【导语：摩尔线程的报告 也是预告】
在高科技领域，中国唯二还与世界最高水平有较大差距的，一个是光刻机，另一个就是GPU芯片，而这两者正是AI之争的关键基石。
幸运的是，在“算力即国力”的号召下，国产GPU芯片近年来呈现出井喷之势，众多品牌纷纷拿出丰富、强大的产品矩阵，展现了不俗的实力。
在这其中，成立仅仅5年的摩尔线程，无疑是关注度最高的品牌。
一方面，摩尔线程创始人张建中曾担任NVIDIA全球副总裁、中国区总经理，自带光环。
另一方面，摩尔线程的MTT S80，至今仍是唯一能够在公开渠道买到的国产游戏显卡，而且每月都在更新驱动。
5年来，摩尔线程基于自研的全功能GPU芯片，发展出了软硬兼备的全线产品堆栈，覆盖几乎所有GPU相关领域。
从大家最熟悉的游戏显卡(S80/S70)到专业视觉加速显卡(X300/S50)、数字办公显卡(S30/S10)；
从算力本(AIBOOK)到台式机(智娱摩方)；
从算力加速卡(S5000/S4000)到服务器(MCCX D800 X1/X2)、智算中心(夸娥集群)；
从基础软件、AI套件到云原生软件、图形与多媒体软件；
从AI模型(MUSAChat)到AI应用(魔笔马良/魔笔天书)……
所有这些，摩尔线程都已涉足，而且都干得有声有色，在众多传统与新兴领域都可以看到摩尔线程活跃的身影！
随着IPO上市成功，关注摩尔线程的已经不仅仅是科技行业，而是得到了全民瞩目。
所以，摩尔线程是时候做一次总体汇报，也是时候展望一下未来了！
这就是摩尔线程的第一届MUSA开发者大会，可以说这次大会干货之丰富，恐怕超出了每一位与会者的意料与期待！
大会上，我们看到了一个新的GPU架构、三个新的GPU芯片、一个新的算力集群、两个新的整机，还有众多开发工具和生态上的升级，让人应接不暇。
进入正题之前，先解释两个关键名词。
一是“全功能GPU”(Universal GPU)，指具备功能完备性与精度完整性的GPU，通俗地讲就是一个GPU架构可以干几乎所有的活儿。
其中，功能完备性体现在单一GPU芯片中集成AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等多种引擎，可以满足不同的图形与计算需求。
精度完整性体现在单一芯片支持FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、FP8、INT8、FP6、INT4、FP4等不同计算精度，可以满足不同的GPU加速计算需求。
相比于TPU、VPU、GPGPU、NPU、ASIC等功能相对单一的图形或计算芯片，全功能GPU自然更加能打，来什么活儿都能干。
二是“MUSA”，英文全称Meta-computing Unified System Architecture，中文名“元计算统一系统架构”，摩尔线程自主研发，是覆盖芯片硬件架构、指令集、编程模型、软件运行库、驱动程序框架等的全栈技术体系。
MUSA架构可以说是全功能GPU的基础，使之具备更强的计算通用性、更优的技术演进能力、更佳的生态兼容性、更广泛的市场适应性。
这一次，MUSA不仅带来了硬件架构迭代，也迎来了全栈软件升级，包括支持新的MUSA C、TilLang、FlagOS & Triton编程模型，深度优化了性能，比如计算效率可达98％、通信效率可达97％、编译器性能提升3倍、高性能算子库等，以及更广泛的计算加速库、通信、管理开源。
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【主权AI的三大支柱：成败就看它了】
大会伊始，中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民发表了一番发人深思的演讲。
郑纬民院士首先提出了主权AI的三大支柱：算力自主、算法自强、生态自立，三者互为前提，互相约束，共同构成主权AI的系统工程框架。
