摩尔线程联合创始人王东:推理市场没有“万能芯片”,而是解决方案的组合

“大模型的发展在国内外都非常迅速,现在头部厂商平均每两个月完成一次前沿基础模型版本迭代,而在模型的调用成本上,我们发现,中国前沿基础模型较国外同等智力水平模型有明显成本优势,中国模型性价比更优,这也恰恰说明模型公司在有限算力的情况下,对如何提升模型效率、价格效率以及训练成本方面做了非常多的工作。”
7月18日,在2026世界人工智能大会(WAIC)“AI算力技术架构创新论坛”上,GPU厂商摩尔线程(688795)联合创始人、执行总裁王东说。
王东还提及月之暗面发布的新一代模型Kimi K3,该模型参数规模达2.8万亿,“这么大的模型,它的效率还是非常不错的。2026年中国MaaS市场的Token调用量预计将达到40000万亿次,这个数字与两年前相比,提升了三百多倍,如果算力再开放,未来两年Token调用量仍将快速增长。”
摩尔线程成立于2020年,主要业务是全功能GPU的设计与研发,已构建了从芯片、板卡到大规模集群及软件方案的全栈布局,业务场景全面覆盖“云边端”。2025年12月5日,摩尔线程在科创板上市。
在智算基础设施领域,摩尔线程以夸娥(KUAE)智算集群为核心,构建起面向词元时代需求的高性能AI计算底座。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,Dense大模型训练模型算力利用率(MFU)达 60%,MoE大模型训练MFU达40%,有效训练时长达90%,训练线性扩展效率达95%。
王东介绍,当下算力基础设施按功能主要分三个方面,一是模型工厂,生产高质量大模型;二是词元工厂,聚焦推理效率与成本,以极致性价比驱动商业化;三是智能体工厂,面向数字智能体和物理智能体(机器人、自动驾驶等)的未来需求。
不过,王东指出,推理市场没有“万能芯片”,而是“解决方案”的组合,“推理市场的技术应用门槛相对较低,且场景高度碎片化,不存在任何一家公司能够垄断所有细分应用场景;没有绝对完美的单一硬件,通过灵活的软硬协同,每个模型都能找到最适合它的硬件组合,实现成本与性能的最佳平衡。市场将涌现大量ISP公司,为MaaS提供商或终端客户提供更具性价比,更灵活的定制化推理服务。”
据悉,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。
7月16日,摩尔线程发布今年上半年业绩预告。2026年半年度预计实现营业收入16.5亿至17.5亿元,同比增长135.12%至149.37%,较上年同期7.02亿元大幅跃升,收入增量达9.48亿至10.48亿元。
摩尔线程表示,报告期内,得益于人工智能产业的蓬勃发展及市场对全功能GPU的强劲需求,叠加公司夸娥智算集群商业化加速,产品性能获得客户高度认可并实现稳定供货,公司市场竞争优势进一步扩大,推动收入快速增长。
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