国产芯片大杀器！全栈开源，断网狂飙千亿模型

新智元报道 一张96GB显存的专业卡卖 13.8万元 ，一套128GB的DDR5内存逼近 2.5万元 。 连一向淡定的库克，都在财报会上把这轮内存暴涨形容成 「百年一遇的洪水」 。 离谱的是， 硬件越贵，AI公司越往本地端猛砸。 OpenAI刚被曝一口气买下数万台Mac，专门用来训练能自己操作电脑的Agent。 原因很简单，24小时连轴转的Agent如果全搁在云端跑，光Token费就能把账单烧穿， 大模型往端边搬家已经是明牌。 但把芯片和内存买回来，只算交了半张门票。 要把大模型做成一台稳定好用的终端产品，模型适配、框架打通、性能调优，如果有现成的工具和经验，开发团队就不用样样从头摸索。 今天的生态合作伙伴大会上，后摩智能宣布， 整套AI生态软件栈将全面开源！ 从拿到模型到做成产品，整条工具链全部开源。 到明年1月， 15个开源项目 会陆续上线。 M50芯片量产还不到一年，就已经有 150多款终端产品定下要用它，合作客户破百，甚至把1220亿参数的大模型塞进了一个300克的小盒子。 这套软件栈，就是在这些项目里逐步开发、验证和完善的。 一整条AI落地流水线，全开源了 做一个离线会议助手，看起来只要三步：录音转文字、大模型写纪要，最后存进电脑。 真正动手，难题才冒出来： 模型要塞进有限的内存，推理要适配芯片，语音识别和大模型还得协同运行。 好不容易跑通，后面还有性能调优、稳定性测试和上线维护。 更麻烦的是，下一家团队做同类产品时，这些工作往往还要重来一遍。 后摩这次开源的工具链， 一口气覆盖了从拿到模型到产品上架的全过程，一共分四层。 第一层是模型处理工具。 开发者拿到一个新模型，先用它做 量化（把模型压小）、编译和精度评估 ，把它转换成芯片能跑的格式。 平时往端边设备里塞模型，往往得先把模型硬压成低精度格式，精度一掉，工程师又要花大把时间调优往回找补。 而 M50原生支持浮点计算 ，开发者完全可以按需求 直接用浮点格式部署，从源头上少掉一层折腾。 第二层是推理框架、算子库和运行时。 这一层相当于 芯片上的总调度 ，负责把计算任务精准派发下去，并针对M50的存算一体架构做贴身优化。 模型跑得快不快、占多少内存、功耗能不能压住，全看这一层的调度功力。 第三层是领域套件、模型流水框架和中间件。 它负责 让多个模型像交响乐团一样配合干活 。还是说那个会议助手，语音转文字、文字转纪要、纪要存进应用，中间的每一次交接，都靠这一层来丝滑搞定。 第四层是部署运维工具。 产品交付之后，后续的升级、监控、大批设备的管理，全归它管。 这些硬核工具，后摩准备分三批开源。 第一批是对llama.cpp、vLLM的适配版 ，这俩可是开发者圈子里最常用的开源推理框架。 大家不用换习惯，用着最顺手的工作流，就能接入后摩芯片。 第二批是后摩自研的推理框架 ，针对自家芯片做深度优化，性能能发挥得更足。 第三批是中间件和各类工具 ，帮你把一堆散装模型的能力， 串成一个能卖钱的产品。 整个开源清单里， ModelZoo（模型示例库）、推理引擎、领域套件一应俱全。 连用来管理大批加速卡的Kubernetes基础设施和NPU卡集群管理平台，也一并放了进来。 现在去GitHub搜houmo-ai，已经能看到postmo-modelzoo、postmo-quantflow、vllm-postmo，以及llama.cpp、vLLM的适配版本了。 拿已经公开的postmo-modelzoo来说，它就像一份 开箱即用的「实战样板间」 。 从量化编译、性能评估到最终部署，每一步都有现成的代码和工具可以直接对照上手， 推理示例横跨Linux、Windows 11和Android三大平台。 光是模型目录就一口气列了 15个大类 ，语音识别、语音合成、大语言模型、视觉语言模型、图像生成、全模态全在里面。 用后摩自己的话说，这次开源就是要做到 「最佳实践共享无保留」 。 150多款产品，押注同一颗芯片 150多款产品押注同一颗M50，意味着这颗芯片要同时闯过 Agent Computer、智能移动终端、具身机器人和边缘推理 四道截然不同的关卡。 有的设备极其挑剔功耗，有的连网线都不让插，还有的必须跑在纯血国产系统上。 Agent Computer：300克的盒子，跑1220亿参数 Agent Computer，简单说就是 专门用来跑AI Agent的电脑 。最具代表性的，就是 联想的AI主机P7 。 这台主机 只有300克，一只手就能托住。整机最大功耗30W，插个充电宝就能带走。 就算拔掉网线，也能在本地跑1220亿参数的大模型！每秒输出50个Token，上下文最长支持128K。 它搭载的是后摩M50芯片。 典型功耗为10W，可提供160TOPS的INT8算力，最高支持48GB LPDDR5/5X内存。 Agent可能需要7×24小时运行，还会持续处理邮件和私人文件。 如果放在云端跑，每个月要交一大笔Token费，数据交出去也不放心。 换成P7， 一次性买断硬件，本地推理就无需再按Token向云端付费。 后摩管这叫 「端边Token工厂」 。 初创公司Deepshard打造的 Truffle 1 ，直接把自己定位成 7×24小时在线的「私有 AI 外脑」 ，此次与后摩合作的版本同样搭载M50芯片。 你交给它的项目资料、日常聊过的工作习惯， 都会留在设备本地 。之后处理同一个项目，Agent就能 直接调取这些长期记忆 ，省去每次都要从头交代背景的麻烦。 只要你点头授权，它就能自己钻进Slack和Gmail里帮你查消息、翻邮件， 等到真要动手发信或执行操作时，再交由你拍板确认。 哪怕你关掉对话框去忙别的，开发者写好的后台应用也能定时往里喂入最新的项目进展，让它时刻保持信息同步。 对于开发团队来说，平时顺手的工具 直接走MCP就能接进来 ，现有的软件也不用推倒重写， 调一下兼容OpenAI格式的接口，就能直接跑在这台设备的本地模型上。 同样是这个场景，绿联把M50塞进了 家庭 AI 中枢HomeAgent HA100 Pro 里。家里的私密照片、监控画面， AI在本地就能识别、整理，不用上云。 聊趣智能更会玩，他们的 ClawHouse X1给Agent配了个可定制的全息形象 。放在办公桌上，它是帮你理日程的数字员工；搬进书房，就成了陪孩子练对话的学习伙伴。 智能移动终端：彻底断网跑35B的纯血国产本 有些单位的电脑，天生就不能插网线。 在政务、金融证券这些行业， 「离线可用」是硬要求。 长城N90 Pro笔记本 走的是全栈国产路线，装的是银河麒麟V11系统， 靠着M50在完全断网的状态下跑35B大模型，每秒30个Token ， 写文档、做纪要都可以离线完成。 M50能跑通麒麟系统，是因为它 适配了主流的操作系统和 CPU 架构 。后摩表示，M50是 国内唯一做到这一点的高算力端边 AI 芯片。 具身机器人：记得住全家人习惯的AI管家 到了客厅，星灵陪伴机器人面临的是另一道题。 它得察言观色读懂人的情绪，还要在日复一日的陪伴里记住一家人的生活习惯。 客厅里的一举一动全是私密数据，谁都不放心传上云端。 装上自带160TOPS算力的M50后， 星灵把情绪感知和