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    MoneyFrontier峰會觀察:當國產GPU遇上Agent浪潮,算力產業釋放四大信號

    By: rootdata|2026/07/30 05:03:00
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    作者:酷撲資訊

    綜編:算力之心

    AI算力的敘事,正在從「誰有最多的卡」轉向「誰能把算力真正變成生產力」。

    7月28日,MoneyFrontier 2026新基建智算峰會在香港合和酒店舉行。摩爾線程、騰訊雲、研極微電子、芯科液冷四家企業的負責人先後登台,分別從國產GPU生態、智能體工程化、礦業轉型邏輯和數據中心工程重構四個維度,把AI算力產業鏈的底牌攤在了桌上。

    這不是一場產品發布會,而是一次行業共識的集中呈現:Token消耗正在指數級爆發,Agent正在從對話工具變成任務執行環境,傳統礦業積累的低功耗和能源運營能力開始向AI遷移,而數據中心從PoW機房轉向AIDC,本質上是一場工程體系的底層重構。

    以下是峰會上午演講的核心要點。

    一、 摩爾線程:國產GPU進入「詞元時代」

    摩爾線程解決方案部總經理趙振陽先生發表了題為《詞元時代·萬物智能》的演講,圍繞Token需求增長、國產GPU產業化路徑及智能體時代的算力基礎設施進行了分享。

    (圖1 摩爾線程嘉賓趙振陽 現場)

    演講指出,AI正在從視覺AI、生成式AI,進一步走向Agentic AI與Physical AI。隨著智能體在執行任務時持續調用模型、工具和其他智能體,Token消耗主體正在從「人用AI」擴展為「AI用AI」,產業對算力的需求也將從單點芯片性能,轉向訓練、推理、仿真、智能體運行和終端應用的系統支撐能力。

    在這一背景下,摩爾線程提出訓練工廠、詞元生產工廠和智能體工廠三套框架,分別對應模型訓練、Token生產與智能體運行。相關內容顯示,國產GPU要進入真實產業場景,已不只是硬體替代問題,而是要形成從芯片、軟體棧、訓練平台、推理框架、仿真能力到應用適配的完整閉環。

    二、騰訊雲:Agent從對話助手走向任務執行環境

    圍繞AI Agent的技術演進和企業級落地,騰訊雲南區首席架構師蔡鵬先生,帶來主題演講《智能體浪潮:從技術迸發到產業新紀元的全面重塑》。

    (圖2 騰訊雲嘉賓蔡鵬 演講現場)

    蔡鵬表示,AI Agent正在從「你問我答」的大模型應用,走向能夠理解目標、拆解任務、制定計劃、調用工具並持續反饋的新階段。智能體進入產業場景後,核心不只在模型能力,還包括記憶機制、知識管理、工具調用、Skill沉澱、多智能體協同和安全執行環境。

    在企業實踐層面,騰訊雲展示了 WorkBuddy、CodeBuddy、ADP 智能體開發平台、訓練推理平台及 AI Sandbox 等方案。相關內容顯示,企業級Agent 正在從個人效率工具,進一步走向任務執行、組織協同和生產流程重構。

    三、楊作興博士:AI算力機會更多發生在推理側

    研極微電子創始人楊作興博士為峰會帶來了主題演講《從比特幣算力到AI算力》,圍繞散熱路線、能源選擇、AI算力機會和比特幣挖礦未來等話題展開分享。

    (圖3 研極微電子嘉賓楊作興博士 演講現場)

    楊作興博士認為,對於高密度算力而言,散熱和能源已經不是配套問題,而是決定項目長期競爭力的核心變量。對比風冷、油冷和水冷後,他判斷水冷更適合未來新建及改造項目;在能源端,天然氣兼具穩定性和調節能力,是近期值得關注的增量選擇。

    對於AI算力,楊博士表示,當下訓練市場已趨於集中,真正的增量機會更多在推理側。隨著AI應用、智能體和機器人普及,推理需求將向區域、邊緣和行業節點擴散,開源模型、分佈式部署和國產芯片也將帶來新的參與空間。

    談及比特幣挖礦,他坦言行業黃金期已過,但礦業積累的低功耗芯片、能效優化和能源運營能力仍有價值。未來,礦機、天然氣、光儲和AI數據中心之間,可能形成新的協同模式。

    四、芯科液冷:AIDC轉型首先是工程體系升級

    芯科液冷CEO王沖發表《算力浪潮迭代:數據中心產業轉型機遇與現實挑戰》主題演講,重點討論傳統數據中心和區塊鏈機房向AIDC智算中心升級的現實問題。

    (圖4 芯科液冷嘉賓王沖 演講現場)

    王沖表示,傳統數據中心升級為AIDC,並不是簡單更換GPU伺服器,而是供配電、液冷、網絡、消防、承重、運維平台和交付體系的整體重構。高密度GPU機櫃正快速邁向數十千瓦乃至百千瓦級,對供電冗餘、液冷控制、消防規範和持續運維能力提出更高要求。

    他指出,存量數據中心仍有價值,土地、廠房、電力接入和一次側散熱設施可以復用。但能否完成轉型,取決於是否補齊二次側液冷、雙路供電、後備電源、氣體消防、網絡時延控制、BCIM運維平台以及標準化質量驗證能力。對傳統算力產業而言,AIDC轉型首先是一場工程能力升級。

    四個演講,四個切面,指向同一個判斷:AI算力正在進入「系統工程決勝」的階段。

    摩爾線程在做的是國產GPU從「能跑」到「好用」的全棧閉環;騰訊在做的是Agent從實驗室玩具變成企業級生產工具;楊作興在做的是把礦業十年積累的能源和工程經驗遷移到推理算力;芯科液冷在做的是把數據中心從「通電開機」升級到「零中斷、可驗證」的企業級標準。

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