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。赵振阳表示，AI的发展历程可分为四个阶段：视觉识别阶段、2022生成式AI阶段、2025 Agent元年以及即将到来的物理AI阶段。他透露Token消耗数据：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%。赵振阳称，物理AI将是下一轮最大增长风口。
在谈及摩尔线程核心战略时，赵振阳称旨在通过自研MUSA软件栈、KUAE智算集群打造训练工厂、词元工厂、智能体工厂。KUAE支持万卡～10万卡弹性扩容，通用模型MFU算力利用率60%，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。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，赵振阳介绍AI Cube与AI Book，分别作为家庭/办公本地智能中枢和笔记本终端，兼容多系统并适配信创生态。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王冲分享AI及算力基建见解。他表示传统风冷机房单机柜功率上限15kW，而高密度AIDC机房单机柜功率主流60~150kW，需液冷与双路市电+UPS+柴油发电机供电。企业可利用既有土地、厂房、冷却塔及电网主干，但需重新设计液冷、冗余配电、消防等。算力基建转型有三条路线：轻资产托管、重资产自建、云服务打包。
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介绍智能体发展趋势。底层技术链路包括Transformer架构、四层分层记忆架构、工具调用标准化（Function Call→MCP→MCO）、A2A协议以及万物Skill化。腾讯产品数据：Workbody办公智能体2026年6月MAU破千万，Codebody代码智能体适配多种模式，低代码平台ADP支持自然语言生成Workflow。混元3稳居性价比榜单首位，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分享比特币挖矿与AI算力转型。他对比风冷、油冷、水冷方案，指出水冷最优。比特币挖矿天然气为首选能源，未来2~3年光伏+储能将超越天然气。矿工转型AI应区分训练与推理算力：训练赛道寡头固化，2026年是推理算力元年，市场空间测算全球80万亿元。中国优势可将全民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落地最大门槛在于企业多系统不互通、数据隔离、权限分层复杂。矿工转型建议：手握电力场地者可向上游AIDC液冷、算力租赁走；有技术能力者可向下游Agent调度、私有化部署走。AI出海方面，香港是金融与合规跳板；欧美适合标准化线上工具；东南亚、巴西、印度文娱需求旺盛；中东、拉美愿付费定制化服务。未来一年行业机会：物理AI、FDE落地工程师成刚需；AI视频赛道赋能自动驾驶；国产开源大模型适配需求爆发；普通人应借助AI放大能力，依托细分经验做落地服务。