其中，真正决定主权AI成败的，在于是否有足够多的开发者，愿意长期在一套堆栈上为一款GPU写代码，因为开发者才是生态的核心，并不是厂家。
所以，国产平台最需要解决的问题，就是降低迁移成本、提高工具链成熟度、做好社区尤其是开源社区，这样才能从实现“能用”到“好用”再到“愿意用”的逐步跨越。
郑院士对摩尔线程可以说是赞不绝口。
一是摩尔线程的国产全功能GPU，一颗芯片就能同时做好3D图形渲染、HPC高性能计算、AI加速，这是非常不容易的。
二是摩尔线程MUSA就是类似于CUDA生态的国产实践，也非常重视开源。
郑院士所在的清华大学团队做了两件事，一个是做了Mooncake，是在推理中以KVCache为中心的大模型推理架构，能节省很多硬件资源，而且是开源的。
第二个例子是KTransformers，通过基于计算强度的Offload策略，可以混合使用多个CPU、GPU，将大模型中的不同负载分配给不同设备，首次将千亿模型本地化的成本降到了十万元级别。
郑院士最后提出，国内GPU行业目前面临严重的内卷、碎片化问题，形成了巨大的阻碍。
所以产业联盟与软硬件协同设计非常重要，产业界要团结起来，应用也要团结起来，一起努力解决这个问题。
只有当国产AI加速卡在真实业务中大规模使用，生态才会具备自我强化的正反馈，形成正向闭环。
【新一代GPU架构：花港】
摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中做主题演讲，在三个小时的时间里带来了一个又一个惊喜！
2022年以来，摩尔线程MUSA GPU架构每年迭代一次，已经先后诞生了苏堤、春晓、曲院、平湖——是的，摩尔线程的架构代号都来自“西湖十景”。
本次公布的新架构，代号为“花港”。
“花港”架构支持新一代指令集，算力密度提升50％，能效更是提升多达10倍。
它支持FP4到FP64的全精度端到端加速计算，包括新增支持MTFP6、MTFP4，以及专门优化了FP8、FP6、FP4三种低精度计算，支持混合计算，能效更高。
它具备第一代AI生成式渲染架构(AGR)，利用AI能力改造传统流水线，渲染效率更高，第二代光追硬件加速引擎，生成速度比上代提升5-6倍，可以完美支持最新的DX12 Ultimate的所有功能。
另外，它还支持新一代异步编程技术，优化任务调度与并行机制，再结合自研MTLink高速互联技术，可以支持10万卡及以上的超大规模智算集群。
未来，摩尔线程将基于“花港”架构，推出高性能AI训推一体的“华山”芯片，以及专攻高性能图形渲染的“庐山”芯片。
作为国产GPU架构，除了良好的性能，安全上自主可控更是至关重要。
“花港”架构具备全栈自研与自主可控的核心能力，通过安全域、信任域、保护域、功能域四层硬件安全架构，提供从芯片到系统的可验证安全守护。
具体包括：硬件信任根HRoT、安全启动、固件安全更新与保护、可信执行环境、硬件加解密加速引擎、国密算法、机密计算、DRM数字版权保护、生命周期管理，等等。
摩尔线程的GPU架构基于全栈自主研发，拥有扎实的专利壁垒，截至2025年6月30日，累计已申请专利1000多项，获得授权专利514项，其中发明专利468项。
这，正是摩尔线程最大的底气。
【十万卡集群的基础：AI训推一体芯片“华山”】
“华山”芯片基于花港架构而来，是一款专门面向AI训练与推理一体化的加速计算产品，可以支撑万卡级智算集群，构建下一代“AI工厂”。
按照官方说法，它的性能上已经全面超越NVIDIA上一代Hopper架构(图中Hxxx)，并且能与NVIDIA新一代Blackwell架构(图中Bxxx)打得有来有回。
“华山”最突出的特性就是支持新一代异步编程技术，可以充分发挥每一个核心的算力。
该技术可以利用各种不同线程的同步效应，将负载任务自动、平衡地分配到每一个计算单元，确保它们都能始终高效率工作，不至于部分单元累死、部分单元空闲。
为此摩尔线程做了大量的工作，包括设计各种不同的调度机制等，从而让开发者可以无感去操作芯片，不用操心具体的负载分配细节。
“华山”还集成了新一代高性能Tensor张量计算系统。
