刚刚，京东十万卡砸向国产GPU，物理AI的算力荒该结束了

今年整个AI产业，都在盯着一件事：国产算力到了“超节点”阶段，到底能不能扛得住大厂的真实业务压力。

过去大家看惯了国产“PPT造芯”，实验室万卡演示、小规模试点落地，热闹很多，但真正冲进互联网核心训练、推理场景的超大规模国产集群，一直缺少一些实打实的标杆案例。

要知道，互联网大厂自身也在“造芯”、投资算力公司， 但大部分 GPU 和 AI 公司的客户合作 仍处于保密和测试阶段 。

行业都在等、也都在观望，谁能率先把国产GPU从“能用”推到“好用、敢大规模量产交付”。

就在刚刚，9月9日，2026京东全球科技探索者大会（JDD）直接把这层窗户纸捅破了。

京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏在现场官宣与摩尔线程深度合作，落地十万卡级国产GPU智算集群。

曹鹏原话是这么说的：

“物理世界的AI算力，与大模型可能有一些区别，需要更实时响应、更低延迟、更高的可靠性、更低成本。京东云也在不断建设更大规模算力中心，最近整个算力需求非常紧张，而国产化算力也是未来一个非常确定的重要方向，今年已经与国产AI芯片厂商开始建立起了几个万卡集群，明年会规划多个超10万卡国产化集群。”

显然，京东找到摩尔线程，核心就是把国产算力实现十万卡集群规模化落地，从行业猜想变成真实的产业落地。

不同于以往偏概念的发布，这次合作没有停留在硬件堆叠，而是瞄准京东自身JoyAI大模型训练、日常海量Token推理、具身智能等核心业务场景，是一次完完整整的产业级实战落地。

正如摩尔线程创始人、董事长张建中所言：

“支撑现有Token服务所需的算力，基于这个基准测算，到2028年，市场GPU算力需求将达到2亿片，大家可以想象这里巨大的市场缺口，这也是应当把握的重大机遇，市场迫切需要大规模 AI 基础设施承载需求。而什么样的芯片底层架构，能够保证5年后、10年后依然可用？就是全功能 GPU的强通用性价值。”

在中美角逐 AI 领域领导地位的当下，不妨冷静看待：AI本质上是一场全球算力军备竞赛，而摩尔线程等国产AI算力厂商，正是其中的核心生产力。

国产AI算力：从量产走向超大规模工程化时刻

我们下面围绕京东和摩尔线程两个角度看这次合作。

先说京东。

1998年，刘强东带着12000元积蓄，在北京中关村海开市场租下4平方米柜台，创立“京东多媒体”，主营刻录机、光盘等光磁产品。

这是京东的开始。

到2014年，京东在美国纳斯达克挂牌上市（股票代码 JD），成为当时中国互联网企业赴美最大IPO之一。

2020年6月18日，京东在香港联交所二次上市，实现港股、美股两地上市。

本质上，过去28年京东做的事，其实就是——做电商、做新零售、自建物流、打造京东自主的供应链体系。

2023年初，ChatGPT引爆了全球AI热潮，京东内部对于这一轮AI的判断不断演进。

相对于阿里、字节大刀阔斧全面转型做大语言基础模型，京东更多是在试水、研究、和业务整合。

从最初的京犀数字人，到后来的京东零售的AI购、3D AI试装，去年加速布局具身智能和机器人赛道。

模型层，近期，前阶跃星辰视频模型负责人、京东集团副总裁段楠被任命为探索研究院副院长，上任后将京东从语音和数字人模型体系，转向多模态、视觉模型体系，加速具身智能落地。

