摩尔线程5月18日晚举行2026产品发布会，全面展示了“云—边—端”全栈智算矩阵：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。
会场内，现场人头涌动、座无虚席；会场外，身着“一切皆词元（Token）”字样的工作人员在展区热情介绍最新产品……算力需求持续火热、词元经济明显升温。此次大会是摩尔线程2026年首次重大公开活动，受到市场高度关注。
“这不仅是摩尔线程核心技术和产品的集中亮相，更标志着公司全面打通了‘云—边—端’智能算力生态，赋能从数字世界到物理世界的全场景AI应用。”摩尔线程董事长兼CEO张建中在大会上表示。
截至发稿，摩尔线程股价小幅上涨，报702.10元/股。
端侧智能全面升级 落子家庭关键场景
步入大会展区，工作人员衣服上“一切皆词元”的字样引起了记者的注意。“这意味着未来词元一定会走入千门万户，像流量一样成为人们智能生活消费的一部分。”摩尔线程消费级产品相关负责人在展区现场向记者这样解释道。
端侧智能升级是此次发布会的主要亮点。本次上新，以“小麦”智能体为核心的端侧AI产品正式亮相。“小麦智能体可以实现事办得全、办得好、办得快。”张建中介绍，基于情景感知决策、长上下文历史检索、自主任务编排、多模态情绪识别以及跨端协同、端云一体的能力，“小麦”可以提供有温度的专属人格体验，实现更快、更准、更懂你。
为让Agentic AI将走进千家万户， 摩尔线程发布了全新智能家庭AI中枢——MTT AICUBE。 据介绍，MTT AICUBE重新定义了家庭智能设备的形态与体验。它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。
“家庭，正成为端侧智能体落地的关键场景。”张建中表示，家庭汇聚了用户高度私密的数据与个性化习惯，也对7×24小时的即时响应提出进阶要求。然而，多数现存的家庭设备仍停留在“被动响应”阶段，或依赖云端而难以独立处理复杂本地任务，或偏重通用计算与存储而缺乏持续在线的主动智能。
记者在现场看到，摩尔线程各类产品分布在客厅、书房、办公室等多个日常生活场景区中，首次以沉浸的方式展现产品特性，让参会人士充分体验全场景智能。 张建中表示，MTT AICUBE的正式发布，标志着摩尔线程算力正式切入家庭消费场景，补齐了智算版图的关键一环。据他现场透露， MTT AICUBE将于6月18日在京东摩尔线程旗舰店开启预售。
摩尔线程还宣布MTT AIBOOK全面升级。作为“为智能体而生”的笔记本电脑，AIBOOK预装原生“龙虾”智能体（OpenClaw），支持多智能体协作，还创新支持原生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。
目前，摩尔线程已形成以自研“长江”智能SoC为核心算力底座的一系列端侧产品矩阵，完成了从个人计算、家庭生活到行业边缘应用的全面覆盖。摩尔线程认为，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。
加速布局具身智能 构建国产算力底座
当前，人工智能正从数字世界迈向物理世界，具身智能被视为是其中的关键一步。随着生成式AI、Agentic AI和物理AI的发展，GPU有望在具身智能等场景中发挥更多作用，实现虚拟世界与物理世界的深度融合。IDC预测，全球具身智能市场规模至2030年将达1.5万亿美元，驱动机器人、智能驾驶等多领域迈向智能化。
大会现场的业内人士告诉记者，具身智能的关键挑战在于满足从训练、仿真到端侧部署的多样算力需求。“具身智能的进化，依赖于‘虚拟世界训练，物理世界部署’的闭环。这要求底层GPU必须同时具备AI计算、图形渲染与物理仿真能力。”张建中表示，全功能GPU作为通用算力底座，正是让机器人从实验室走向现实的关键。
据介绍，摩尔线程全功能GPU以单颗芯片同时支持AI计算、图形渲染、物理仿真、科学计算与超高清视频编解码的独特优势，成为具身智能的关键算力基座。依托自研的夸娥智算集群、仿真平台及端侧SoC芯片，摩尔线程已经形成云边端协同的产品与能力布局，打通具身智能“大模型训练—仿真模拟—端侧部署”全链条。
在智算基础设施领域，摩尔线程以夸娥（KUAE）智算集群为核心，构建起适配词元时代需求的高性能AI基础设施。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。上述业内人士称，这标志着摩尔线程已具备支撑超大规模模型稳定训练的实力。
针对大模型训练，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。据介绍，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，已实现全流程训练技术的突破，在MMLU等评测指标上的表现持续提升。
夸娥云服务以“算力即服务”的方式，将前沿模型推理能力快速转化为可用的行业应用。发布会现场展示了基于GLM模型推理服务的Vibe Coding，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。
“在Agentic AI驱动词元需求呈指数级跃升的关键节点，万物智能处于爆发前夜，算力的基石作用愈发关键。”张建中说。
作者： 窦世平
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