摩尔线程开源了TorchCodec-MUSA，实现了PyTorch编解码库的硬件适配，支持无缝迁移至国产GPU，提升视频处理效率，简化开发流程，降低使用门槛，推动国产GPU在AI训练中的应用。

摩尔线程开源MUSA加速版MONAI 1.5.0，专注于AI医学影像，提升国产算力。MONAI框架连接学术与临床，已下载350万次。MUSA软件栈优化性能，推动医学AI应用与国产生态发展。

文章探讨了AI行业的投资策略与风险，建议投资者根据目标和风险承受能力选择股票。DeepSeek提议将资金分配为70%投资于全球龙头企业如英伟达，30%投向有潜力的国产芯片公司，以实现风险与收益的平衡。同时指出，电力供应是AI发展的瓶颈，未来市场将由少数巨头主导。

摩尔线程在香港举办的SIGGRAPH Asia 2025上，凭借自研技术LiteGS在3D Gaussian Splatting重建挑战赛中获银奖，展示了其在图形渲染技术上的实力。LiteGS实现高效渲染，提升图像质量，适用于AI场景，并已开源，推动三维重建与渲染技术的发展。

摩尔线程上市后募集75亿资金，99%用于理财，引发公众愤怒和广泛批评，质疑其重理财轻研发。尽管有分析认为此举合规合理，但市场情绪和舆论压力依然显著。

摩尔线程上市引发市场热潮，被誉为“中国的英伟达”。尽管市值大幅上涨，但行业竞争激烈，未来前景不明，投资者需谨慎，建议及时止盈。

摩尔线程发布了Torch-MUSA v2.7.0，增强了PyTorch深度学习框架的功能和性能，支持统一内存设备，算子超过1050个。新版本集成muSolver和muFFT，加速复杂计算，新增动态双精度转换和分布式检查点功能，优化内存使用和计算效率，未来将持续跟进PyTorch更新。

摩尔线程发布了Torch-MUSA v2.1.1，增强了对大规模深度学习模型的支持，优化了编译性能和内存管理，新增分布式训练和3D支持，简化了集成流程，提升了用户体验。

在2025中国算力大会上，中国移动与多家合作伙伴启动智算开放互联OISA生态共建战略，发布OISA 2.0协议，推动智算产业技术创新与生态协同。新协议支持1024张AI芯片，带宽突破TB/s，降低互联时延，助力大模型训练与高性能计算。摩尔线程参与标准制定，推动国产软硬件生态发展。

摩尔线程于8月20日发布了v310.120显卡驱动，支持Windows 11 24H2，WDDM驱动升级至3.2，OpenGL更新至4.4，提升了Blender等软件的支持和游戏性能，多个热门游戏帧率显著提升。用户可通过官网下载最新驱动。

我国人工智能技术产业取得显著进展，已建立AI芯片与大模型的适配标准化体系。摩尔线程的MTT S4000成功通过适配验证，具备强大算力和多种计算精度，推动国产AI基础设施发展。

DeepSeek于3月24日发布了DeepSeek-V3-0324版本，显著提升了推理、代码生成和中文写作能力，尤其在逻辑推理和代码生成方面表现优异。摩尔线程的全功能GPU技术支持了这一升级，展示了其在AI大模型领域的优势。未来，摩尔线程将继续与生态伙伴合作，推动GPU技术应用。

摩尔线程于3月18日发布MT vGPU 2.7.0，首次支持国产GPU云电脑的DirectX 12，提升图形渲染性能和兼容性。新版本支持8K显示、144Hz刷新率和10bit HDR，兼容性提升15%，优化云电脑在办公和教育等场景的应用，推动其向核心生产力工具转型。

阿里云于3月6日开源推理模型QwQ-32B，摩尔线程迅速支持。QwQ-32B在多项基准测试中表现优异，超越OpenAI-o1-mini，推动AI技术发展，摩尔线程积极支持开发者进行AI创新。