摩尔线程CEO：AI智能体时代Token消耗暴涨

在2026世界人工智能大会（WAIC）上，摩尔线程（688795.SH）创始人张建中发表核心观点，指出AI智能体时代Token消耗量呈爆发式增长，根本驱动力在于算力消耗主体从人类转向智能体。他提出将AI产业类比为“AI工厂”，并拆解为三类：模型训练工厂、词元生产工厂和Agent生产工厂，揭示了产业链分工新范式。

从资金面看，摩尔线程在AI算力领域的战略布局正加速落地。在模型训练环节，公司推出MT-HTA仿真系统（含SimuMax和SimuInfer），可提前评估训练耗时与结果，并已适配VeRL和Slime强化学习框架至MUSA平台，降低国产芯片训练门槛。在词元生产环节，公司实现DeepSeek、MiniMax、GLM、Kimi、Qwen等主流大模型的“发布即适配”，并推出基于MTT S5000智算卡的PD分离异构推理方案，通过Prefill计算池与Decode生成池的异构分离，显著提升性价比。在Agent生产环节，自研全域数字智能体“小麦”及全栈具身智能仿真平台MT Lambda，支持Sim-to-Real技术，实现虚拟到现实的精准迁移。

技术面上，摩尔线程的PD分离方案优化了算力资源分配，降低了Token生产成本，有望推动AI推理效率的估值修复。基本面看，公司通过本地化服务优势，正吸引国内模型厂商转向国产芯片训练，形成生态闭环。

展望未来，随着AI智能体渗透率提升，Token消耗量将持续攀升，摩尔线程在“AI工厂”全链条的布局将受益于板块轮动，建议关注其国产替代进程与生态拓展能力。