मूर थ्रेड्स ने WAIC 2026 कार्यक्रम में अपनी तीन एआई फैक्ट्रियों की अवधारणा का प्रदर्शन किया: मॉडल प्रशिक्षण फैक्ट्री, टोकन जनरेशन फैक्ट्री और एजेंट उत्पादन फैक्ट्री। ये फैक्ट्रियाँ एक व्यापक उत्पादन बुनियादी ढाँचा हैं जो टोकनोमिक्स के युग के लिए आवश्यक है, जहाँ एआई सिस्टम द्वारा एक-दूसरे के उपभोग के कारण कंप्यूटिंग शक्ति की मांग तेजी से बढ़ रही है।
तीनों फैक्ट्रियाँ Kuae कंप्यूटिंग क्लस्टर और कंपनी की पेटेंटेड MUSA आर्किटेक्चर पर निर्मित हैं। यह आर्किटेक्चर अद्वितीय रूप से एक ही चिप में एआई त्वरण, 3डी ग्राफिक्स रेंडरिंग, भौतिक मॉडलिंग और वीडियो कोडेक को एकीकृत करता है।
सबसे महत्वपूर्ण उपलब्धि EvoPhys-World मॉडल है - दुनिया का पहला 5डी मॉडल, जिसे पूरी तरह से मूर थ्रेड्स के MTT S5000 जीपीयू पर प्रशिक्षित किया गया है। यह मॉडल लगातार 37 दिनों तक स्टैनफोर्ड वर्ल्डस्कोर वैश्विक रैंकिंग में विश्व जनरेशन श्रेणी में पहले स्थान पर रहा। बीजिंग विश्वविद्यालय की शोध टीम ने MUSA सॉफ्टवेयर स्टैक के पूर्ण समर्थन के साथ Kuae क्लस्टर का उपयोग किया, यह प्रदर्शित करते हुए कि घरेलू जीपीयू बुनियादी ढाँचा उन्नत वैश्विक मॉडलों को अंतरराष्ट्रीय मानकों के बराबर गुणवत्ता, स्थिरता और स्केलेबिलिटी के साथ प्रशिक्षित करने में सक्षम है। यह उन जटिल एआई कार्यों के लिए घरेलू जीपीयू की क्षमता की पुष्टि करता है जिन्हें पहले एनवीडिया का विशेषाधिकार माना जाता था।
तकनीकी आधार MTT C256 सुपरनोड है, जो स्केल-अप सिंगल-लेयर नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। यह मानक एक नोड चौड़ाई वाले चेसिस में 128 जीपीयू का पूर्ण इंटरकनेक्शन प्रदान करता है, जिसमें संयुक्त कॉन्फ़िगरेशन में 256 जीपीयू तक विस्तार की क्षमता होती है। ऑर्थोगोनल संरचना पारंपरिक मल्टी-लेवल नेटवर्कों में बैंडविड्थ हानि और उच्च विलंबता की समस्याओं को समाप्त करती है। मॉडल के FLOPs उपयोग दर सघन मॉडलों के लिए 60% और MoE मॉडलों के लिए 40% तक पहुँचती है, प्रभावी प्रशिक्षण समय 90% से अधिक है, और रैखिक स्केलिंग दक्षता 95% तक पहुँचती है, जबकि प्रशिक्षण सटीकता प्रमुख अंतरराष्ट्रीय कंप्यूटिंग कार्डों के अनुरूप होती है। Kuae क्लस्टर ने Wan2.1 मल्टीमोडल मॉडल पर 1000 कार्डों पर स्थिर प्रशिक्षण सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया और शून्य से मूल MoE-236B मॉडल का एंड-टू-एंड प्रशिक्षण पूरा किया।
मूर थ्रेड्स ने दो एआई-केंद्रित टर्मिनल भी पेश किए: MTT AICUBE एआई होम सेंटर, जिसे पारिवारिक इंटेलिजेंट हब के रूप में तैनात किया गया है, और मोबाइल एआई कार्यों के लिए MTT AIBOOK लैपटॉप। MusaCoder कोड मॉडल, MUSACODE AI प्रोग्रामिंग एजेंट और मूर अकादमी के साथ मिलकर, कंपनी ने क्लाउड सुपरकंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर से लेकर एज पर तैनाती और अंतिम उपयोगकर्ता टर्मिनलों तक समाधानों का एक पूर्ण स्टैक प्रस्तुत किया। यह कंपनी को एकमात्र चीनी जीपीयू निर्माता के रूप में स्थापित करने की अनुमति देता है जो कॉर्पोरेट और उपभोक्ता दोनों बाजारों को पूरी परिदृश्य कवरेज रणनीति के साथ कवर करता है।
तीन फैक्ट्रियों के अलावा, व्यापक निष्कर्ष यह है कि घरेलू जीपीयू की चीनी पारिस्थितिकी तंत्र औद्योगिक अनुप्रयोग के लिए तत्परता स्तर तक पहुँच गई है। BAAI ने सामान्यीकृत एम्बेडेड ब्रेन RoboBrain 2.5 के संपूर्ण प्रशिक्षण प्रक्रिया को पूरा करने के लिए MTT S5000 के साथ Kuae क्लस्टर का उपयोग किया। मूर थ्रेड्स के बुनियादी ढांचे पर BEVFormer बेंचमार्क ने एक और दो मशीनों पर अंतर्राष्ट्रीय प्रमुख जीपीयू के तुलनीय थ्रूपुट हासिल किया। चूंकि मार्च 2026 में चीन में दैनिक टोकन खपत 140 ट्रिलियन से अधिक हो गई थी, जो दो वर्षों में 1000 गुना बढ़ गई थी, इसलिए घरेलू जीपीयू बुनियादी ढांचे पर एआई वर्कलोड को प्रशिक्षित करने, चलाने और तैनात करने की क्षमता सैद्धांतिक संभावना से परिचालन वास्तविकता में बदल गई है।
