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作者：北文通董
来源：半斤八两
发布时间：2026-08-26

初恋这件小事

WAIC 上那个 “ 埋头造铲子 ” 的摩尔线程，才是真狠人_我的网站

成吉思汗

一 |     

[ 行业] 5月30日，预热了半年的尊界S800终于上市了，余承东亲自为其站台，欲与迈巴赫S级(参数|询价)一较高下。作为国产旗舰天花板，顶级黑科技全副武装。

二 |     刚从 WAIC 回来，脚板还隐隐作痛。

三 |          今年的 WAIC 有多夸张？展览面积首次突破 10 万平方米，1100 多家企业带来了 3000 多项展品，超过 300 款产品全球首发。世博、张江、徐汇三大片区四馆联动，老狐在世博从 H1 逛到 H4，微信步数直接干到几万步。智能辅助驾驶能力自是不用说，舒适型配置也是极致丰富，相比之下，定价相近的迈巴赫S 480（入门级车型）略显“寒酸”。         室外体感温度逼近 40 度，有人说“上海弥补了人不能进空气炸锅的遗憾”。

四 | 但，在百万级的超豪华市场，这样的“高性价比”能否战胜品牌溢价，占领用户消费心智的高地？百万级的中国品牌汽车，真的能卖出去吗？

风光开场，能否笑到最后？2024年11月26日，尊界S800正式开启预售，预售价100-150万元，关注热度一度冲至峰值，在需要缴纳意向金2万的前提下，预售48小时收获了2108台的订单。这是个怎样的量级？直接对标的迈巴赫S级，近十年内平均月销量最高仅1186台，期间3年月销甚至不过500台。
数据来源：终端销量
但是，预售高潮过后，关注热度快速冷却。虽然，随后的半年内新车车色、内饰以及黑科技技术相继曝光，也曾一度掀起小波澜，但与此前的高涨相比相形见绌。但最热的还得是 WAIC，一张 168 元的单日票被黄牛炒到 1300 元，三日通票喊出 3000 元。

五 | 就这么热、这么大、这么挤，还是挡不住大家往里涌。高调抢眼的订单数量能否成功转化为实际购买？还尚未可知。         说实话，这届 WAIC 看点太多了。

六 |

数据来源：大数据，关注人数数据
有钱人的世界，难以捉摸据调研数据显示，当问到用户“手握150万，你会选择哪款车？”不出所料地更多人选择了拥有百年品牌历史的迈巴赫S480。毕竟，不管产品如何，光品牌名称就足以气场十足了。         华为把 1024 卡的昇腾 950 超节点真机搬到了现场，宇树的载人变形机甲 GD01 秀翻全场，H1 馆的 AI 手机展台和 H3 的机器人馆被挤得水泄不通。但是，值得欣喜的是，依旧有34.3%的用户愿意选择尊界S800。

七 |          但我却想从 H2 馆拎出摩尔线程跟大家聊聊。

数据来源：调研数据。

八 |

在50万以上高购车预算用户中，虽然对海外豪华品牌偏好的人占比最高，达到65%，但是对中国品牌的偏好也超过了40%，特别是中国新势力品牌，达到45%，远远高于海外主流品牌。

九 | 即便它不是“镇馆之宝”，也没有机器人的热闹。智能化、电动化助力中国品牌形象向着高度迈进。         但当大家都在关注“AI能干什么”时，老狐想的却是：AI 的算力从哪来，怎么来，怎么才能更便宜地来？          摩尔线程恰好是一个值得观察的样本。         就像一个淘金热现场，所有人都在炫自己淘到了多大的金子，而有人还在给他们埋头造铲子。

数据来源：调研数据
传统对豪华汽车品牌的认知已经被颠覆，高达92.3%的被调研用户认可中国品牌的高端身份。其中，认为鸿蒙智行（问界、智界等）、仰望是高端品牌的用户占比均超过了40%；认为红旗和小米汽车是高端品牌的用户占比超过30%。口碑的建立，与产品的进步有着直接的关系。         WAIC上“最不炫技”的展台          老狐在之前的文章里提到过，H2 馆的摩尔线程重点以概念展示为主。

