共建十万卡集群：摩尔线程为什么能拿到互联网大厂的核心算力大单?
京东全球科技探索者大会释放出重磅信号：京东云联合摩尔线程等伙伴打造国产万卡集群，并规划建设十万卡集群，打造国内AI云自主可控超大规模算力底座，支撑大模型训练与产业场景落地。
该集群预计2027年建成，服务大模型训练、推理、具身智能等方向，对接京东零售、物流、仓储核心业务，同时向生态伙伴开放算力。不同于以往“试点”“探索”类项目，这是面向生产系统的采购意向，并非象征性站台。过去国产GPU在大厂算力体系里多充当补充、试点角色，此次十万卡集群直接纳入核心智算体系，意味着国产GPU首次从边缘走向主机位。京东为何做出这样的选择，摩尔线程又凭什么承接这份大单？
京东布局十万卡国产算力，是物理AI带来的刚性需求。
政策层面，工信部《信息通信行业发展“十五五”规划”明确提出有序部署万卡、十万卡及以上智算集群，加大国产算力芯片适配。头部互联网企业采购国产算力，已经从可选项变为必选项。
从京东自身来看，2026年京东AI专项研发投入计划同比增长超200%，2025年资本开支约141亿元，资金重点投向具身智能、大模型算力和产业落地，物流智能仓、机器人是AI落地物理世界的重要载体。京东拥有国内复杂度极高的零售、物流仓储网络，是物理AI绝佳试验场。当AI从数字世界走向仓库、机器人，单纯租用云服务器已经不够，必须自建算力底座，保障稳定可控。
物理AI的算力需求十分多元：既要做模型训练计算，也要做物理仿真、合成数据图形渲染。普通AI加速芯片只能覆盖部分环节。摩尔线程自研MUSA架构全功能GPU，单芯片同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真、科学计算与超高清视频编解码，把物理AI所需的多种算力能力集成到一颗芯片中，匹配京东的业务诉求。
摩尔线程能够承接十万卡大单，根基在于已经跑通万卡级集群的真实交付。
大规模算力订单，离不开前期落地验证。摩尔线程的“夸娥”万卡集群基于MTT S5000训推一体卡，已经在北京、无锡、杭州落地。评判集群不能只看单卡跑分，更看重系统稳定性。实测数据显示，集群扩容线性扩展效率可达95%；训练精度和海外主流计算卡差距很小，损失曲线基本重合；断点续训机制下，有效训练时长占比超九成。
在大模型训练这个关键考场，夸娥集群完成多项实战：MoE‑236B基础模型完整训练、北大团队5D世界模型原生训练、智源研究院具身大脑RoboBrain2.5全流程训练，均为可复现的完整业务流程，并非演示Demo。
这次合作不只是简单采购硬件，而是芯片、云平台、模型训练的全栈协同。双方将联合开发JoyAI全系大模型，优化夸娥集群与xLLM推理平台，用全功能GPU打通京东具身服务链路，形成“数据—训练—仿真—部署”闭环。摩尔线程也是国内为数不多，可以覆盖合成数据生成、大模型训练、仿真验证到端侧硬件部署全链条的算力厂商。
项目2027年交付，摩尔线程保持一年一代架构迭代节奏。新一代S6000芯片已经获得互联网行业较多订单，市场推测十万卡集群有望采用这款新品，相比S5000在算力与集群能力进一步提升，为算力底座预留升级空间。
京东云总裁曹鹏表示，选择摩尔线程， 看重其国产训练级GPU的稀缺能力，以及大规模集群成熟交付经验，这是京东云AI战略的关键一环。摩尔线程创始人张建中认为，该合作是国产智算走向规模化商用的关键里程碑。
长久以来国产GPU一直被质疑：究竟只是“能用”，还是真正“好用”。小规模试点只能证明可用性，十万卡级别的生产集群，才是检验商用能力的考场。
AI下一轮爆发，不再局限于对话交互，而是机器人、仓储等物理世界场景。谁能提供稳定、全功能、可规模化的国产GPU集群，谁就能拿到下一阶段的入场券。京东这份十万卡订单，表面是商业采购，实则是国产算力拿到进入互联网核心业务局的入场券。
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