趋境科技携手摩尔线程，国产Token方案性价比超越国际算力

2026年9月3日，趋境科技与摩尔线程签署战略合作协议。双方将基于趋境科技自研的国产PD异构技术，与摩尔线程MTT S5000智算卡、MUSA软件平台深度融合，推进国产化高品质AI Token工厂建设，并共同推出以Token Pod（Token超节点）为载体的联合解决方案。

目前相关方案已投入生产，承接头部模型厂商官方业务的真实Token流量。在同等生产服务标准下，方案兼具国产算力的生产级性能与AI Token成本优势，整体性价比超越国际先进算力，率先推动国产PD异构推理进入生产环境。签约仪式上，趋境科技Token事业部总经理刘显赫与摩尔线程战略销售事业部副总经理费靖然代表双方签约，双方高管团队出席。

竞争焦点转向Token生产效率

随着大模型应用进入规模化商业落地阶段，基础设施竞争正从单卡性能转向系统级Token生产效率。评估一套方案的价值，关键不只是硬件能否运行模型，还包括既定服务目标下每一枚高品质AI Token的生产成本。

趋境科技与摩尔线程的联合方案，把资源优化重点放在Prefill与Decode两个阶段：MTT S5000负责Prefill阶段的输入计算与KV Cache生成，与承担Decode阶段Token生成的高带宽GPU协同工作。凭借高密度AI算力、原生FP8精度和MUSA软件生态，MTT S5000能将Prefill从传统推理链路中解耦，形成可独立供给、独立计费、独立优化的算力资源池。趋境科技再通过自研国产PD异构技术完成模型深度优化与跨设备协同，把不同类型算力整合为统一、稳定的端到端推理服务。

这种配置减少了Prefill阶段对高成本资源的占用，也避免按照单一阶段的峰值需求配置整套基础设施。在当前项目同等生产服务标准下，4至5台MTT S5000组成的Prefill资源池，输入Token处理性价比已超过国际先进算力方案。

从实验验证走向规模生产

生产环境会面对高并发、超长上下文和持续流量波动等复杂要求，直接考验国产算力的显存管理、跨设备协同和服务稳定性。实际生产数据显示，在国产头部大模型的复杂业务场景下，MTT S5000与趋境科技国产PD异构方案协同运行，平均生成速度超过50 TPS，KV Cache命中率超过90%，稳定性达到99.9%，并具备生产级低首Token时延。经过多轮性能迭代与专项优化，MTT S5000已跨过模型兼容和测试验证阶段，正式进入高品质AI Token生产链路。

这些成果也验证了趋境科技“少模型、深优化”的技术路线。该路线将核心工程聚焦在具有明确规模化需求的重点模型，持续围绕模型、芯片、推理系统和真实业务负载进行优化，衡量标准是在实际运行中兼顾时延、吞吐、稳定性、精度、长上下文处理与成本。优化过程中形成的模型配置、流量特征和运行策略，也沉淀到ATaaS平台，形成可复用的生产能力。

共建国产化AI Token工厂

本次合作的核心目标，是共同建设可以承接真实业务、持续生产高品质AI Token的国产化Token工厂。摩尔线程提供MTT S5000智算卡与MUSA软件平台，趋境科技以Token Pod为交付载体，将相关硬件与自研国产PD异构推理系统、ATaaS平台及运营服务深度融合，形成从基础设施到持续运营的专属推理集群。

Token Pod支持共享KV Cache、流量感知配置、弹性扩展与故障隔离，可适配国产和国际主流硬件组合，按业务需求灵活配置和扩展。截至2026年8月，趋境科技已完成日均万亿级高品质AI Token生产项目共建，并在多个项目中形成日均千亿级生产能力。未来，双方将深化技术联合、标准共建与生态协作，拓展在互联网企业、前沿基础模型公司、运营商等关键基础行业的合作，推动国产PD异构推理进入更广泛的生产场景。