MoneyFrontier 2026新基建智算峰会28日内容精选

7月28日，MoneyFrontier 2026新基建智算峰会进入第二天。来自投资机构、AI及Web3产业生态的多位嘉宾出席活动。以下第二日峰会主要内容，由金色财经整理。

摩尔线程赵振阳：词元时代，万物智能

在第二日上午的开场演讲中，国内GPU知名厂商摩尔线程解决方案部总经理赵振阳以“词元时代，万物智能”为主题展开分享。赵振阳在演讲中表示，AI的发展历程大致可分为四个阶段。首先是视觉识别阶段，人脸、工业瑕疵、智慧城市视频图像识别，依靠静态视觉算力。

其次是2022生成式AI阶段，大模型对话、文档生成、办公内容创作，文字类Token消耗起步。再次是2025 Agent元年，AI 自主完成写代码、邮件、工作总结、PPT，代表产品有AutoCode、CodeX、Claude Code。这一阶段AI自主消耗Token，用量指数暴涨。他表示，2024年初全网Token消耗0.万亿，2025年中达30万亿，2026年初暴涨至140万亿。当前代码类Agent占Token消耗1/3、通用智能应用1/3、通用聊天1/3、数据转换仅为6%。赵振阳称，AI发展的下一阶段将是物理AI（物理 Agent）阶段，人形机器人、工业特种机器人、高危作业设备普及。他认为，叠加国内老龄化国情，物理AI将成为下一轮最大增长风口，Token需求会继续陡峭上行。

在谈及摩尔线程核心战略时，赵振阳称，摩尔线程旨在全功能GPU支撑三大AI工厂，依托自研MUSA 软件栈、KUAE智算集群，打造训练工厂、词元（Token）工厂、智能体工厂，实现算力自主可控、数据主权。他表示，在模型训练方面国产卡可对标国际顶级显卡：依托集群能力，KUAE支持万卡～10 万卡弹性扩容；通用模型 MFU 算力利用率 60%，MoE 混合专家模型 40%，集群线性扩展效率 95% 以上，达到国际水平；模型精度和英伟达高端卡误差低于 0.1%。通过ACP/ACM 通信卸载技术，节省 15% 计算核通信开销，算子融合带来 1.3~1.4 倍性能提升。企业依托国产硬件+自有私有数据，可自主训练垂类模型，掌握 AI 数据主权，摆脱海外算力绑定。

赵振阳称，高质量Token有两大标准：推理延迟（TTFT）足够短、输出稳定。在摩尔线程的解决方案中，全栈推理软件适配 S-Jour MUSA、VRL MUSA、ONYX、Llama CTP，兼容 TensorFlow、PyTorch 等传统 AI 框架，单卡覆盖图像处理、科学计算、AI 推理全场景。GLM 模型精度对齐英伟达，单卡吞吐为 H20 两倍。Prefill 用 S5000、Decode 搭配 H100，3 台 S5000+2 台 H100 实现等同于 9 台 H100 的算力，Token 产出效率提升 1.87 倍，TTFT 延迟下降 56%。

在终端硬件上，赵振阳介绍摩尔线程的AI Cube以及AI Book。AI Cube为家庭/办公本地智能中枢，集成 AI Agent、AIPC、本地私有云存储，实现全屋本地智能管家。而AI Book作为笔记本终端，兼容Windows、安卓、摩尔线程自研AI OS，预装本地Agent，算力下沉终端，适配信创生态。

最后，赵振阳还表示，摩尔线程的MUSA生态全兼容 CUDA，降低适配成本。API、算子、逻辑层全方位对齐 CUDA，原有 CUDA 开发代码可直接在 MUSA 原生运行。此外，摩尔线程还设立了配套的人才计划，培养 GPU 全栈研发人才，完善国产软硬件生态。

