今天，京东全球科技探索者大会释放出的信号比往年更“重”：京东云已与摩尔线程等合作伙伴打造国产万卡集群，并规划建设十万卡集群，成为国内AI云领域自主可控的超大规模算力底座，为大规模模型训练和真实场景应用提供算力支撑。
没有“试点”“探索”之类的缓冲词，信息直接落在规模、节点和场景上。据消息人士透露，集群预计2027年建成，服务于大模型训练、推理、具身智能等方向，背后对接的是京东零售、物流、仓储等核心业务，并会向生态伙伴开放算力。换句话说，这是一份奔着生产系统去的采购意向，不是用来站台的姿态。
过去国产芯片在大厂算力体系里，更多是“补充”“试点”的代名词。这一次，十万卡被直接写进核心智算集群，等于国产GPU第一次从边缘走到主机位。问题也随之而来：京东为什么敢下这个注？摩尔线程又凭什么接得住？
第一层，京东要十万卡，是物理AI逼出来的刚需
政策风向已经很明确。工信部在《信息通信行业发展“十五五”规划》中提出，要有序部署万卡、十万卡及以上智算集群，并加大国产算力芯片适配力度。这意味着，头部互联网公司的国产算力采购，正从可选项变成必选项。
更关键的是京东自身的投入节奏。2026年，京东体系AI专项研发投入计划同比增长超200%，而2025年其资本开支约为141亿元。资金重点流向具身智能、大模型算力和产业场景落地，物流智能仓、机器人被视为AI进入物理世界的主要载体。
京东手上有中国最复杂的零售、物流和仓储网络，这是物理AI最好的试验场。当AI开始从数字空间走向仓库、车辆和机器人，算力需求就不再是“多租几台云服务器”能解决的事。它必须自建算力、自建模型，形成稳定可控的底座。
物理AI对算力的要求还很“挑食”。训练策略模型需要AI计算，模拟真实环境需要物理仿真，生成合成数据需要图形渲染。只做AI加速的芯片，往往只能覆盖其中一段。摩尔线程的全功能GPU基于自研MUSA架构，单芯片可同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真、科学计算和超高清视频编解码。也就是说，物理AI需要的几种算力，它尽量收进了一颗芯片里。
第二层，摩尔线程敢接十万卡，是因为它已经跑通过万卡
大单从来不是从零开始。摩尔线程的底气，来自此前万卡集群的真实交付。
“夸娥”万卡集群基于旗舰级AI训推一体卡MTT S5000打造，此前已经在北京、无锡、杭州等城市落地。评估万卡集群不能只看单卡跑分，更要看系统稳定性。摩尔线程给出的三组数据很有针对性：集群规模扩大时，线性扩展效率可达95%；训练精度与国外主流计算卡没有明显差距，损失曲线几乎重合；断点续训机制下，有效训练时长占比超过九成。
在GPU的“终极考场”——大模型训练上，夸娥集群也完成了几次实弹演练：MoE-236B基础模型完整训练、北大EvoPhys团队全球首个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。这些都不是PPT demo，而是可以复现的完整流程。
这次京东和摩尔线程的合作也不只是“买卡”那么简单。双方计划围绕芯片、云平台到模型训练做全栈协同：联合打造JoyAI全系大模型，深度优化夸娥智算集群与xLLM推理平台，并用全功能GPU打通京东具身服务的完整链路，形成“数据—训练—仿真—部署”闭环。在国内算力厂商中，摩尔线程是目前唯一能从合成数据生成、大模型训练、仿真验证，一路做到端侧硬件部署的公司。
还有一个细节值得琢磨。十万卡集群预计2027年建成，而摩尔线程保持约一年一代的架构迭代节奏。在近期业绩说明会上，面对“听说S6000在互联网行业受到欢迎，获得较多订单，请问业绩会在什么时候体现？”的提问，公司并未否认，只是表示“以具体公告为准”。结合2027年的交付节点，市场有理由推测，京东十万卡集群后续或将看到S6000的身影。作为S5000之后的后续产品，S6000有望在算力性能和集群能力上再进一步。这意味着京东的AI工厂既有万卡级交付经验托底，也为未来升级留出了空间。
对于这次合作，京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏说得比较直接：选择摩尔线程，看中的是其在国产训练级GPU上的稀缺能力，以及大规模集群的成熟交付经验。他把这次订单视为京东云人工智能战略的关键一环，也是拥抱国产智算生态的重要起点。
摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中则把合作定义为“国产智算走向规模化商用的关键里程碑”。
过去国产GPU总被一个问题缠着：到底是“能用”还是“好用”？试点项目最多能证明“能用”，只有进入十万卡级别的核心生产系统，才能回答“好用”。京东这笔订单，等于让摩尔线程站上了回答这个问题的考场。
AI的下一个爆发点，大概率不在对话框里，而在机器人、仓库和道路上。当算力开始流入物理世界，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。京东这张十万卡订单，表面是采购，实则是给国产算力发了一张进入核心局的门票。$摩尔线程-U(SH688795)$$京东集团-SW(HK|09618)$
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