文章核心观点 - 摩尔线程在首届开发者大会上首次公开其全功能GPU技术路线图，展示了包括新一代GPU架构“花港”、夸娥万卡智算集群、AI算力本等一系列最新技术与产品进展，旨在加速构建国产计算产业生态 [1][2][7] 技术路线图与架构升级 - 公司首次公开全功能GPU技术路线图，并发布MUSA 5.0升级版，在全栈统一性、效能与生态开放性上取得关键突破 [1] - 发布新一代GPU架构“花港”，基于新一代指令集，支持FP4到FP64的全精度计算，算力密度提升50%，能效提升10倍，可支持十万卡以上规模智算集群 [2] - 基于“花港”架构，公布两款未来芯片技术路线：“华山”专注AI训推一体与超大规模智能计算，支持从FP4至FP64的全精度计算；“庐山”专攻高性能图形渲染，其AI计算性能提升64倍，几何处理性能提升16倍，光线追踪性能提升50倍 [2] 算力产品与集群发布 - 发布夸娥万卡智算集群，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 [2] - 在推理侧，联合硅基流动在DeepSeek-R1 671B全量模型上实现单卡推理性能突破：MTT S5000单卡Prefill吞吐突破4000 tokens/s、Decode吞吐突破1000 tokens/s [2] - 发布MTT C256超节点的架构规划，采用计算与交换一体化的高密设计，旨在系统性提升万卡集群的训练效能与推理能力 [3] - 发布搭载智能SoC芯片“长江”的AI算力本MTT AI BOOK，提供50TOPS的端侧AI算力，实现专业AI开发“开箱即用” [8] 前沿领域布局 - 发布MT Lambda具身智能仿真训练平台，深度融合物理、渲染与AI三大引擎，并计划于2026年第一季度开源关键仿真加速组件Mujoco-warp-MUSA [4] - 推出基于智能SoC芯片“长江”、AI模组MTT E300和夸娥智算集群“端云结合”的MT Robot具身智能解决方案 [4] - MUSA生态与合作伙伴在科学智能、量子科技、AI for 6G等前沿交叉领域展开探索 [4] - 公司已与多家量子领域生态伙伴在AI训练、量子模拟纠错等场景中展开探索，探索“量电融合”（量子硬件与GPU深度融合） [4][5][6] 生态建设与开发者社区 - 公司认为生态体系是GPU行业的核心护城河与价值所在，致力于攻克从硬件到软件的核心技术挑战，以开放创新深化与生态伙伴的协同 [7] - 以摩尔学院为平台，构建产教融合的开发者成长体系，汇聚近20万名开发者与学习者 [7] - 通过“国产计算生态与AI教育共建行动”将前沿技术与产业实践带入全国200多所高校，吸引超10万名学子参与 [7] - 行业专家指出，决定主权AI成败的关键在于是否有足够多的开发者愿意长期在平台上开发，国产芯片平台需构建友好、易用的开发环境 [7] 行业背景与市场前景 - 在人工智能、数字孪生、具身智能等产业浪潮推动下，GPU作为核心算力引擎的需求持续提升 [1] - 据弗若斯特沙利文预测，2029年中国GPU市场规模预计将达1.36万亿元 [1]