डेक्समल कंपनी ने एम्बेडेड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए उत्पादों का एक व्यापक सेट पेश किया है, जिसका उद्देश्य एआई मॉडल और वास्तविक प्रदर्शन के बीच अंतिम इंजीनियरिंग बाधा को दूर करना है। घोषित विकासों में सार्वभौमिक मूलभूत मॉडल DM0.5, यूनिवर्सल रोबोट Apex, ऑपरेटिंग सिस्टम DexOS और MaaS प्लेटफॉर्म शामिल हैं।
कंपनी की रणनीति एक तीन-चरणीय मॉडल पर आधारित है, जो रॉकेट के समान है: पहला चरण एक सामान्यीकृत मूलभूत मॉडल बनाने पर केंद्रित है; दूसरा चरण MaaS और OS जैसे डेवलपर्स के लिए टूल को शामिल करता है; और तीसरा चरण व्यवस्थित रूप से परिदृश्यों को हल करने की क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
बुनियादी मॉडल DM0.5 में 4 बिलियन पैरामीटर हैं और इसे 150,000 घंटे के मल्टी-सोर्स डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। यह DM0 मॉडल की तुलना में डेटा में 4 गुना और पैरामीटर में 2 गुना वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है। मॉडल 50 मिलीसेकंड की कम इन्फेरेंस विलंबता प्रदर्शित करता है, इन्फेरेंस दक्षता में 25% सुधार करता है, और LIBERO मूल्यांकन पर 99.1% समग्र प्रदर्शन दिखाते हुए RoboChallenge Table30 V2 रैंकिंग में पहला स्थान प्राप्त करता है।
प्रमुख तकनीकी सफलता सामान्यीकरण की क्षमता है। DM0 की तुलना में, जीरो-शॉट मोड में नेविगेशन सफलता में 31% सुधार हुआ है, मल्टी-शॉट मोड में 45% सुधार हुआ है, और फाइन-ट्यूनिंग सफलता में 20% सुधार हुआ है। फाइन-ट्यूनिंग की लागत में 60% की कमी आई है, जिससे केवल 18 घंटों में एक उपभोक्ता GPU RTX 4090 पर विशेषज्ञ स्तर के कार्यों को पूरा करना संभव हो जाता है।
तीन सहायक प्लेटफॉर्म मॉडल की क्षमताओं और वास्तविक कार्यान्वयन के बीच इंजीनियरिंग अंतर को दूर करने में मदद करते हैं। DFOL 2.0 वर्चुअल वातावरण में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग करने के लिए उच्च-सटीकता सिमुलेशन के रूप में विश्व मॉडल DW0.5 का उपयोग करता है, जिससे वास्तविक रोबोट डेटा की आवश्यकता 60% और कुल प्रशिक्षण लागत 40% कम हो जाती है। DexOS, एम्बेडेड सिस्टम के लिए उद्योग का पहला सामान्य ऑपरेटिंग सिस्टम होने के नाते, एआई मॉडल को रोबोट हार्डवेयर से अलग करता है, जिससे डेवलपर्स किसी भी रोबोट ब्रांड की परवाह किए बिना केवल कुछ पंक्तियों के पायथन कोड का उपयोग करके रोबोटों को नियंत्रित, महसूस और कनेक्ट कर सकते हैं।
MaaS प्लेटफॉर्म ऑन-डिमांड जीरो-शॉट इन्फेरेंस और उपयोग के अनुसार भुगतान के साथ ऑनलाइन प्रशिक्षण और परिनियोजन के लिए एक विज़ुअल वर्कस्पेस प्रदान करता है।
एम्बेडेड एआई अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से विकसित यूनिवर्सल रोबोट प्लेटफॉर्म Apex भी पेश किया गया था। इसकी विशेषता एक मॉड्यूलर डिज़ाइन है जिसमें 60 सेकंड से कम समय में एंड इफेक्टर को बदलने की क्षमता है, दो LiDAR का उपयोग करके 360-डिग्री स्कैनिंग, 3 किलोग्राम वजन का एक मैनिपुलेटर पेलोड, मिलीमीटर सटीकता और 30 सेकंड में गर्म प्लग-इन बैटरी प्रतिस्थापन है जिसमें चौबीसों घंटे संचालन के लिए ब्रेन स्टैंडबाय मोड होता है। लक्षित MTBF 1000 घंटे से अधिक है।
सीईओ Tang Wenbin ने उल्लेख किया कि एम्बेडेड एआई एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है, जहां स्केलिंग के नियम पूरी तरह से अपनी शक्ति प्रदर्शित करते हैं, लेकिन मॉडलों से वास्तविक उत्पादकता में संक्रमण के लिए इंजीनियरिंग एकीकरण की अंतिम सीमा को पार करना आवश्यक है। डेक्समल घरेलू एम्बेडेड एआई इकोसिस्टम बनाने के लिए Tiangong, Huaqin और Shihe सहित रोबोट निर्माताओं, और Pingtouge, Moore Threads और Cambricon जैसे चिप भागीदारों के साथ सहयोग कर रहा है।
