在資本市場熱度逐漸消退的背景下，摩爾線程通過一場開發者大會重新吸引了行業目光。這場以MUSA為核心的技術盛會，不僅展示了全新GPU架構與芯片產品，更釋放出構建國產計算生態的強烈信號。從全功能GPU到智能計算集群，從中間語言到具身智能平臺，這家國產GPU廠商正以全棧技術布局挑戰行業格局。

全新發布的"花港"架構成為技術突破的核心載體。相較于前代"平湖"架構，新架構在算力密度上提升50%，能效比顯著優化，并首次實現從FP4到FP64的全精度計算覆蓋。基于該架構打造的"華山"AI訓推一體芯片與"廬山"圖形渲染芯片，分別針對不同計算場景實現性能躍升。其中"廬山"芯片通過集成AI生成式渲染技術，使幾何處理性能提升16倍，光線追蹤性能提升50倍，標志著國產圖形渲染技術邁入新階段。

中間語言MTX的推出堪稱技術生態建設的里程碑。這項兼容不同代際GPU指令架構的技術，允許開發者編寫的代碼在多代產品間無縫遷移，大幅降低適配成本。其設計理念與英偉達PTX異曲同工，但實現路徑更具挑戰性。摩爾線程計劃明年上半年開放MTX開發接口，盡管初期適配性可能不及深耕18年的PTX，但此舉標志著國產GPU廠商開始構建底層技術標準。

在計算集群領域，"夸娥萬卡智算集群"的發布展現出規模化部署能力。該集群通過自研MTLink高速互聯技術，支持十萬卡級擴展，在萬卡規模下仍能保持高效穩定的AI訓練與推理性能。這種超大規模互聯能力，為國產AI大模型訓練提供了新的硬件選擇，特別是在H200解禁對華出口后，更凸顯其戰略價值。

生態拓展方面，摩爾線程推出面向端側的"長江"SoC芯片，集成CPU、GPU、NPU的異構計算架構可提供50TOPS算力。基于此芯片打造的MT Robot具身智能解決方案，實現了"端-邊-云"算力的協同調度，目前已應用于農業場景。配套發布的MT Lambda仿真訓練平臺，通過融合物理引擎、渲染引擎與AI引擎，解決了傳統研發流程中開發、仿真、訓練割裂的痛點。

產品矩陣的完善程度超出市場預期。除工業級解決方案外，摩爾線程還推出了AI算力本MTT AIBOOK和迷你計算設備MTT AI Cube，形成覆蓋數據中心到邊緣設備的完整產品線。這種"全棧軟硬件+全場景"的布局模式，與英偉達的技術路線形成微妙呼應，但所有技術均基于自主架構開發。

技術突破背后是持續的研發投入。從2022年"蘇堤"架構問世至今，摩爾線程已完成四代GPU架構迭代，平均每半年就有重大技術更新。這種迭代速度在國產GPU廠商中頗為罕見，特別是中間語言、異步編程模型等底層技術的突破，顯示出其構建技術護城河的決心。盡管面臨英偉達生態的強大壓力，但全棧自研路線正獲得越來越多行業認可。