国産GPUがオープンソースの集いを開催、SGLangなど主要開発者を招集
モーアスレッド（Moore Threads）がSGLang×MUSAミートアップを主催し、SGLang、TileLang、Mooncakeなどのトップオープンソース開発者が集結。国産GPUが大規模モデル推論のオープンソースエコシステムに完全統合されつつある最新成果を披露し、国産GPUの競争がハードウェアスペックからエコシステム構築へと移行していることを示した。
中国のGPUメーカーであるモーアスレッド（Moore Threads）は、オープンソースAIインフラへの戦略的な進出を進めている。2026年5月14日、同社は北京でSGLang × MUSAミートアップを開催し、オープンソースAIコミュニティで最も影響力のある開発者たちを招集した。参加者リストはGitHubの有名人録のようだった。大規模言語モデル向け推論フレームワークのトップであるSGLangのコア開発者BBuf（Xiaoyu Zhang）、次世代オペレータープログラミングエコシステムTileLangのメンテナーTang Zhengju、人気のKVCache分離・転送ツールMooncakeの主要コントリビューターMa Teng、北京人工智能研究院（BAAI）からTriton/FlagOS AIコンパイラに取り組むXiao Hang、そしてハードウェアに特化した精力的な開発者R0CKSTARが名を連ねた。
「SGLang × MUSA」と題されたこのミートアップは、国産GPUにとって重要なマイルストーンとなった。MUSAはモーアスレッドが設計した統一コンピューティングアーキテクチャであり、開発者の摩擦を最小限に抑えることを目的としている。主要なメッセージは、国産GPUはもはやハードウェアスペックだけではなく、エコシステム競争に突入したということだ。
BBufはSGLangの2026年第2四半期ロードマップを発表し、DeepSeek V4向けのフルスタック最適化（W4A16量子化、MegaMoE高速化、スパースアテンション）を強調した。特筆すべき指標として、SGLangのP/D分離アーキテクチャが12台のH100ノードで入力52.3kトークン/秒/ノード、出力22.3kトークン/秒/ノードを達成し、DeepSeek公式API比で5倍のコスト削減を実現した。
モーアスレッドのエンジニアR0CKSTARは、SGLang on MUSAがDeepSeek、通義千問3.5、GLM-4.5、FLUX、Wanなど、ほぼすべての主要大規模モデルを即座に実行できることを実証した。MUSAの3層CUDA互換スタック（torch_musa、torchada、mthreads-ml-py）のおかげで、CUDAコードの99%が1行のインポート追加だけで動作する。5月12日時点で、モーアスレッドはSGLangメインラインに47件のPRを提出し、41件がマージ済みで、環境構築から分散推論までエンドツーエンドのサポートを達成している。
BAAIのXiao Hangは、MUSA上でのDeepSeek V4のデイゼロ適応を披露した。FlagOSのTritonオペレーター最適化とモーアスレッドのSQMMAテンソル加速エンジンにより、ファーストトークン遅延を56.7%削減し、スループットを23%向上させた。主要オペレーターの最適化効果として、FP8行列乗算は平均8.85倍、スパースアテンションは平均6.01倍の高速化を達成した。
Tang ZhengjuはTileLangの可能性を実演した。FlashAttentionを50行のPythonコードで記述し、エキスパート手書きCUDAと同等の性能を達成。GEMMオペレーターでは15行でCUTLASSに匹敵し、コード量を90%削減した。
Alibaba CloudのMa TengはMooncakeの最新進捗を発表した。RDMA P2P重み更新により、Kimi K2の1Tモデル重み同期時間が53秒から7.2秒に短縮（7.37倍高速化）。EPD 3段階分離アーキテクチャでマルチモーダルモデルのファーストトークン遅延を6～8倍削減、HiCache + Mooncakeバックエンドでマルチターン会話のキャッシュヒット率90%超を達成した。
これらの取り組みは、SGLang（推論フレームワーク）、MUSA（GPUプラットフォーム）、FlagOS/Triton（オペレーター最適化）、TileLang（低バリアカーネルプログラミング）、Mooncake（KVCache管理と本番デプロイ）という完全なエンジニアリングチェーンを形成している。
モーアスレッドのCTOである張鈺勃（Zhang Yubo）は、MUSAの設計思想として、開発者が全く新しいパラダイムを学ぶ必要がないことを強調した。この哲学は上流プロジェクトへの受け入れにとって極めて重要であり、低侵入性、保守性、再利用性を確保する。同社はプライベートフォークの維持からメインラインプロジェクトへの積極的なコントリビューターへとシフトしている。
その意味は明確だ。国産GPUエコシステム戦略は、受動的なアダプターから能動的な共同構築者へと進化している。CI/CD、上流PR、デイゼロサポート、継続的最適化といった大規模モデル推論の真のエンジニアリングネットワークに自らを組み込むことで、モーアスレッドはグローバルなオープンソースステージでの長期的なプレイヤーとしての地位を確立しつつある。国産GPUのハードウェアスペックが主導する時代は終わり、エコシステム競争の新時代が始まっている。