在近日舉辦的首屆MUSA開發者大會上，摩爾線程創始人兼CEO張建中通過長達兩小時的演講，向外界展示了公司在GPU領域的最新突破。此次大會不僅發布了新一代GPU架構，還推出多款創新產品，標志著國產算力生態建設邁入新階段。
經過五年技術沉淀，摩爾線程的元計算統一計算架構MUSA已迭代至5.0版本。該架構在全棧統一性、效能優化與生態兼容性方面實現關鍵突破，能夠支持AI計算、圖形渲染、物理仿真、科學計算及超高清視頻編解碼等全場景高性能需求。基于這一統一體系，公司正式推出第五代全功能GPU架構"花港"，其算力密度較前代提升50%，效能提升達10倍，并通過自研MTLink高速互聯技術，首次實現十萬卡級智算集群擴展能力。
基于花港架構，摩爾線程同步發布兩款旗艦級GPU產品。其中"華山"芯片聚焦AI訓推一體化與超大規模智能計算，支持從FP4到FP64的全精度計算，現場測試數據顯示其存儲性能已追平英偉達Blackwell架構，綜合算力指標超越Hopper架構，可為萬卡級智算集群提供核心算力支撐。另一款"廬山"芯片則專注圖形渲染領域，通過集成AI生成式渲染、UniTE統一渲染架構及新一代光追引擎，將AI計算性能提升64倍，幾何處理性能提升16倍，光線追蹤性能提升50倍，為3A游戲開發及高端圖形創作提供強大算力。
在基礎設施層面，摩爾線程重磅推出夸娥萬卡集群解決方案。該集群具備全精度通用計算能力，浮點運算能力達10Exa-Flops，在Dense大模型訓練中算力利用率突破60%，MOE架構模型達40%，有效訓練時間占比超90%，線性擴展效率保持95%以上，同時全面兼容國際主流生態標準。針對超節點架構規劃，公司同步披露MTT C256超節點技術路線，明確將向五十萬卡級集群規模持續突破。
面對具身智能發展浪潮，摩爾線程推出MT Lambda仿真訓練平臺，通過整合物理引擎、渲染引擎與AI引擎三大核心模塊，構建起面向機器人開發的虛擬訓練環境。張建中援引大摩預測指出，到2050年全球機器人市場規模將突破5萬億美元，保有量超10億臺，強調物理AI基礎設施建設的重要性。
中國工程院院士鄭緯在主題演講中強調，構建"主權AI"體系已成為國家競爭力提升的關鍵，需要實現算力自主、算法自強、生態自立的三維突破。他特別指出，雖然國產計算顯卡與國際主流產品的性能差距正在縮小，但建設十萬卡級集群仍面臨技術挑戰，而開發者生態建設是破局關鍵。
為完善生態布局，摩爾線程推出個人智算平臺系列產品，包括搭載智能SoC芯片"長江"的AI算力本MTT AIBOOK及迷你計算設備MTT AICube。公司旗下教育平臺摩爾學院已覆蓋全國200余所高校，匯聚近20萬開發者與學習者。此次大會同步啟動的MUSA生態中心建設及開發者計劃，將通過技術賦能與資源整合，加速國產算力生態的規模化發展。
