两千张国产GPU在无锡跑满！几十家客户在排队，自动驾驶训练算力直奔万卡

• 2026-11-03
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芯东西（公众号：aichip001） 作者 ZeR0 编辑 漠影 英伟达含量为零的国产GPU集群，刚刚拿了“大结果”。 芯东西11月2日报道，周六，国产GPU龙头摩尔线程与无锡惠山招商集团、国内L4级自动驾驶无人车头部企业新石器宣布达成战略合作，新石器计划在无锡（惠山）国产智算中心开展更大规模的自动驾驶模型训练，将需要近 万卡级 算力。 这座基于摩尔线程全功能GPU的无锡（惠山）国产智算中心按万卡级规模规划，于今年6月点亮，一期落地的2112张摩尔线程AI训推一体智算卡MTT S5000已全面投运，基本实现 满载运行 。 近日，芯东西探访了无锡（惠山）国产万卡级智算中心一期机房。4个摩尔线程GPU集群模块坐落整齐，每个模块集成大约500张卡，正在承载真实任务。 摩尔线程副总裁、生态合作总经理方朝霞告诉芯东西，三个月内实现两千卡集群满载，从公开信息来看，这在国内智算中心建设中属于第一梯队水平。而之所以如此高效，得益于摩尔线程采用“交钥匙”工程模式，提供将服务器、网络、存储整合的端到端集群方案。 在基础设施准备就绪后，其仅需一个月即可完成上架并投入运行。 作为国产算力商业化落地的标杆项目，无锡（惠山）国产智算中心同时承担着 “东数西算”长三角枢纽苏南算力集聚区惠山节点 的重要职能，也为国产GPU智算集群的商业化落地提供了一个颇具参考性的范本。 一、两千张国产GPU跑满，已吸引物理AI客户使用 无锡（惠山）国产智算中心从建设之初就按万卡规模规划，采用模块化交付方式，由摩尔线程提供全栈算力支持，采用摩尔线程全自研的夸娥智算集群系统。 一期项目已于今年6月点亮，7月试运行，试运营期间已接入33个主流大模型，10月开始商业运营，共有264台国产GPU服务器、2112张计算卡，已有20多家客户开展测试或使用，还有数十家单位等待进入集群测试。 其算力使用率达92.9%，其中付费算力占比达59.7%；目前对接客户55家，训练业务占比超过62%，训推一体业务占比14.7%，推理业务占比达23.1%。 据商业化运营方惠山招商集团及投资共建方移动云披露，在该智算中心摩尔线程MTT S5000资源池上用DeepSeek V4 Flash模型实测：7K输入／2K输出口径下，单机输出吞吐量达994.97tokens/s、有效输出吞吐量达1241token/s，SLA达标最大并发48路（达到英伟达H800的92%），显存带宽达1.6Tbps，显存单价不到H800的一半。 这说明MTT S5000能在真实业务场景中实现对标H800的国产替代。 惠山招商集团副总经理张涛分享称，一期项目实际使用率约为92%~93%，付费用户约占60%以上，目前主要面向本地高校、科研院所、医疗及金融机构，运行现有基础模型，满足当地垂直领域的智能体应用需求。 在运营模式上，无锡（惠山）国产智算中心率先探索 纯国产商用智算中心市场化 的运营新模式，打通了从硬件部署、模型适配到商业化交付全链路，集群服务定价参照市场价的等效比。 惠山位于长三角地区，靠近企业、高校和科研机构，算力服务更易与当地工业场景、研发团队结合，对于需要反复适配、共同调优的业务具有距离优势。 目前该智算中心已与十家企业及高校签署算力业务合作协议，覆盖模型训练、具身智能、AI视频生成、空间智能、生命科学等多个前沿赛道。 二、单芯片同时能跑AI计算和图形渲染，做对标国际主流产品的全功能GPU 对客户来说，换算力平台的一大头疼事，是 软件迁移 。 既有代码和研发流程围绕原来的CUDA平台构建，换GPU带来的迁移和调优会占用工程资源，还会面临性能和稳定性不达预期的风险，甚至可能影响迭代进程。 摩尔线程采用双线生态战略，既以 自研MUSA架构 发展自家生态，又兼容 国际主流CUDA ，让用户保持原有开发习惯，降低从其他平台迁移至摩尔线程集群的成本。 朗境创新是一家源自北京大学图形智能实验室科技成果转化的企业，核心业务涉及渲染、仿真和三维重建，也在探索世界模型与物理先验AI模型。该公司此前与摩尔线程合作，首次实现用国产显卡跑通飞机模拟器。 朗境创新副总裁周凌分享了使用摩尔线程集群的感受： 在实验端，经过迁移适配，其性能和稳定性均达到研发需求，没有因为国产卡而产生结果的差异。 周凌谈道，在物理AI领域，视觉观测与物理状态需要完全并行，一旦产生漂移就会导致整个模型出错。因此， 时序 和 并行计算 是朗境创新选择无锡（惠山）国产智算中心和摩尔线程全功能GPU的主要因素。 “给我一辆法拉利，我开不好；给舒马赫一辆夏利，他也夺不了冠。”他认为，一个项目要跑通，是一个木桶效应，不是靠哪一块木板特别长，而是因为生态壁垒足够强，这也是朗境与摩尔线程通力合作的意义所在。 在仿真和合成数据、自动驾驶、机器人和世界模型等物理AI应用中，AI模型训练、渲