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。以下为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
国内GPU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。他指出AI发展分为视觉识别、生成式AI、Agent元年及物理AI四个阶段。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6%。下一阶段物理AI（人形机器人、工业特种机器人）将成为最大增长风口。
摩尔线程核心战略为全功能GPU支撑三大AI工厂：训练工厂、词元工厂、智能体工厂。自研MUSA软件栈及KUAE智算集群支持万卡至10万卡弹性扩容，通用模型MFU算力利用率60%，MoE模型40%，集群线性扩展效率95%以上。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。国产卡可对标国际顶级显卡，模型精度与英伟达高端卡误差低于0.1%。
高质量Token标准为推理延迟（TTFT）足够短、输出稳定。摩尔线程全栈推理软件适配多种框架，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%。终端硬件方面，AI Cube为家庭/办公本地智能中枢，AI Book为笔记本终端，兼容Windows、安卓及自研AI OS，适配信创生态。MUSA生态全兼容CUDA，降低适配成本。
芯科智能CEO王冲：高密度AI GPU集群落地的基建解决方案
芯科智能CEO王冲从产业一线视角分享AI算力基建见解。芯科智能承接摩尔线程及腾讯云下游厂商硬件，聚焦AIDC机房散热、电力、改造等工程。传统风冷机房单机柜功率上限15kW，高密度AIDC机房单机柜主流60~150kW，液冷温控波动控制在1℃内，双路市电+UPS+柴油发电机供电，对标T3机房标准。企业进行AI基建时可重复利用土地厂房、户外土建、一次侧散热冷塔、电网主干，但二次侧液冷、冗余配电等需重新设计。转型路线包括轻资产（改造托管）、重资产（自建机房出租）、云服务（硬件+运维打包）。
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分享了智能体（AI Agent）发展趋势。大模型从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。腾讯依托混元大模型构建全栈落地体系。Workbody办公智能体2026年6月MAU破千万，Codebody代码智能体适配IDE、插件、CLI三种模式，低代码开发平台ADP支持对话生成可视化Workflow。混元3正式版稳居Openrouter性价比榜首，混元4规划万亿多模态参数。腾讯云AI Sandbox解决方案可有效隔离Agent运行环境，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分享比特币POW算力基础设施如何创造新价值。比特币挖矿为AI铺垫了散热、芯片、低成本硬件方法论。比特币散热方案中水冷最优，未来2~3年光伏+储能成本下跌，太阳能挖矿将超越天然气。矿工转型AI算力应分清训练与推理赛道：训练赛道寡头固化，不建议入局；2026年是推理算力元年，长期广阔。市场空间：全球60亿自然人+远期600亿智能体/机器人，人均月AI付费100元，全年近80万亿元。推理高度分布式，利好普通从业者。中国优势在于产业链规模化降本，可把全民AI使用成本降到每月30元以内。比特币挖矿黄金时代落幕，但存在四大长尾红利：天然气分布式挖矿、AI机房错峰挖矿、光伏配套储能挖矿、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
Openflow Asia创始人Bruce Huang主持，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参与。嘉宾认为AI Agent真实落地场景包括视频文娱、编程开发及传统制造业。最大门槛是企业系统不互通、数据隔离、权限复杂，需FDE（前端部署工程师）做本地化落地。矿工转型方向：拥有电力、场地者向上游AIDC液冷、算力租赁走；有技术能力者向下游AI Agent算力调度、私有化部署走。不建议普通人盲目做通用C端应用。AI出海方面，香港是内地AI产品出海的金融与合规跳板，欧美适合标准化工具，东南亚文娱需求旺盛，中东、拉美愿付费定制化服务。未来一年，物理AI、具身智能是中长期主线，FDE工程师成刚需；国产开源大模型迭代快，算力调度红利充足。