WAIC 2026：沐曦在GPU展台腾出核心位置给十大开源社区，背后是其“开源底座”战略的全面铺开

在WAIC 2026上，沐曦展示了多款新品：曦景S600超节点（单机柜64张GPU，可扩展至万卡集群）、曦索X300系列科学智能GPU，以及Agent体验区。但展台最核心区域是专门为十个开源社区预留的，包括龙蜥、vLLM、SGLang、PyTorch基金会等，并设计了开源社区打卡路线。

沐曦将开源视为打破CUDA生态垄断的关键。其自研的全栈计算软件MXMACA的目标是降低迁移成本，让开发者原有代码无需改动即可运行在沐曦GPU上。沐曦建立了一套自动化测试体系，对GitHub上近5000个热门开源项目进行全量测试，其中92%的项目无需修改代码即可运行。对PyTorch 2.8，MXMACA完整兼容全部2410个GPU算子，且在新版本PyTorch发布后一周内即可完成适配。在vLLM生态中，沐曦仅深度调试了五六十款主流模型，其余由在校学生完成验证，绝大部分开箱即用。

沐曦采用“upstream first”策略，将代码直接贡献回上游社区，与社区共同迭代，而不是拉取源码后自行适配。沐曦已开源53个软件仓库，占整体软件栈的15%-20%，并持续扩大。沐曦成为中国第一家与vLLM官方签署合作协议的芯片企业，合作覆盖软件适配、开源活动、商业协同，其硬件已进入Red Hat+vLLM的官方硬件货架。

十个开源社区对应Token生命周期的每一层：底层操作系统与资源调度（龙蜥、Red Hat、CNCF、蜜瓜智能），沐曦与龙蜥联合解决了GPU驱动随内核小版本升级而需要重新打包的问题；中层训练与推理框架（vLLM、SGLang、PyTorch基金会、九源联合体），过去两年性能年提升超100%；顶层开源运营与治理（模力方舟、木兰开源社区），沐曦联合木兰社区制定开源规范与大模型分级标准。

此外，沐曦与北大团队研发的编译器TileLang（对标OpenAI Triton）进行共建，2024年下半年起投入，今年多款主流大模型的核心算子已基于此编译器开发。沐曦围绕TileLang开设多期实战训练营，吸引500余名开发者参与；今年将启动“揭榜挂帅”，规划6本配套教材已出版4本，8大基础课程进入上海交大、浙大等20多所高校。

沐曦CTO杨建博士表示，目标是打造“AI时代的Android”——持续开放核心全栈软件，打通从操作系统、大数据处理到大模型训练推理的完整链条，让客户乃至其他芯片厂商都能基于此建立通用、好用、易用的底层算力生态。他认为，未来全球700万GPU/AI开发者中，至少650万人接触沐曦工具链后一天内即可上手。沐曦当前生态中有50万开发者，长期目标是在2029-2030年将专属生态开发者规模扩至500万。

在Agent浪潮下，沐曦观察到Token消耗增速已超过底层基础设施扩容速度，但开源世界正在通过“透明卷”方式加速优化，例如同一张GPU每秒产量从100个Token提升到200-300个，Agent侧也在通过Skill等方式压缩成本。沐曦还分享了一个真实案例：一家互联网公司的产品经理外出用餐期间就利用AI编程工具和沐曦公开文档完成了模型适配。