十 |

数据来源：调研数据
高端产品先行，以实力鉴证收获口碑品牌向上高端化，依托的基柱之一就是产品高端化。所以他们的展台，画风看起来不太像一家芯片公司。         摩尔线程把展台分成三个区域：模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂，并展示了十万卡的算力集群 MTT C256。据大数据，至2025年1-4月，官方指导价50万以上的上市新车中，中国品牌已经占据20.6%的席位，相比2018年增长了20个百分点。而指导价100万以上的上市新车，虽然豪华品牌依旧是绝对主力，占据九成以上的占比，但中国品牌也贡献了6.1%的份额，与2018年相比，实现了0的突破。

十一 |

数据来源：大数据，新车型统计不含待售、未售车型。

十二 |          这三大工厂，听起来像概念的东西，其实就是摩尔线程在 WAIC 上摆出来的整套解决方案。可以把它们理解为摩尔线程“ AI工厂”的具体形态：三条串在一起的智能生产线。中国品牌包括中国主流品牌和中国新势力品牌

在这些中国品牌高端新车当中，纯电动贡献了半数以上的力量。其中50万以下占比52.3%，100万以上占比53.3%。其次是传统燃油，依旧占据超过20%的份额。
数据来源：大数据，新车型统计不含待售、未售车型。中国品牌包括中国主流品牌和中国新势力品牌
中国品牌高端车并非有价无市赢得高端市场用户的认可，远比生产高端产品要难得多，中国品牌正在一步步践行、努力。据经销商终端新车销售发票价格(裸车含税)数据，旗下推出指导价30万及以上高端车型的中国品牌中，38.9%的品牌平均成交价均超过30万元。不过，再向上到50万级便明显势微，除了仰望和猛士全系指导价均超50万没有可比性外，其他中国品牌50万以上销量贡献微乎其微，BBA则展示出百年老牌豪华品牌的实力了。         去年 WAIC 上，摩尔线程就提过“AI工厂”这个概念，但当时更像一个宏大的概念。毕竟罗马不是一天建成的，中国品牌的高端化仍任重道远。

十三 |          一年过去，这次他们带来了实打实的成果——从零训练的 MoE-236B 基础模型、5D 世界模型全栈原生训练跑通、DeepSeek 等主流大模型“发布即适配”。

十四 | 概念落到了地上。

数据来源：大数据产品AI营销大脑
好的开始是成功的一半，凭借智能化、电动化的优势，中国品牌正在逐步向上冲击高端市场，或许现在销量还较低，用户更多还停留在关注阶段。但，勇敢的一步已经迈出去了，只要产品力过硬且持续稳定，一定能守得云开见月明。         但“AI工厂”这个词，不是摩尔线程发明的。         黄仁勋最早在 2022 年就提出了“AI工厂”概念，他说“AI工厂的建设是人类历史上最大规模的基础设施扩张”。华为也在讲“AI工厂”，去年昇腾的展台标语就是“AI工厂，算力底座”。

十五 |          但不同阶段、不同位置的公司，讲出来的内涵却不一样。（文/数据分析/ 孙莹 数据提供/吕明、董国德）

。         英伟达的“AI工厂”：核心是算力基础设施本身，围绕能源、芯片、基础设施、模型、应用，构建从芯片到系统到生态的完整闭环。

十六 | 黄仁勋说“AI工厂”是基础设施，本质上还是在卖他的 GPU 和集群方案。

十七 |          摩尔线程作为追赶者，它的“AI工厂”说的是“如何在现有基础上把算力转化为智能的生产效率”——从芯片设计、集群搭建、软件优化到模型训练，一整套方法论。         摩尔线程提出“AI工厂”不是跟风，而是基于一个深层变化：AI 产业正在从“造模型”进入“造智能”的时代。或者说，从对话框走向真实应用，从实验室走向社会化大生产。

十八 |          这不是摩尔线程一家的事，是整个产业正在发生的变化。

十九 |          摩尔线程的三大工厂，就是这个趋势下的具体落地：          模型训练工厂好比“炼钢厂”，产出智能的“粗坯”（大模型本身）。这个环节门槛很高，动辄数万块 GPU，非常烧钱。华为昇腾的典型代表，去年昇腾 384 超节点已累计商用 750 多套。沐曦、燧原也在做同样的事情。         词元生产工厂好比“零件厂”，把“粗坯”加工成可计量的Token。

| 这个环节拼的是成本和效率，谁能把每百万 Token 的成本打下来，谁就能掌握定价权。         三大运营商、阿里百度等云厂商都在疯狂建这类工厂。趋境科技已经能做到日均万亿级词元供应。         智能体生产工厂好比“组装厂”，把 Token 装进会干活的 AI 里。