而京东则把具身智能，对外换成了“附身智能”，甚至推出Joyinside。

AI热潮三年后的今天，京东终于亮出了科技领域新的底牌： 成为全球最大的物理AI世界运营中心。

曹鹏称，京东物理AI加速计划包括六个持续投入方向：具身智能和机器人数据、基地、制造，销售、物流服务等。

其中，数据方面，京东云1000万小时人类最大规模数据采集行动顺利推进中。

曹鹏透露，京东目标是要做全球最大的具身数据采集中心，计划两年内累计采集超过千万小时的人类的真实场景的视频数据，当然还会融合海量的网络数据，仿真数据，真实的机器人数据，打造理解生成行为一体化的具身基础模型，实现通用能力，具备世界竞争力。

模型方面，京东已形成覆盖多模态模型、世界模型和具身模型的JoyAI基础模型矩阵，并且即将发布了实时可交互的京东世界模型JoyAI-Echo WM。

产业基地（运维）层面，曹鹏指出，京东目标就是要打造全球最大的机器人产业基地，未来5年内会在全国布局 80个room base机器人基地，打造机器人的全生命周期服务平台，实现机器人从展示、交付、维修、保养、研发、设计、中试组装、数据采集、生产、制造、迭代升级等一体化、全方位的服务。

制造层面，京东目标是做全球最大的机器人零部件供应商。

曹鹏称，未来三年，京东会在机器人零部件领域，通过标准化和规模化的应用，实现聚品聚类、降本、投资核心部件、自建工厂等方式，助力100家本体厂商，实现全品类的降本，实现100家零部件供应商业绩倍增。

销售层面，曹鹏强调，这是京东的强项，未来目标做全球最大的机器人零售渠道，到2028年，会在机器人相关领域里面投入超过百亿资源，助力100个品牌实现独立的销售额突破10亿元；以及实现机器人产业走入百万个终端，而物流将是京东和机器人公司最大的应用落地场景。

而在这些模型、数据和应用背后，核心需求就是算力基础设施。

曹鹏指出，超级AI供应链是一套新的基础设施，由基础算力云、数、模、端、场、链6个模块所组成；其中，京东云就是算力的底座。它会支撑计算、存储、模型训练、仿真边缘部署等一切服务。而做物理世界的AI算力，就需要摩尔线程这类国产AI算力的支持。

此次，摩尔线程联合京东，共同建设十万卡全功能GPU集群，打造超大规模国产智算基础设施。

这也是首个十万卡超大规模的国产AI工厂落地项目。

简单来说，十万卡AI工厂，以摩尔线程全功能GPU为算力底座，不仅能够训练大模型、提供算力资源，训练部署智能体，而且利用这个十万卡集群，服务全行业从业者，推动具身智能的新一轮变革，助力京东打造全球最大的物理世界运营中心。

摩尔线程营收规模居“GPU四小龙”之首

再谈谈摩尔线程。

2026年8月底，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯四家已上市的国产GPU算力公司陆续交出上半年成绩单。

据统计，四家合计营业收入约52.42亿元，研发投入合计约26.6亿元。

然而，营收高增的背后，盈利成色、增长质量与资本市场的定价却呈现出明显分化。

今年上半年，摩尔线程营收17.36亿元，同比增长147.42%，已超2025年全年15.06亿元的营收。

其中，云端智算产品贡献营收16.93亿元，占总营收97.5%。

而扣除股份支付影响，摩尔线程上半年净利润为8353.16万元。

据智能纪元AGI估算，摩尔线程全年营收有望超过30亿元。其年营收规模不仅将超越沐曦、壁仞科技、天数智芯，位列国产“GPU四小龙”之首，也将成为国内通用 GPU 赛道营收第一的企业（寒武纪产品属于ASIC芯片，不在此列），还是国内仅有的三家实现盈利的头部AI芯片公司。

摩尔线程登陆科创板已近一年，同时也在积极推进港股IPO。相较于股价、解禁这类市场话题，摩尔线程更核心的基本面在于其已具备成熟完备的技术体系，这是非常关键的。

如今，摩尔线程攻克了万卡级硬件系统优化等一系列技术挑战，并且加速从实验室和规模测试，走向规模量产阶段。

“从产业演进趋势看，AI的爆发并非偶然，加速计算能力的持续提升正在推动各领域的底层变革。算力、算法、数据构成人工智能的三大要素，其中算力是最基础的支撑环节。没有算力，算法和数据的价值难以充分释放。GPU本身就是算力的代名词，也是AI的基础设施。因此，我们从一开始就集中资源投入研发，从零起步推动产品落地。”张建中最近表示。

