入了具身智能领域。在发布会现场，机器人上台演示了翻跟头。在这个跟头的背后，是摩尔线程首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda，成为国内少数打通“大模型训练—仿真模拟—端侧部署”生态闭环的GPU企业。同时，它正在扩展具身生态“朋友圈”，与光轮智能在合成数据等关键领域共筑国产具身智能仿真底座，与光线云联合打造RaysTwins具身仿真平台。

为什么一家国产GPU厂商要跨界做终端？摩尔线程认为，“云边端”并非孤立存在，而是通过统一架构实现深度协同。只有构建起“云边端”一体化的生态链路，才能真正支撑起智能体时代对算力无处不在的需求，让国产全功能GPU算力真正跨越场景壁垒，从智算中心走向桌面与客厅，化身为随取随用的新一代AI基础设施。

很多人对摩尔线程的印象，仍停留在国产AI基础设施参与者。摩尔线程凭什么有勇气切入终端，打通“云边端”算力版图？

目前，夸娥万卡级智算集群已经成功落地，多项关键指标达到国际主流水平，在Dense大模型训练中的模型算力利用率（MFU）达60%，在MoE大模型上达40%，有效训练时长达90%，训练线性扩展效率达95%。这标志着摩尔线程已具备支撑超大规模模型稳定训练的硬核实力。

大模型训练是一项极为复杂的系统性工程，为了让算力从“能用”到“好用”，摩尔线程推出夸娥训练套件，覆盖大模型预训练和后训练全链路，包括训练框架、AI框架及训练辅助工具等核心组件。面对高达数十万亿Tokens的超大规模数据集，基于摩尔线程万卡级集群训练的科学基础大模型，实现了全流程训练技术的突破。

在推理端，摩尔线程已全面适配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等国内头部大模型，以及主流的语音、视觉理解及多模态模型，达到了“发布即适配”的响应速度。

作为贯穿摩尔线程全功能GPU硬件与全栈软件体系的底层架构，MUSA已全面实现对业界主流CUDA生态的深度兼容。最新发布的MUSA SDK 5.1.0，对标CUDA 12.8，从驱动与运行时新增248个API，兼容接口数达到761，到核心数学库的100%对齐，从覆盖55类核心AI算子，到完整支持PyTorch全部3194个算子，MUSA软件栈全链路覆盖了底层驱动、编译器、算子加速库、训练与推理框架，让国产GPU真正具备“即插即用”的开放能力。

对很多用户来说，他们需要交付一个结果，也就是“算力即服务”的模式。在现场，《IT时报》记者看到，用户用口语描述需求即可生成专属App，整个开发由多智能体协同完成，无需手写代码；同时以AIGC微短剧制作工作流,呈现从剧本策划到视频合成的全链路智能生成。而对成本更敏感的“一人公司”、个人开发者，他们需要的是算力充足、适应智能体时代的新终端。于是，各类针对个人、家庭的终端产品应运而生。

摩尔线程不再只是国产GPU厂商，它想要打通“云边端”智能算力生态，覆盖从数字世界到物理世界的全场景AI应用。