芯科智能CEO王冲：高密度AI GPU集群落地的基建解决方案

在上午第二场演讲中，芯科智能CEO王冲从产业的一线视角分享的AI及算力基建方面的见解。在开场白中，王冲表示芯科智能承接摩尔线程及腾讯云的下游厂商硬件，聚焦 AIDC 机房散热、电力、改造、出海基建全工程落地。他表示，传统机房（区块链风冷机房）与AI机房有着本质差异。传统风冷机房单机柜功率上限为15kW，无一二侧换热且控温误差大，供电方式多为单路市电，无冗余，出现故障只能被动维修；高密度AIDC机房单机柜功率主流达到60~150kW，液冷分一二次侧，温控波动控制在1℃内，GPU性能稳定，双路市电+UPS+柴油发电机供电，对标T3机房标准，运维方面可全链路物联网主动预警，液冷、电力、网络实时监控。

王冲表示，企业在进行AI基建时可重复利用土地厂房、户外土建、原有一次侧散热冷塔、电网主干，但二次侧液冷、冗余配电、气体消防以及隔音降噪等均需重新设计。他同时称，企业在算力基建转型时可通过三条路线：1）轻资产路线：改造原有场地做算力托管；2）重资产路线：自建机房采购国产/海外GPU，对外出租算力；3）云服务：硬件+运维打包为算力云。

腾讯云蔡鹏：智能体浪潮——从技术到产业新纪元的全面重塑

腾讯云南区首席架构师蔡鹏在第三场演讲中以“智能体浪潮——从技术到产业新纪元的全面重塑”为主题，分享了腾讯云对于智能体（AI agent）发展趋势的观察。蔡鹏表示，当前大模型从对话聊天（Chatbot）进化为可自主闭环执行的智能体，记忆机制、工具调用、多Agent协同是三大底层支柱。腾讯目前已经依托混元大模型构建全栈落地体系。

他在演讲中称AI Agent 底层技术大致分为以下发展链路：

• 基础底座：2017 年 Transformer 架构奠定大模型根基；

• 记忆层革新：抛弃老旧滑动窗口记忆，升级四层分层记忆架构（原始数据→结构化记忆→分场景记忆→远期记忆压缩），解决长对话遗忘、模型 “变笨” 问题；粤港澳大量创业公司聚焦记忆层创业；

• 工具调用标准化：Function Call → MCP → MCO 接口规范，外部工具调用标准化；

• A2A（Agent to Agent）协议：支持多个智能体组队协同完成复杂任务；

• 万物 Skill 化：传统 ERP、CRM、SaaS 软件全部可封装为智能体可调用的 Skill，软件行业从烟囱式独立开发走向技能共享生态。

蔡鹏还介绍了腾讯 Agent 产品落地的数据情况：

• Workbody 办公智能体：2026 年 6 月 MAU 破千万，月活是行业 2~5 名总和；支持个人超级助手、团队多 Agent 协同，即将上线 IM 聊天功能，打通企业微信、飞书、钉钉；适配信创服务器 / 终端，落地广东省政府私有化政务 AI 助手；

• Codebody 代码智能体：适配 IDE、插件、CLI 三种模式，招商局、大型制造业全员用于研发提效；配套 TAPD、腾讯设计、DevOps 研效工具，形成完整开发工程闭环；

• 低代码开发平台 ADP：支持对话生成可视化 Workflow，不用拖拉拽，自然语言快速搭建 AI 业务管线。

蔡鹏称，腾讯混元3正式版稳居Openrouter性价比榜单首位，混元4规划冲击万亿多模态参数。自研AIinfer、Runtime平台，适配PD分离推理，兼容多品牌GPU集群。腾讯云发布的AI Sandbox解决方案可有效隔离Agent运行环境，管控权限、规避数据泄露。

研极微董事长杨作兴：从比特币算力到AI算力

神马矿机创始人、研极微电子董事长杨作兴博士作为上午场次最后一位演讲嘉宾，以“从比特币算力到AI算力”为主题，分享了比特币POW算力基础设施在AI时代如何创造新价值。杨作兴表示，比特币挖矿为AI铺垫了散热、芯片、低成本硬件方法论；挖矿行业红利消退，但矿工有清晰转型路径；推理算力是普通从业者最大机会，训练算力寡头固化。他表示，比特币散热方案作横向对比，水冷最终是最优解。风冷方案建站成本低，适配多机型，但高温、沿海盐雾环境极易腐蚀电路板，先进工艺漏电随温度飙升，长期电费成本高。油冷方案兼容多机型，单机上限 7kW，但不同批次芯片、PCB、电容材料长期浸泡稳定性无法全量验证，长期风险不可控，整体成本高于水冷。水冷方案单机最高支持 20kW，功率密度最高，维护简单、无油污、故障率低，硬件寿命更长、噪音更低。