公开数据显示，摩尔线程万卡集群在Dense大模型训练中的模型算力利用率（MFU）高达60%，在MoE大模型上达40%，训练线性扩展效率达到95%，并在原生FP8精度下完整复现了顶尖大模型的训练流程。

而夸娥智算集群商业化也在加速，上半年实现6.6亿元销售合同交付并确认收入，已经为超大参数的大模型训练提供服务。

目前，摩尔线程MTT S5000智算集群已经在北京、无锡、杭州等多地完成部署与交付。

在高扩展方面，随着集群训练规模持续增大，可保持高达95%的线性扩展效率；在高精度方面，训练精度与国际主流计算卡持平，训练损失曲线高度一致；在高稳定方面，集群支持断点续训，有效训练时长占比超90%。

去年底发布了新一代GPU架构“花港”，算力密度提升50%，能效提升10倍，可支持十万卡以上规模智算集群。

当然，对于更广泛的普通人来说，很多人并不理解万卡、十万卡的含义。

张建中在今天的演讲中表示，语言模型用了大约五年时间，从千亿参数发展到万亿，再到如今的10万亿参数。国内目前性能领先的模型Kimi K3大约2.8万亿参数；海外前沿模型约10万亿参数，按照这个发展规律，Scaling Law 依然成立。

“参数量跨过万亿之后，当参数量达到 10 万亿级别，智能体的智能水平会发生质的飞跃。”这意味着，背后 所需的算力也在持续增加，只有算力训练规模强大，模型的智能水平才会提升。

而更多人很容易把十万卡集群，简单理解成“万卡的十倍扩容”。

但真正懂算力基建的人都清楚，这是完全不同的两个难度等级，从万卡到十万卡，考验的从来不是硬件数量，而是集群互联稳定性、全栈软件适配、调度优化、故障容错和长期业务可用性等工程化能力。

摩尔线程依托MUSA架构和 夸娥智算集群 的超大规模扩展，搭配 MTT S5000智算集群 的规模化销售、成熟落地经验，补齐国产GPU超大规模集群的工程化短板，让十万卡级别的算力集群具备了商用落地的底气。

尽管近期的业绩说明会上，面对投资人“S6000 在互联网行业受到欢迎、收获较多订单，业绩何时体现”的提问，摩尔线程未做正面回应，仅表示“以具体公告为准”。

但根据智能纪元AGI了解，这次合作中，摩尔线程后续向京东交付的计算卡，将是S5000的后续产品S6000。该计算卡将在算力性能与集群能力上实现进一步提升。

这意味着，十万卡AI工厂既有万卡级规模化交付的成熟经验作为保障，也为未来的性能升级与演进预留了充足空间。

按照时间点推断，这十万卡AI算力集群最快在2027年建成。

在我看来，放到当下国产AI芯片产业背景里看，这次合作的意义在于，海外算力供给持续紧张、国产化替代节奏不断加快，行业急需可复制、可落地、可承载真实AI业务的国产算力底座，而京东手握丰富的产业AI场景与模型迭代需求，摩尔线程补齐超大规模集群的技术与工程能力。

因此，双方联手打造的十万卡集群，标志着国产 GPU 首次进入头部 AI 云企业十万卡级核心智算集群的行列，国产智算从“可用”走向“规模化商用”。

这不仅是一次算力规模的突破，更标志着国产AI基础设施正式进入大厂级、全场景、规模化商用的全新阶段。

我觉得我们要相信一件事：未来，国内互联网大厂一定会持续采购国产AI算力，只要中国会发力AI产业，那么，通用GPU芯片需求不会减少，只会持续增加。