摩尔线程“AI Coding Plan”发布：国产算力与大模型的首次工程化集成
2025年2月3日，摩尔线程正式推出智能编程服务“AI Coding Plan”。与此前业内同类尝试不同，该服务的核心突破在于首次实现了国产全功能GPU从硬件底座到大模型服务的端到端闭环，标志着国产算力在AI原生应用领域进入工程化落地阶段。
技术架构：自研芯片与优选模型的深度耦合
服务基于摩尔线程自研的MTT S5000数据中心GPU芯片提供算力支持。该芯片采用第三代MUSA架构，针对AI推理场景进行了指令集优化。在模型层面，并未采用自研通用大模型，而是集成经过定向优化的GLM-4.7代码专用模型。这种选择体现了务实的技术路径：在保证代码生成核心能力的前提下，缩短研发周期并利用成熟模型在代码领域的专业能力。关键工程挑战在于将GLM模型高效部署于国产GPU计算生态，团队通过定制化的推理框架，解决了算子适配与内存调度问题，实现了模型在MTT S5000上的高效稳定运行。
性能定位与实测数据
官方披露的测试结果显示，在基于国产软硬件栈的典型开发环境(如统信UOS、麒麟OS搭配国产CPU)中，该服务处理常规代码生成任务的端到端响应时间低于500毫秒。在针对MUSA计算平台特有API的代码补全与注释生成场景中，其准确率较通用编程工具提升约25%。服务支持本地化部署，模型与数据均可运行于企业内部隔离环境。
生态策略：瞄准国产化替代的关键痛点
“AI Coding Plan”并非面向通用编程市场，其明确聚焦于正在进行信创替代或基于国产GPU进行原生开发的企业与科研机构。服务深度集成了对MUSA、OpenHarmony等国产平台开发套件的支持，能显著降低开发者从CUDA等传统生态迁移的学习成本与时间损耗。据参与内测的某工业仿真软件厂商反馈，在移植核心计算模块时，该工具能将平台相关代码的重写工作量减少约40%。
行业意义与待验证环节
此次发布的核心价值在于验证了以国产GPU为底座的AI服务商用可行性，为整个国产算力产业链提供了从硬件、驱动、框架到上层应用的一个完整参考案例。当前主要待观察环节在于大规模并发下的服务稳定性，以及面对各行业极端长尾代码需求时的泛化能力。摩尔线程表示，后续将通过与ISV(独立软件开发商)共建垂直行业知识库的方式持续迭代。
结论
摩尔线程“AI Coding Plan”的推出，是国产算力从“可用”迈向“好用”阶段的一次具体实践。其技术路径选择——以自研硬件承载成熟领域模型，解决特定生态的工程效率问题——为行业提供了一个聚焦且可落地的范本。其最终成功与否，将取决于在真实复杂的产业环境中能否持续降低开发门槛，形成真正的生产力工具闭环。
