7月28日，MoneyFrontier 2026新基建智算峰会在香港合和酒店举行。摩尔线程、腾讯云、研极微电子、芯科液冷四家企业的负责人先后发言，讨论国产GPU生态、智能体工程化、矿业转向AI算力，以及数据中心向AIDC智算中心升级等议题。
这场峰会释放出的一个共同信号是，AI算力产业的关注点，正从“谁有最多的卡”转向“谁能把算力真正变成生产力”。会场上的几场演讲也集中呈现出一条清晰主线：Token消耗快速增长，Agent正从对话工具走向任务执行环境，传统矿业积累的低功耗和能源运营能力开始向AI迁移，而数据中心从PoW机房转向AIDC，本质上是一场工程体系重构。
摩尔线程：国产GPU进入“词元时代”
摩尔线程解决方案部总经理赵振阳发表了题为《词元时代·万物智能》的演讲，围绕Token需求增长、国产GPU产业化路径以及智能体时代的算力基础设施展开分享。
赵振阳在演讲中提到，AI正从视觉AI、生成式AI，继续走向Agentic AI与Physical AI。随着智能体在执行任务过程中持续调用模型、工具和其他智能体，Token消耗的主体正从“人用AI”扩展到“AI用AI”，产业对算力的需求也不再只看单点芯片性能，而是转向训练、推理、仿真、智能体运行和终端应用在内的系统支撑能力。
在这一背景下，摩尔线程提出了训练工厂、词元生产工厂和智能体工厂三套框架，分别对应模型训练、Token生产和智能体运行。相关内容显示，国产GPU进入真实产业场景，已不只是硬件替代问题，还需要形成从芯片、软件栈、训练平台、推理框架、仿真能力到应用适配的完整闭环。
腾讯云：Agent正在走向任务执行环境
腾讯云南区首席架构师蔡鹏以《智能体浪潮：从技术迸发到产业新纪元的全面重塑》为题，分享了AI Agent的技术演进和企业级落地路径。
蔡鹏表示，AI Agent正在从“你问我答”的大模型应用，走向能够理解目标、拆解任务、制定计划、调用工具并持续反馈的新阶段。进入产业场景后，决定智能体能力的核心不只在模型本身，还包括记忆机制、知识管理、工具调用、Skill沉淀、多智能体协同和安全执行环境。
在企业实践层面，腾讯云展示了WorkBuddy、CodeBuddy、ADP智能体开发平台、训练推理平台以及AI Sandbox等方案。相关内容显示，企业级Agent正在从个人效率工具，延伸到任务执行、组织协同和生产流程重构。
杨作兴：AI算力增量机会更多在推理侧
研极微电子创始人杨作兴博士在题为《从比特币算力到AI算力》的演讲中，围绕散热路线、能源选择、AI算力机会以及比特币挖矿未来展开讨论。
杨作兴认为，对于高密度算力项目，散热和能源已经不是配套环节，而是决定长期竞争力的核心变量。对比风冷、油冷和水冷之后，他判断水冷更适合未来的新建及改造项目；在能源端，天然气兼具稳定性和调节能力，是近期值得关注的增量选择。
谈到AI算力，杨作兴表示，当前训练市场已趋于集中，真正的增量机会更多出现在推理侧。随着AI应用、智能体和机器人普及，推理需求将向区域、边缘和行业节点扩散，开源模型、分布式部署和国产芯片也会带来新的参与空间。
在比特币挖矿方面，他表示行业黄金期已过，但矿业积累下来的低功耗芯片、能效优化和能源运营能力仍有价值。未来，矿机、天然气、光储和AI数据中心之间，可能形成新的协同模式。
芯科液冷：AIDC转型先要补工程能力
芯科液冷CEO王冲发表了《算力浪潮迭代：数据中心产业转型机遇与现实挑战》主题演讲，重点讨论传统数据中心和区块链机房向AIDC智算中心升级时面临的现实问题。
王冲表示，传统数据中心升级为AIDC，并不是简单更换GPU服务器，而是供配电、液冷、网络、消防、承重、运维平台和交付体系的整体重构。高密度GPU机柜正快速迈向数十千瓦甚至百千瓦级，这对供电冗余、液冷控制、消防规范和持续运维能力都提出了更高要求。
他还提到，存量数据中心仍有复用价值，土地、厂房、电力接入和一次侧散热设施可以继续使用。但能否完成转型，取决于是否补齐二次侧液冷、双路供电、后备电源、气体消防、网络时延控制、BCIM运维平台以及标准化质量验证能力。对于传统算力产业来说，AIDC转型首先是一场工程能力升级。
四场演讲指向同一判断
从现场释放的信息看，AI算力产业正在进入“系统工程决胜”的阶段。
摩尔线程讨论的是国产GPU怎样从“能跑”走向“好用”的全栈闭环；腾讯云讨论的是Agent怎样从实验性产品走向企业级生产工具；杨作兴关注的是如何把矿业过去十年积累的能源和工程经验迁移到推理算力；芯科液冷则把重点放在数据中心如何从“通电开机”升级到“零中断、可验证”的企业级标准。
四个方向看似不同，落点却一致：AI算力产业链的竞争，已不再局限于芯片或设备本身，而是落在训练、推理、能源、散热、运维和交付等环节协同构成的系统能力上。