全球算力需求快速增长，自主可控要求不断提升，国产GPU如何在"能用、好用、规模可用"之间实现突破成为产业焦点。训练需要长时间稳定运行和高效并行扩展，推理则强调吞吐、时延与成本控制。这两端能力缺一不可，也正是"训推一体"工程价值上升的原因。
国产GPU的突破不是孤立的技术进步，而是整个产业链协同创新的结果。从芯片设计、模型训练、应用推理到生态建设，每个环节都在相互支撑、相互促进。摩尔线程在训练和推理两大关键领域的成功实践，为国产算力的规模化应用奠定了基础。抓住2025-2026年这个战略窗口期，加快国产算力的生态完善和应用推广，对保障国家科技安全、推动人工智能产业健康发展至关重要。