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AI时代需要三座“工厂”，怎么建、谁买单？_我的网站
A | 我们正在迈入Agentic AI（智能体）时代。在AI时代，Token（词元）正成为最大的消耗品，而Agent正在成为消耗Token的主体。 面对这样的变革，7月18日，在摩尔线程“词元时代 万物智能”主题论坛上，摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中给AI产业的“卖铲人”下了新定义：AI产业需要AI工厂，而这个工厂分为三类，分别是模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂。 张建中阐述三大“AI工厂”概念 模型训练工厂：打造万卡级长稳训推的硬底座 训练一个前沿大模型，成本动辄数亿甚至上十亿元。模型能不能达到前沿水平、能不能快速从语言扩展到多模态乃至物理AI，与训练工厂的基础设施能力息息相关。
阿里云优惠券 先领券再下单 2025年6月18日，京东发起的“618”购物节已成为全民狂欢的消费盛宴，各大电商平台（天猫、淘宝、拼多多等）均会推出重磅促销活动。对于2025年的618，消费者最关心的问题包括：活动何时开始？能否与“国补”政策叠加？是否真的比平时便宜？本文将逐一解答，并附上实用购物建议。 一个合格的模型训练工厂需要具备以下几个条件：全功能——下一个要训练的模型可能是语言、视觉、世界模型或具身大脑，模型训练工厂必须什么都能训；高扩展——随着集群训练规模扩大，训练工厂需要保持极高的线性扩展效率；高精度——训练损失曲线和评测指标必须对齐国际主流；高稳定——万卡级长连续训练，中断一次代价巨大；软件栈完备——从算子到框架再到强化学习，缺一环就跑不通全链路。 首先，划重点！今年天猫/淘宝和京东的618红包口令都是「红包到手33222」要记住！领的红包大小和你搜索的什么口令有关的！这个双平台通用口令包领到大的！记得每天去领！ 搜「红包到手33222」这个口令，发放力度非常大，还有iphone16免单！ 京东APP搜：红包到手33222 淘宝APP搜：红包到手33222 这个双平台通用口令每晚8点还能额外领取一次哦！ 秘诀：先在app搜一下口令，以后每天点历史搜索记录就可以了！
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在WAIC 2026的展台上，记者还看到摩尔线程在WAIC现场首发的MTT C256超节点：首创一层Scale-up网络，实现标准单宽机柜128卡全互联、并柜扩展可达256卡极速互联，采用计算与交换一体化的高密设计，可大幅提高智算中心GPU部署密度，成为支撑长稳训推的硬件底座。 二、618优惠能否与“国补”叠加？ “国补”指国家推出的消费补贴政策（如家电以旧换新、新能源汽车补贴等），部分品类可叠加优惠，但需注意： 家电/数码产品：若2025年仍有“以旧换新”补贴，可先享受618折扣，再京东搜“数码省2000”申请国家补贴（需提供旧机凭证）。
词元生产工厂：把每一份算力变成高质量Token
如果说训练工厂解决的是“训得出”，词元工厂解决的就是“供得上”——而且要供的是高质量Token。 新能源汽车：部分品牌可能在618期间加码“厂家补贴”，与国家补贴并行（如特斯拉、比亚迪等）。 地域限制：国补通常有地区或名额限制，建议提前咨询商家或当地政策。国家信息中心大数据发展部副主任魏颖在论坛上给出了一个判断：词元时代，产业正从卖电、卖算力升维到卖Token——按实际消耗付费，告别粗放的打包兜售，迈向按需付费的精细运营。
但用不同算力设施、不同模型生产的Token质量可能千差万别，Token的质量也直接决定了用户的消费意愿。中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民在演讲中阐述，从技术指标来看，Token质量的差别主要体现在四个方面——首字延迟（TTFT）、吞吐量（TPS，每秒生成Token数）、并发请求数（同时服务多少请求）以及质量保障（SLO）。首字延迟越低、吞吐量越大、并发请求数越高、质量保障越好的Token对于用户而言越有价值。 案例：2024年某品牌电视售价5000元，618优惠后4000元，叠加“以旧换新”再减500元，最终到手价3500元。 
三、618真的比平时便宜吗？如何避坑？ 1. 价格对比：确实有“真降价” 大家电/数码产品：618是上半年最大促销节点，价格通常低于日常（尤其京东自营）。
郑纬民阐述何为高质量Token
“如何规模化地生产高质量Token？”成为词元生产工厂的核心命题。 美妆/服饰：部分品牌通过赠品变相降价（如买一送一），需计算单品均价。
郑纬民对推理计算实现的过程进行了详细剖析：他表示，大模型推理涵盖两个关键过程——Prefill（预填充，简称P）把用户请求一次性处理成中间格式，是计算密集型；Decode（生成，简称D）逐字吐出结果，要求内存带宽高、延迟小，是带宽密集型。
C | 这两大过程对硬件的诉求截然不同。过去很多计算芯片既要做P过程又做D过程，存在资源错配。而P过程与D过程的物理分离，意味着P过程与D过程可以分别部署在不同的算力芯片上，实现“各取所长”。
D | 基于PD分离的思想，摩尔线程推出了异构推理方案：由摩尔线程的算力芯片S5000完成Prefill过程，同时Decode依然安排在国际主流卡上，以此实现异构组合、分池部署。
