维端网当AI从大模型训练走向智能体，再进一步进入机器人、物流、制造等真实场景，算力的角色正在发生变化。它不再只是支撑模型训练的基础资源，而正在成为连接数据、模型、智能体与物理世界的核心基础设施。
在2026年9月9日的JDD京东全球科技探索者大会上，摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中宣布，京东与摩尔线程将共建十万卡AI工厂，覆盖大模型训练、词元生产、智能体训练等场景，并面向全行业服务具身智能发展。
更值得关注的是，这座十万卡AI工厂的最终目标，并非单纯打造一个超大规模算力集群，而是助力京东打造“世界最大的物理世界运营中心”。从这个意义上看，十万卡只是一个开始，京东与摩尔线程正在探索的，是AI基础设施从“算力中心”走向“智能生产中心”的新路径。
从“堆算力”到“造智能”，AI工厂正在成为新的基础设施形态
AI基础设施的竞争很大程度上围绕GPU数量展开，千卡、万卡集群成为衡量企业AI能力的重要指标。但随着大模型进入规模化应用，单纯增加算力规模已经不够，真正的挑战开始转向如何让算力持续、高效地转化为模型能力和业务价值。
此次京东与摩尔线程共建十万卡AI工厂，正是在这一背景下出现。其覆盖的不仅是大模型训练，还包括词元生产、智能体训练等环节，本质上是在构建一套完整的“智能生产体系”。算力不再只是模型训练的一次性资源，而成为持续生产Token、模型和Agent的基础设施。对于摩尔线程而言，这也意味着国产GPU的竞争正在从单芯片性能进一步走向集群规模、软件生态和产业应用能力；对于京东而言，则意味着其AI基础设施正在从支撑内部业务，逐渐走向面向更大范围产业场景的智能基础底座。
京东的优势不只是算力，而是连接真实世界的海量场景
十万卡真正的价值，很大程度上取决于这些算力最终服务什么。与单纯的AI基础设施企业相比，京东最大的优势在于拥有大量真实的物理世界场景：仓储、物流、供应链、零售以及大量机器人和智能设备。这些场景每天都在产生数据，同时也提出大量需要AI解决的问题。一个仓库里的机器人如何调度，一件商品如何预测需求，一条配送路线如何优化，一台机器人如何理解环境并完成任务，本质上都需要算力、数据、模型和智能体协同工作。
在维端网看来，京东与摩尔线程的合作，并不是简单的“算力采购”，而更像是一次“算力+数据+场景”的结合。京东提供真实业务世界，摩尔线程提供国产GPU和算力底座，双方共同把算力转化为可以执行任务的智能。当AI开始参与仓储调度、物流运营和供应链决策时，京东所构建的就不再只是一个数字化平台，而可能逐步形成一个由AI驱动的物理世界运营体系。
从智能体到具身智能，十万卡瞄准的是AI的下一站
如果说大模型让AI获得了“理解和生成”的能力，那么智能体和具身智能则进一步要求AI拥有“规划和行动”的能力。机器人要真正进入仓库、工厂和家庭，需要理解真实环境，需要大量视觉和动作数据，需要通过仿真不断训练，还需要在现实世界中获得反馈。这意味着未来AI算力需求将从传统的大模型预训练，进一步延伸到后训练、强化学习、世界模型、智能体以及具身智能等环节。
此次十万卡AI工厂，实际上为这种新型AI应用提供了规模化算力基础。更重要的是，一旦“数据—训练—模型—Agent—机器人—现实反馈”形成闭环，AI就不再停留在屏幕之内，而是开始真正进入物理世界。因此，京东与摩尔线程此次合作的想象空间，并不在于简单增加十万张GPU，而在于能否以此为底座，让算力持续产生智能，再让智能进入真实世界创造价值。这或许才是“世界最大物理世界运营中心”背后更值得关注的产业命题。
