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在演讲中表示，AI发展分为四个阶段：视觉识别、生成式AI、Agent元年（2025）及物理AI阶段。他透露，2024年初全网Token消耗为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。赵振阳称，物理AI（人形机器人、工业特种机器人）将成为下一轮最大增长风口。
摩尔线程核心战略为依托自研MUSA软件栈和KUAE智算集群，打造训练工厂、Token工厂、智能体工厂。国产卡在模型训练方面对标国际顶级显卡：万卡级集群弹性扩容，通用模型MFU算力利用率60%，MoE模型40%，集群线性扩展效率超95%。通过ACP/ACM通信卸载技术节省15%开销，算子融合带来1.3~1.4倍性能提升。
在终端硬件上，摩尔线程推出AI Cube家庭智能中枢和AI Book笔记本终端，兼容Windows、安卓及自研AI OS，预装本地Agent，适配信创生态。赵振阳表示，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王冲指出，传统风冷机房与高密度AIDC机房差异显著：单机柜功率从15kW提升至60~150kW，液冷温控波动控制在1℃内，供电采用双路市电+UPS+柴油发电机。企业可通过轻资产改造、重资产自建或云服务三条路线转型。
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智能体底层技术发展链路：Transformer基础、四层分层记忆革新、工具调用标准化（Function Call→MCP→MCO）、A2A协议及万物Skill化。腾讯Workbody办公智能体2026年6月MAU破千万，Codebody代码智能体适配IDE和CLI模式，低代码平台ADP支持自然语言生成Workflow。混元3版稳居Openrouter性价比榜首，混元4规划万亿多模态参数。
研极微董事长杨作兴：从比特币算力到AI算力
神马矿机创始人杨作兴博士表示，比特币挖矿为AI铺垫了散热、芯片和低成本硬件方法论。他对比散热方案后认为水冷最优。矿工转型应分清训练算力（寡头固化，不建议入局）与推理算力（2026年元年，长期赛道广阔）。他测算全球AI付费市场规模接近80万亿元，推理高度分布式，国产GPU百花齐放。比特币挖矿黄金时代落幕，但存在天然气挖矿、AI机房错峰挖矿、光伏储能挖矿等长尾红利。
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
圆桌由Openflow Asia创始人Bruce Huang主持，嘉宾包括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。嘉宾认为AI Agent落地最大门槛在于企业多系统不互通、私有数据隔离。矿工转型建议：手握电力场地的向上游AIDC液冷和算力租赁走；有技术能力的向下游AI Agent算力调度走；不建议普通人做通用C端应用。香港作为出海金融与合规跳板，欧美适合标准化工具，东南亚文娱需求旺盛。未来一年，物理AI、具身智能是中长期主线，FDE落地工程师成为刚需岗位。