E | 但令人惊喜的是，这样的组合带来的不是“1+1=2”的结果，而是“1+1”远大于2的效果。 日用品：可通过“历史价格查询工具”对比是否虚标原价。 2. 避坑指南 警惕“先涨后降”：部分商品提前涨价，618再打折，实际未降价。 理性凑单：满减活动（如“满300减50”）需按需购买，避免为凑单囤积不需要的商品。张建中解释道：“在这样的情况下，约3台S5000+2台国际主流卡，性能相当于9台国际主流卡。” 这一方案也得到了行业伙伴的支持。趋境科技创始人艾智远在论坛上直言，S5000是他们经过全面评测后选择的当前阶段最优Prefill方案——原生FP8精度无需额外适配、稳定支撑超长上下文、生态迁移顺畅、供应链可靠。在Prefill为王的编程场景里，4台S5000的Prefill性能能够超过1台B300。 保价服务：购买后若7-15天内降价，可申请补差价（京东、天猫部分商品支持）。趋境科技目前日均供应万亿级高质量Token，下半年这一数字将达数万亿。 四、2025年618购物建议 提前准备：5月起收藏目标商品，加入购物车比价。 模型厂商的判断也在印证这一转变。MiniMax副总裁薛子钊在论坛上表示，从整体训练和推理来看，今年是国产芯片非常重要的拐点，越来越多真实的线上场景开始承担起推理和训练任务，MiniMax很快也会有非常大规模的国产芯片推理集群真实上线承担任务。 抢券攻略：领取平台“超级补贴券”（通常限时限量），关注直播间专属优惠。他特别提到，包括摩尔线程在内的多家国产芯片企业都在规划超节点，互联规模超过英伟达当前的72卡方案，“这一点国产芯片是做得比较领先的”——这让大参数、长上下文的推理场景能获得非常高的吞吐；而同构或异构的PD分离，则能把各类卡的性能发挥到最大化，整体降低系统推理成本。
F | 支付优惠：使用信用卡、花呗免息分期，或叠加支付平台红包（如支付宝618红包）。 物流提示：618期间订单量大，急件建议选择“预售前置”商品（提前发货至本地仓）。 结语 2025年618仍是省钱的好时机，尤其是刚需家电、数码产品。 智能体生产工厂：从数字世界到物理世界 第三座工厂是最少被提及、却可能最具想象空间的。
G | 张建中把它定义为"连接数字世界与物理世界"的基础设施——AI最终落地到每个消费者身边，需要两种智能体：数字智能体和物理智能体（具身智能）。
数字智能体的核心要求是：能跨应用控制、能记忆、能调用工具完成复杂工作流、支持主流开源与闭源框架。摩尔线程自研了全域数字智能体“小麦”，掌握60余项技能，支持38款APP的跨应用控制，通过前端多模型、丰富知识库的灵活配置，做到更快、更准、更懂用户。若能叠加“国补”，优惠力度更大。但消费者需保持理性，善用比价工具，避免冲动消费。最后提醒：早规划、慢下单、多对比，才能真正薅到羊毛！ 
申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！。 WAIC 2026上摩尔线程展示智能体生产工厂 物理智能体的要求则更为严苛。机器人需要在虚拟环境中完成训练与验证，才能部署到真机，实现Sim-to-Real（从虚拟到现实）。 摩尔线程为此打造了具身智能仿真平台MT Lambda，从底层算力、核心引擎到上层框架构建了完整解决方案。
H | 平台集成了三大物理仿真引擎——开源的MuJoCo和Newton，以及摩尔线程自研的AlphaCore物理引擎。在图形渲染方面，平台集成了3DGS、自研AI生成式渲染（AGR），以及光线追踪（Ray-Tracing）——MTT S5000是国内唯一具备Ray-Tracing能力的智算芯片，这意味着仿真环境中可以实现高度拟真的数字孪生渲染，让机器人在虚拟世界中充分训练后再部署到真机。WAIC展台上，一只机器狗的仿真训练动作与真机跳起动作几乎一模一样。平台还支持百卡到千卡级的大规模集群扩展，满足海量仿真训练需求。 京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏则从产业应用端印证了三大工厂的价值。他表示，AI基础设施层面正发生一个很大的转变，包括国产GPU、国产推理引擎、国产模型在内的全国产化体系正越来越多地被行业认可和使用，“摩尔线程就是一个非常典型的案例。
I | ”在模型工厂中，京东结合MTT S5000进行模型训练、适配与调优，刚刚发布的一系列JoyAI大模型，相当一部分训练算力正是依托摩尔线程提供的国产化算力；在Token侧，京东自研的xLLM推理引擎与MTT S5000做了深度适配，支撑集团每天大量的Token应用。 曹鹏透露，京东正在全面布局无人配送、仓储机器人、家政服务机器人等物理世界场景，其"女娲"项目计划采集超过1000万小时的音视频数据用于训练具身大脑模型，而基于摩尔线程的计算与渲染优势，双方在数据生成和具身仿真领域开展了深度合作。
J | 现在，京东内部已部署400多个智能应用、4万多个智能体，每天Token消耗已近10万亿，从研发、采销到快递配送、客服，遍布各业务环节。 运维侧的智能体实践同样值得关注。无问芯穹技术副总裁吴保东分享了Infini-AIOps运维智能体在摩尔线程集群上的部署成果：调用摩尔线程的专家知识库与SDK，把故障处理评分从人工的50分提升到86分，平均处理时长从1小时缩短到20分钟以内，效率提升5倍；复杂问题的解决率从不到45%跃升至90%。
K | 无问芯穹与信通院联合发布的AISHPerf运维智能体评测基准，弥补了GPU集群运维智能体缺乏统一标准的不足。用吴保东的话说，智能体不仅要“造得出来”，还要“管得住、跑得稳”。 作者丨姬晓婷 编辑丨张心怡 美编丨马利亚 监制丨连晓东。
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