“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。