首先是支持全精度，从32位到4位各种整数、浮点、张量数据格式都支持，尤其是大幅提升了FP6、FP4张量运算的性能，支持MTFP8/6/4混合精度计算。
新增TCE-PAIR模式，可以让两个TCE单元彼此共享同样的数据，增强内部数据重用，提升算子效率。
基于“华山”芯片进行横向、纵向的扩展，可以轻松打造十万卡级别的智算集群，每个节点的加速卡就有最多1024块。
为此，“华山”不仅支持摩尔线程自研的MTLink 4.0互连技术，还支持更多类型的开发互联协议，兼容不同硬件生态。
内置RAS 2.0以增强集群可靠性，包括支持SRAM奇偶校验、ECC、强化错误检测上报与隔离、全面升级调试能力等等。
新一代异步通信引擎ACE 2.0，则在每一个计算单元里面设计一个小的ACE，让更多的通信和计算可以并行执行，极大提升整体效率。
【新一代游戏卡就看它了！图形渲染芯片“庐山”】
当然，对于普通用户和游戏玩家来说，更值得关注的当然是消费级游戏卡。
MTT S80/S70是目前市面上唯一能够买到的国产游戏卡，其硬件性能基本达到RTX 3060级别，而价格只要1499元、999元，非常实惠。
3年前诞生以来，摩尔线程一直在坚持不懈地优化，每月都有新驱动，已累计升级36个版本，追踪超过550款游戏的运行情况，完成了超过220款的优化，国内最热门50大游戏已全部兼容，其中44款进行了针对性优化，包括《黑神话：悟空》。
累积下来，MTT S80的跑分性能已经比发布时高出足足3.4倍。
同时，摩尔线程专业图形显卡已经全面支持国内外的主流图形软件，包括国产的中望CAD/3D、天工CAD、剪映等等，都可以正常高效运行。
新一代图形渲染芯片代号“庐山”，同样基于全功能的花港架构。
性能提升方面，摩尔线程给了个十足的惊喜：3A游戏性能提升15倍、光追性能提升50倍、AI性能提升64倍、几何处理性能提升16倍、纹理填充性能提升4倍、原子访存性能提升8倍、显存容量增大4倍(那就是最大64GB)！
当然，这些都是理论上的最好情况，也需要驱动的深度优化适配，但有了MTT S80的丰富经验，进展无疑会大大加快。
从以上指标可以看出，除了3A游戏，“庐山”的专业图形能力也得到了极大的提升，运行CAD、CAE之类的更轻松。
“庐山”一个很重要的特性就是AI生成式渲染MTAGR。
整个渲染流水线的每一步都有AI赋能升级，包括几何着色器、网格着色器、像素着色器、光追材质着色器、后处理着色器、MTSS等等，可以说AI计算加速引擎无处不在。
MTSS其实就是MTAGR，也可以视为摩尔线程版本的DLSS、FSR，包括AI超分、AI多帧生成、光流、降噪等等。
MTAGR还支持多渲染后端，行业标准的DirectX、Vulkan和自研的MUSA兼容，同时支持Windows、Linux系统和主流的CPU计算架构。
“庐山”还创造了一个新的任务引擎管理框架叫“统一任务引擎架构”(United Task Engine)。
它可以让每一个GPU中的计算部分充分并行，所有核心、单元全部调动起来，不至于出现任务分配不均，涝的涝死旱的旱死。
光追方面，花港架构内置专用光追计算模块(RTU)，可以适用硬件加速全场景遍历求交，而不仅仅是包围盒等少数情景，所以性能有了极大的飞跃。
同时，摩尔线程自主设计了BVH加速结构算法，可以高效生成，并节省显存占用。
它还支持微软DXR 1.1标准，实现更广泛的兼容性。
几年来，摩尔线程一步一个台阶，不断升级支持行业标准和自研的图形技术，2023年实现了DX11、虚拟化，2024年底率先支持DX12，如今已支持OpenGL 4.6、Vulkan 1.3。
2026年，摩尔线程GPU不但将升级支持DX12 Ultimate，还会支持Vulkan光追以实现完整的光追生态，支持神经网络渲染、MT Photon光子渲染引擎，以及下一代AI生成式渲染架构MTAGR 2.0。
其中，MT Photon光子引擎是一套硬件级光追和混合渲染平台，为开发者提供更强大的光追开发接口，将其用于专业生产力领域。
