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摩尔线程半年度业绩会:S5000 集群完成 MoE-236B 从零训练

摩尔线程(688795)9 月 3 日举行半年度业绩说明会,张建中称已在 MTT S5000 集群上从零完成 MoE-236B 训练,并跑完智源 RoboBrain2.5、EvoPhys-World 等整条训练流程。2026 年上半年营收 17.36 亿元,同比增加 147.42%;归母净亏损 1156.31 万元,同比收窄 95.73%。

摩尔线程半年度业绩会:S5000 集群完成 MoE-236B 从零训练
2026 年上半年营收
17.36 亿元
营收同比
+147.42%
综合毛利率
56.95%
C256 超节点并柜互联规模
256 卡

摩尔线程(688795)9 月 3 日举行半年度业绩说明会。董事长兼总经理张建中在会上说,公司已在 MTT S5000 智算集群上从零完成 MoE-236B 基础模型训练。同一集群还跑完了智源具身大脑 RoboBrain2.5,以及 EvoPhys-World(一款 5D 世界模型)的整条训练流程。

财务方面,2026 年上半年营收 17.36 亿元,同比增加 147.42%;毛利合计 9.89 亿元,综合毛利率 56.95%;归母净亏损 1156.31 万元,亏损额同比收窄 95.73%。

产品侧,MTT S5000(对应 PH100)智算集群已形成规模化对外销售,北京、无锡与杭州均有部署和交付。该集群并入选国家《安全可靠测评》首批名单。模型适配上,公司称已在 S5000 上对 DeepSeek-V4 做深度适配,Kimi K3、MiniMax H3 与智谱 GLM-5.3-Flash 也跟进较快。

会上还披露 MTT C256 超节点架构规划:单层 Scale-up 网络,并柜扩展可做到 256 卡高速互联。它服务万卡到十万卡量级的训练与推理集群,进展以公司公告为准。联合创始人张钰勃称,具身智能已把合成数据、模型训练、仿真和端侧部署接成一条线,公司并开源 MuJoCo Warp MUSA 等组件。

从零训练一个 236B 的 MoE,是国产 GPU 少有的完整训练案例,此前国产卡多用在推理和微调。训练成绩、适配名单与超节点规划放在同一场会上,指向同一件事:用可交付的集群证明训练能力,而非单卡指标。

TAGS#摩尔线程#GPU#国产算力