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晶片性能，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，而是要形成從晶片、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、分佈式部署和國產晶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晶片、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。

04 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、維運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、消防規範和持續維運能力提出更高要求。

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維運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。

一、 摩爾線程：國產GPU進入「詞元時代」

二、騰訊雲：Agent從對話助手走向任務執行環境

三、楊作興博士：AI算力機會更多發生在推理側

04 芯科液冷：AIDC轉型首先是工程體系升級

一、摩爾線程：國產GPU進入「詞元時代」

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