它支持原生硬件加速，可直接调用多个GPU核心，而且全链路使用标准开发语言MUSA C++，降低开发复杂度，让虚拟环境更接近物理现实。
至于基于“庐山”芯片的MTT S游戏显卡何时发布上市，静静期待吧！
【大一统SoC芯片长江和两台整机】
本次发布的第三颗芯片有些特殊，是一个完整的SoC片上系统，代号“长江”。
它汇聚了几乎所有计算单元，具体包括：
CPU：8个全大核，主频最高2.65GHz，主打高性能低功耗，自然是Arm架构。
GPU：来自摩尔线程自研的全功能GPU，主打高性能3D渲染、大模型端侧推理。
NPU：可编程双核心，支持语音、图像的多模态加速处理。
VPU：视频处理单元，支持H.264、H.264、AV1等格式的编解码，支持8K30、4K60。
DPU：显示处理单元，支持高清多屏，包括双屏8K60、八屏4K60。
DSP：数字信号处理单元，高性能双核设计，支持AI降噪、Hi-Fi音效等。
ISP：图像处理单元，最高支持3200万像素摄像头，也支持HDR。
内存支持32/64GB LPDDR5X，带宽超过100GB/s，不过没说通道数量、具体频率。
“长江”的异构AI总算力超过50 TOPS，同时支持FP64、FP32、FP16等多精度计算，但似乎低精度方面还有所欠缺。
“长江”芯片首批有三款产品，一是笔记本，二是台式迷你机，三是迷你开发模块。
笔记本，或者严格来说是AI算力本，叫做“AIBOOK”。
它是专为AI学习与开发者打造的个人智算平台，或者说其实就是个算力本、开发本，也兼具日常使用。
AIBOOK默认运行基于Linux内核的MT AIOS操作系统，并具备多系统兼容能力，支持Windows虚拟机、Android容器，也兼容主流的国产操作系统。
预置完整的AI开发环境、工具链、包管理工具、常用库、框架等等，VS Code、Jupyter Notebook、Pyhton、PyTorch、vLLM、Pandas等都在，还提供GPU驱动支持和配套工具包，开发部署也进行了简化。
此外，AIBOOK端侧最高可运行30B参数大模型，预装了阿里的Qwen3-8B大模型、智源悟界的Emu 3.5多模态世界模型，支持视觉指导、视觉故事、图片编辑、文本生图等能力。
利用它，开发者可以轻松打造各种AI应用和智能体。
它也内置了数字人智能体“小麦”以及丰富的AI应用，预置MUSAChat-72B大模型具备出色的理解与推理能力，还支持灵活调用各种模型的API，提供开箱即用的一站式AI体验。
“小麦”现已开放核心能力，开发者可通过官方文档中心获取云端API、本地SDK。
配置方面，AIBOOK采用极简设计，航空级铝合金材质一体成型，薄至12.4毫米，轻至1.35千克。
14寸OLED屏幕屏占比达91％，支持2.8K高分辨率、120Hz高刷新率，配备4扬声器、4麦克风阵列、1080p摄像头、1.5毫米键程键盘、12×7.5毫米触摸板。
内置1TB SSD、70Whr电池，提供三个USB-C接口、Wi-Fi 6、蓝牙5.2。
价格9999元，现已开放预售。
另一款整机则是迷你型的“MTT AICube”，进一步丰富端侧计算产品形态，同样基于“长江”SoC，同样支持多系统、端云大模型。
很显然，它的设计思路和用途就类似AMD 395、NVIDIA DGX Spark这样的个人开发用迷你机。
具体细节没有展开讲，不过官方已经向开发者发出了征集令，欢迎体验。
另外就是“MTT E300 AI模组”，极致小巧，被动散热。
凭借高算力、全栈AI工具链、端云协同架构，它可提供高性能、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。
【十万卡夸娥智算集群】
接下来讲讲刚才提到过的“夸娥”万卡智算集群(KUAE 2.0)，也是本次大会的一个重磅亮点。
这东西看似和普通人距离很远，但却是国家AI算力的关键基础设施，我们日常使用的大量AI服务也都是它们在幕后默默提供支持。
