在资本市场热度逐渐消退的背景下，摩尔线程通过一场开发者大会重新吸引了行业目光。这场以MUSA为核心的技术盛会，不仅展示了全新GPU架构与芯片产品，更释放出构建国产计算生态的强烈信号。从全功能GPU到智能计算集群，从中间语言到具身智能平台，这家国产GPU厂商正以全栈技术布局挑战行业格局。
全新发布的"花港"架构成为技术突破的核心载体。相较于前代"平湖"架构，新架构在算力密度上提升50%，能效比显著优化，并首次实现从FP4到FP64的全精度计算覆盖。基于该架构打造的"华山"AI训推一体芯片与"庐山"图形渲染芯片，分别针对不同计算场景实现性能跃升。其中"庐山"芯片通过集成AI生成式渲染技术，使几何处理性能提升16倍，光线追踪性能提升50倍，标志着国产图形渲染技术迈入新阶段。
中间语言MTX的推出堪称技术生态建设的里程碑。这项兼容不同代际GPU指令架构的技术，允许开发者编写的代码在多代产品间无缝迁移，大幅降低适配成本。其设计理念与英伟达PTX异曲同工，但实现路径更具挑战性。摩尔线程计划明年上半年开放MTX开发接口，尽管初期适配性可能不及深耕18年的PTX，但此举标志着国产GPU厂商开始构建底层技术标准。
在计算集群领域，"夸娥万卡智算集群"的发布展现出规模化部署能力。该集群通过自研MTLink高速互联技术，支持十万卡级扩展，在万卡规模下仍能保持高效稳定的AI训练与推理性能。这种超大规模互联能力，为国产AI大模型训练提供了新的硬件选择，特别是在H200解禁对华出口后，更凸显其战略价值。
生态拓展方面，摩尔线程推出面向端侧的"长江"SoC芯片，集成CPU、GPU、NPU的异构计算架构可提供50TOPS算力。基于此芯片打造的MT Robot具身智能解决方案，实现了"端-边-云"算力的协同调度，目前已应用于农业场景。配套发布的MT Lambda仿真训练平台，通过融合物理引擎、渲染引擎与AI引擎，解决了传统研发流程中开发、仿真、训练割裂的痛点。
产品矩阵的完善程度超出市场预期。除工业级解决方案外，摩尔线程还推出了AI算力本MTT AIBOOK和迷你计算设备MTT AI Cube，形成覆盖数据中心到边缘设备的完整产品线。这种"全栈软硬件+全场景"的布局模式，与英伟达的技术路线形成微妙呼应，但所有技术均基于自主架构开发。
技术突破背后是持续的研发投入。从2022年"苏堤"架构问世至今，摩尔线程已完成四代GPU架构迭代，平均每半年就有重大技术更新。这种迭代速度在国产GPU厂商中颇为罕见，特别是中间语言、异步编程模型等底层技术的突破，显示出其构建技术护城河的决心。尽管面临英伟达生态的强大压力，但全栈自研路线正获得越来越多行业认可。