| 这是离用户最近的一环，也是创业公司最有机会的战场。         阶跃星辰做了智能体手机，百度做了“百度搭子”，形态各异，但本质都是把模型能力封装成可执行具体任务的智能体。         三座工厂串起来，就是一座“AI工厂”里一条完整的“智能生产线”。这不是 PPT，运营商已经在从卖流量转向卖 Token，华为 Atlas 950 的卖点也换成了“Token 产出效能”，整个行业都在往这个方向走。

|          而摩尔线程在全链条上都有布局，这在国产 GPU 厂商里是独一份。         三大工厂，到底做出了什么？          概念讲清楚了，来看看摩尔线程在 WAIC 上拿出来的真东西。         先说一个背景：这届 WAIC 上，算力展区最大的变化不是谁发布了新芯片，而是超节点几乎成了标配。

| 华为、沐曦、燧原、中兴、阿里、摩尔线程，每家都在展示自己的超节点方案。         这意味着，行业已经形成共识：单颗芯片性能再强也没用，集群能力才是真正的护城河。         摩尔线程在展台上的核心展示，是围绕三大工厂的主线来组织的。         模型训练工厂：国芯训国模，不再是口号          这是摩尔线程最硬的一张牌。

|          他们展示了从零起步完整训练 MoE-236B 基础模型。236B 参数，大概什么量级？GPT-3 是 175B。也就是说，摩尔线程用自己的 GPU 完整训练了一个比 GPT-3 还大的模型，不是跑推理，是从头训练。在国产 GPU 里，能做到这个的并不多。         更牛的是，北大 EvoPhys 团队用摩尔线程的 GPU，完成了全球首个5D世界模型的全栈原生训练，连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度。所谓“世界模型”，就是让AI理解物理世界运行规律的模型，是自动驾驶、具身智能的核心底座。

|          用国产芯片训练出全球第一的世界模型。这句话放几年前，没人敢说。         支撑这一切的，摩尔线程的是夸娥万卡集群——10240 张 GPU、10EFLOPS 算力，Dense 模型利用率 60%，有效训练时长超 90%。         这些数字看起来平常，但懂行的人知道，万卡集群最难的不是把卡连起来，而是让它们持续稳定地跑下去不出错。         词元生产工厂：把 Token 的价格打下来          展台现场，摩尔线程展示了基于 MTT S5000 的高性能推理方案。         MTT S5000 的 FP8 算力是1000 TFLOPS，单卡推理吞吐能做到Decode 1000 tokens/s、Prefill 4000 tokens/s。         对 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 等主流大模型实现了“发布即适配”。可以说，模型一发布，当天就能跑。

|          更重要的是他们推出的“PD分离异构推理”方案。什么意思？大模型推理有两个阶段：Prefill（计算密集）和Decode（带宽密集）。摩尔线程的方案是把Prefill放在自己的GPU上，把Decode放在国际主流GPU上，混合部署，性价比大幅提升。         趋境科技在摩尔线程分论坛上透露：他们用摩尔线程的全功能 GPU 与国际主流 GPU 深度融合，已具备日均万亿级高品质词元的供应能力。         1 万亿 Token 是什么概念？粗略算一下，如果每个用户每天消耗 5000 个 Token，那就是 2000 万用户一天的用量。         智能体生产工厂：从数字到物理          这一块可能是普通用户最能感知到的。         摩尔线程展出了自研数字智能体“小麦”，掌握 60 多项技能，支持 38 款 APP 的跨应用控制。

|          还有全栈具身智能仿真平台 MT Lambda，给机器人开发者提供从仿真训练到真机部署的全链条工具。现场也开放了家庭 AI 中枢 AICUBE 和 AI 算力本 AIBOOK 的体验。         写在最后          华为秀超节点、沐曦秀超节点、燧原秀超节点，摩尔线程秀三大工厂，清微智能秀可重构架构。每家都在展示自己的系统能力，而不是单颗芯片。         DeepSeek V4 发布当天同时适配华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯等八大国产算力平台，智谱 GLM-5.2 开 源首日就完成与八大平台的全适配。         这不是某一家公司的胜利，是整个国产算力产业链第一次集体亮相、协同作战。         所以老狐觉得，今年 WAIC 最大的信号，不是哪家 AI 公司发布了什么产品，而是国产算力从“有没有”进入了“能不能规模化落地”的新阶段。摩尔线程只是这个变化的一个切片。         撰稿：ZXS。

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Published on:12:10:23


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