从千卡集群起步，做到万卡集群，摩尔线程接下来还要冲击10万卡、100万卡、1000万卡……
摩尔线程夸娥万卡集群成功攻克了万卡级硬件筛选、高速互联、系统级容错等高难度工程级难题，可支撑万亿参数大模型的训练与部署。
该集群具备全精度、全功能通用计算能力，在万卡规模下实现高效稳定的AI训练与推理。
训练算力利用率（MFU）在Dense稠密大模型上达60％，MoE专家大模型上达40％，有效训练时间占比超过90％，训练线性扩展效率达95％，训练容错系统目标ETTR达到99％，并与国内、国际主流生态高度兼容，在多项指标上具备显著能效优势。
软件方面有KUAE RAS System Daemon，可以守护万卡集群的稳定性、性能、正确性，目标是提升客户万卡训练成功率30％。
在客户系统无感情况下，它可以快速定位并替换集群故障节点、慢节点、SDC 节点，有效保障客户万卡训练稳定性、高性能、正确性。
摩尔线程联合硅基流动，实现国产GPU与软件栈的全栈优化，大幅提升了AI推理性能。
基于摩尔线程最新AI加速卡MTT S5000，运行DeepSeek R1 671B全量模型，单卡Prefill吞吐突破了4000 tokens/s，Decode吞吐也突破了1000 tokens/s，可支持高并发、低延迟的大模型服务。
摩尔线程还计划推出第一代超级节点产品MTT C256，着眼高密硬件架构。
它以一层scale-up网络，实现两台机柜256块加速卡的全互联，从而规避两层以上网络带来的带宽损失和额外延迟，大幅提高智算集群的GPU部署密度。
此外，本次MUSA开发者大会，摩尔线程还介绍了全功能GPU在生命科学计算、量子科技、6G、具身智能与仿真、物理引擎、仿真环境训练、智能驾驶物理AI仿真等各领域的应用与发展，“摩尔学院”开发者扶持项目等等，不再一一展开。
【应用展示】
大会现场，摩尔线程联合众多行业生态伙伴，设置了超过1000平方米的主题展区，内容覆盖AI大模型与智能体、具身智能机器人、科学计算、空间智能等前沿技术领域，以及工业智造、数字孪生、数字文娱、智慧医疗等热门应用场景，还有众多基于摩尔线程GPU的产品。
接下来挑一部分摩尔线程与生态伙伴的合作产品以及案例，和大家分享。
B700 AI BOX：
联达兴推出的国产高性能智能终端设备，支持4K60Hz超清双显，集成双千兆网口、Wi-Fi 6及蓝牙5.3无线模块，配备专业音频接口和DC供电，完美适配智能会议、数字标牌等AIoT应用场景。
ME10工业级智算BOX：
天思智慧的国产高性能计算设备，基于“长江”SoC，最多32GB LDDR5/5X内存，具备宽温适应性和丰富接口，适用于智能制造、智慧城市、智慧医疗及教育等领域。
ME21 AI迷你机：
高性能国产AI计算终端，同样基于“长江”SoC，专为本地大模型部署设计，完美适用于智能办公、边缘计算及AI教育等领域。
SD5600MX100：
国仪海聚打造，为智能系统与平台提供高算力核心，满足车规、工业自动化、医疗等行业需求，拥有出色的成本控制以及灵活的I/O设计。
后羿智盒HOUYI-1000B：
全爱科技的GPU大模型AI端侧部署工控机，3.5寸标准工业主板形态，无风扇散热，可适应更严苛场景，可支持32B大模型的端侧部署，满足深度学习、机器视觉推理、无人机、智能车等复杂AI任务的需求，广泛应用于安防、交通、科研、教育等众多领域。
后羿智盒HOUYI-Pi-B：
全爱科技打造，超小体积，可实现端侧大模型的广泛应用，支持i32B大模型的端侧部署，能够满足深度学习机器视觉推理等复杂AI任务的需求，广泛用于机器人、无人机、视频服务器等场景。
物流无人机：
紫光计算机的小载重四旋翼末端配送设备，专为1千克小型包裹运输资料设计，支持4G/5G/专网通信，采用RTK+视觉融合精准降落，搭配订单APP、飞行管理平台及机库，可自主完成航线飞行与投递任务。
柳工CLG922E挖掘机(图为示意模型)：