杨作兴称，当前比特币挖矿最优能源首选天然气。但未来2~3年光伏+储能成本大幅下跌，太阳能挖矿将逐步超越天然气。他还提到了一种额外模式，即家庭光伏挖矿，挖矿余热用于生活热水，接近零电费。

针对矿工转型 AI 算力，杨作兴表示，应分清训练算力、推理算力两大赛道。训练算力赛道普通从业者机会极低，英伟达、国产头部GPU厂商、大型AI企业形成寡头，头部大厂自建算力自给，散户采购高价GPU做训练很难盈利，不建议入局。他认为，2026 年是推理算力元年，长期赛道广阔。

• 市场空间测算：全球 60 亿自然人 + 远期 600 亿智能体 / 机器人，人均每月 AI 付费 100 元，全年市场规模接近 80 万亿元；

• 利好普通从业者：推理高度分布式，适配全球各地闲置机房；未来大模型走向开源，行业不会被闭源巨头垄断；推理 ASIC、国产 GPU 百花齐放，算力采购选择多；

• 中国优势：产业链产能充足，可通过规模化压低成本，把全民 AI 使用成本降到每月 30 元以内，只有国内完整产业链能实现大规模降本。

在谈及比特币挖矿未来时，杨作兴表示，比特币挖矿黄金时代已经落幕，但存在长期长尾红利。2017年是挖矿黄金顶峰（毛利 80%~90%），2021年次之，2025年行业营收持平但毛利下滑至 20%~30%。另外，AI争抢电力、资金分流，挖矿整体长期下行。然而目前市场依然有四大长尾红利：1）天然气分布式挖矿（南美、俄罗斯、中亚成熟落地）；2）AI 机房错峰挖矿：AI 白天算力满载、夜间闲置，夜间启动矿机拉平整体电费，摊薄容量费；3）光伏配套储能挖矿：负载动态可调，全年算力利用率可达 70%，光伏零电费，全部为净利润；4）家庭分布式光伏微型挖矿。

圆桌讨论：从模型到智能体——AI 原生应用的落地、算力与资本化路径

上午活动的最后环节，Openflow Asia创始人Bruce Huang作为主持人，BytePlus香港AI生态负责人Ryan Ng、KUAI.CLOUD COO邱晓栋、 ARGO管理合伙人韩伟明、Buda AI创始人Kelly Chan为嘉宾，以“从模型到智能体：AI 原生应用的落地、算力与资本化路径”为主题展开圆桌讨论。嘉宾们首先认为，AI Agent 真实落地场景可以分为视频文娱、编程开发，以及传统制造业应用。AI Agent目前落地最大门槛主要有企业多系统不互通、私有化数据隔离、权限分层复杂，需要FDE（前端部署工程师）做本地化落地适配，而且纯线上通用 Agent 很难适配传统企业复杂内网环境。

KuPool CEO 朱砝：PoW 解决了什么问题？下一个问题是什么？

KuPool 负责人朱砝带来主题演讲，从太空采矿的产业图景谈起，延伸至矿池通信安全，并以密码朋克 CEO 的身份收尾。

先谈太空。 朱砝从小行星采矿切入。他指出，当马斯克启动月球基地之后，建筑、材料必然面临”从哪里来”的问题——从地球拖上去，成本依然居高不下；但如果是小行星采矿，许多天体上已有的矿藏储量惊人，完全可以把整块矿石直接拉到月球表面丢下去。矿石坠落到月球地表之后没有损耗，可以直接在月面就地冶炼，整体成本远比大家想象中更低。他表示，此外还包括”天空的酒店”等场景。

