2026年6月27日，面壁智能在联合OpenBMB开源社区、AGI BAR举办的“AI4AI发酵夜”活动中，由其AI Infra技术负责人李宇轩正式发布自研生产级预训练框架ForgeTrain。该框架突破传统大模型训练“堆算力、堆数据”的路径瓶颈，实测中实现同等训练目标8小时追平主流通用框架、2天性能反超，标志着“AI制造AI”研发范式落地。
当下大模型产品迭代速度已经进入“周级更新”的竞争阶段，算力供给的增长速度远跟不上模型参数、训练数据的膨胀速度，传统通用训练框架的软件栈损耗、人工适配成本过高的问题，已经成为制约大模型研发效率的核心瓶颈。
根据行业公开数据，当前主流通用训练框架对硬件算力的实际利用率普遍不足60%，剩下的算力全部损耗在通用软件栈的冗余模块、不同硬件架构的适配过程中。
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