基于MindEdge L100边缘计算平台，有效实现工程机械的智能化升级，整合设备运行数据与音视频信息，在边缘侧持续优化故障诊断、寿命预测、能效管理及自动驾驶等AI模型，有效解决了大型挖掘机在复杂工况下的安全、节能与稳定性挑战。
甚至就连盾构机，都用上了摩尔线程GPU！
基于雪浪云研发的“盾构大脑”，打通内部七大主要控制系统、外部多个施工环境感知和远程运维系统，打造了一体化集成控制的盾构机复杂工况自适应控制中枢，精准解决了隧道施工过程掘不快、掘不准、掘不稳的难题。
罗拉超算体LoLR CUBE(法律版)：
搭载摩尔线程MTT E300 64GB模组，联手打造端侧全栈（CPU+GPU/NPU+FPGA），最高可驱动300亿大模型推理，阅卷解析处理快至10秒/页，相比传统人工阅卷效率提升约100倍，支持法律文书批量生成与AI辅助优化。
罗拉超算体LoLR CUBE(财税版)：
同样搭载摩尔线程MTT E300 64GB模组，配置2000+专业指标、300亿AI风控大模型，集结多领域Agent数字专家，提供7X24小时实时监控、100％税收政策同步与超99％任务准确率。
紫光计算机UltiStation 800H工作站：
旗舰级国产化单路工作站，搭载海光C86-4G处理器，最高支持128GB DDR5内存及PCIe 5.0高速存储与显卡，搭载摩尔线程高性能专业显卡，广泛应用在政府、教育及行业领域的专业图形处理、仿真与AI计算任务。
现场还有一套紫光计算机100P智算集群，基于摩尔线程MTT S4000。
保障特种作业人员安全、实现“无人化”操作，是核电等高风险行业转型的核心要务。
景业智能打造的VR遥操作机器人系统，已与摩尔线程AI模组MTT E300、高性能显卡MTT S80完成适配。
操作人员通过佩戴VR眼镜，即可远程精准控制特种机器人，在实际辐射等高风险环境中完成精细任务，实现“人以遥操，机器代劳”。
该方案以MTT E300确保机器人控制与视频转发的精准稳定，以MTT S80保障驾驶舱视频的流畅串流，构建超低延迟、高可靠的操控闭环。
景业智能打造的智能巡检机器狗，具备自主理解与泛化推理能力，通过全景摄像头与双光谱云台，能在复杂园区环境中自主完成人员识别、安全隐患排查、设备状态监测等多元任务。
该方案已与摩尔线程MTT S4000完成适配，通过全功能GPU的强大算力部署并加速Qwen大模型，可为巡检机器狗赋予关键的场景理解与实时推理能力。
中望软件的全栈国产化三维CAD一体化解决方案，基于摩尔线程MTT X300专业显卡，适配多种国产CPU与操作系统，可流畅渲染复杂三维模型。
ADAI自研的ADXL Pro Max生图模型、AD Edit编辑模型，已服务数十万C端用户、500多家行业用户，累计生成图像数量突破8000万张，现已深度适配摩尔线程GPU。
北太天元科学计算软件，面向科学计算与工程计算，是国内首款通用型科学计算与系统仿真软件，自主构建非开源技术路线，全链条自主可控，已集成MUSA加速计算能力，成为全球首款原生集成AI能力的科学计算工具，可全面替代MATLAB、Simulink。
微眸医疗眼科手术机器人，可实现手术过程中的本地化实时感知与智能决策，充分满足眼科手术对微米级操作精度、高安全性、患者隐私保护的严格要求。
微视威eVTOL全动飞行模拟器，全链路自主研发，1:1封闭座舱与六自由度运动平台，搭载基于北京大学ViWo引擎的ViSYS视景系统，可高质量模拟低空飞行场景，国内首个通过中国民航局5级鉴定的国产视景系统，已成功出口海外。
模拟器基于摩尔线程MTT X300专业显卡，首次打通全国产化视景渲染链路，不仅可用于飞行员训练，也支持eVTOL机型工程验证。
面向文旅、政务、面试培训等不同领域的数字人。
摩尔线程MTVSR实时视频超分技术，端侧运行，可将分辨率提升2-4倍，多档质量设定，显著提升低分辨率视频在高分辨率屏幕下的清晰度，还将以SDK形式支持播放器、浏览器等App集成调用。
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