由此，他勾勒出一幅太空产业图景：人类有大量事情需要在太空中完成——在近岸的环境，或者说完全的公海环境、完全的国际水域法规限定的环境内做事，来解决富豪与科技企业上天之后的种种需求。他梳理了产业链条：勘探、采矿、冶炼、制造建筑、深空旅游。“马斯克解决了交通工具的问题，那下一站他做不了那么多事情的。”朱砝认为，下一站需要有人解决大量具体问题，而矿池作为通信服务公司，恰好可以提供通信与信息层面的服务。“你马斯克上去干嘛呢？你把这么多的富豪带上去，那个船票也不便宜。”

插播一段广告。 朱砝随即介绍了自己的公司——一家老牌的香港矿池公司，拥有大量矿池创业的成功经验，服务过各个币种，具备成熟的研发体系与海外运营服务体系。他列举了公司的合规布局：业务覆盖埃塞俄比亚、中欧、俄罗斯、美国、加拿大，全部配套符合当地要求的合规方案。

朱砝特别强调，公司”跟很多矿池不一样”——可能有的矿池上来就要你打勾、点确认，声明不服务于俄罗斯、朝鲜等地。“我们没有任何这样的国家的歧视。”他表示，近期部分海外矿池平台推出带有歧视性质的运营策略，针对华人以及大量中国境内企业设置限制，已经引发诸多行业问题。“我们不想成为这样的公司，我们其实非常反感这样的公司。”

再谈大陆业务与安全。 在中国大陆，朱砝介绍了一块全合规业务——面向企业的智能体业务，既可服务大量中小企业，也能为极个别大客户提供定制化的工业智能体、产业智能体。

他解释了为何把这段广告称为”最安全的通信服务”。今年年初、去年年底，不少矿工朋友在接入一些矿池时数据泄露，导致矿场出现大量安全问题、合规问题，造成巨量资金损失。“当然，圈内能做好这件事情的不只有我们，其实还有两三家矿业服务、矿业项目都可以完美解决这个问题。”他借此提醒行业：不要觉得每个矿池都能解决好这些基本的通信安全问题。

“Free money isn’t free——这是圈内广为流传的一个逻辑。自由不是免费的，我们永远相信自由。”

最后谈密码朋克与初心。 朱砝解释了为何要把”密码朋克”与”CEO”放在一起讨论——因为比特币，因为 PoW，因为这条改变了全人类的链。在过去这些年里，正是通过密码学、通过 PoW，为行业带来了一场已经开始发生的巨变。“我们创业有一个口号，也是我们这么多年从事行业的初心——永远相信更酷的事情即将发生。”

在矿工转型方向的讨论环节，嘉宾们表示，按资源考虑可分为上游算力基建与下游应用。手握电力、场地、机房运维能力的矿工，可优先向上游 AIDC 液冷、机柜、算力租赁走，匹配原有资源优势；可对接大厂长期算力回购，风险更低。有软件开发、调度技术能力的矿工，可向下游AI Agent算力调度、私有化部署走，拿到应用层超额利润。另外，不建议普通人盲目做通用C端应用，C端供给过剩、内卷严重。守住基建，FDE 落地服务做配套，不跨界做通用软件创业，这是绝大多数传统矿工最优转型路线。

在AI出海方面，嘉宾们表示，香港核心作用是打通海外支付、谷歌账号、跨境合规，是内地AI产品、算力出海的金融与合规跳板。以地域划分，欧美适合标准化线上 AI 工具；东南亚、巴西、印度文娱需求旺盛，国产 AI 短剧、视频工具降维优势极强；中东、拉美愿意付费定制化落地服务。

针对于未来一年行业机会与风险，嘉宾们表示，可以从资本视角、视频赛道、算力服务商视角以及普通从业者视角来看待。从资本视角来看，美股科技板块利好大概率落地兑现，波动加大，中国硬科技稳步追赶，物理 AI、具身智能是中长期最大主线，FDE 落地工程师会成为全行业刚需新岗位。从视频赛道来看，Seedance 2.5上线后AI视频真假难辨，普通人可低成本做影视IP共创；AI视频大规模赋能自动驾驶、机器人仿真训练。从算力服务商视角来看，国产开源大模型迭代速度极快，适配、调优需求持续爆发，算力调度、私有化适配全年红利充足。从普通从业者视角来看，AI替代基础岗位带来焦虑，但普通人可以借助AI放大能力，依托细分行业经验做落地服务，找到差异化生存空间。