词元时代开启：AI演进四阶段与物理智能新风口。7月28日，MoneyFrontier 2026新基建智算峰会进入第二天。摩尔线程解决方案部总经理赵振阳在演讲中提出，AI发展已历经视觉识别、生成式AI、Agent元年三大阶段，并正迈向“物理AI”阶段——即人形机器人、工业特种机器人等具身智能设备的普及。他指出，受国内老龄化驱动，物理AI将成为下一轮最大增长风口，Token消耗量从2024年初的近乎零飙升至2026年初的140万亿，其中代码类Agent、通用智能应用与聊天各占约1/3。
国产GPU全栈突破：摩尔线程打造三大AI工厂。赵振阳强调，摩尔线程依托自研MUSA软件栈与KUAE智算集群，构建训练工厂、词元（Token）工厂与智能体工厂，实现算力自主可控。其国产GPU在万卡级集群中MFU利用率高达60%，集群线性扩展效率超95%，模型精度与英伟达高端卡误差低于0.1%。通过ACP/ACM通信卸载与算子融合技术，整体性能提升1.3~1.4倍。实测显示，3台S5000加2台H100可等效9台H100算力，Token产出效率提升1.87倍，首字延迟（TTFT）下降56%。
终端下沉：AI Cube与AI Book推动本地智能生态。摩尔线程同步推出AI Cube家庭智能中枢与AI Book笔记本终端。前者集成AI Agent、AIPC与私有云存储，打造全屋本地智能管家；后者兼容Windows、安卓及自研AI OS，预装本地Agent，适配信创生态。赵振阳还透露，MUSA生态全面兼容CUDA，原有CUDA代码可直接运行，大幅降低迁移成本，并配套GPU全栈人才计划以完善国产软硬件生态。
高密度AI基建：液冷与电力成AIDC核心门槛。芯科智能CEO王冲指出，传统风冷机房（单柜≤15kW）难以支撑AI算力需求，而高密度AIDC需采用液冷方案（单柜60~150kW）、双路市电+UPS冗余供电及物联网主动运维。企业转型可选三条路径：轻资产改造托管、重资产自建机房出租算力，或打包为算力云服务。他强调，二次侧液冷、冗余配电与气体消防等环节必须重新设计，但可复用原有土建与电网主干资源。
智能体浪潮：腾讯云构建全栈Agent落地体系。腾讯云南区首席架构师蔡鹏表示，AI已从Chatbot进化为具备记忆、工具调用与多Agent协同能力的智能体。腾讯基于混元大模型推出Workbody办公智能体（MAU破千万）与Codebody代码智能体，并通过低代码平台ADP支持自然语言生成AI业务流。其AI Sandbox方案可隔离Agent运行环境，保障数据安全。混元3稳居Openrouter性价比榜首，混元4将冲击万亿多模态参数。
矿工转型AI：推理算力成普通人最大机遇。研极微董事长杨作兴认为，比特币挖矿虽红利消退，但其积累的散热与芯片经验可赋能AI。他明确区分训练与推理赛道：训练已被巨头垄断，而2026年是“推理算力元年”。全球潜在市场规模近80万亿元，中国凭借完整产业链有望将人均AI使用成本压至每月30元以下。他推荐矿工转向推理算力，并列举四大长尾红利：天然气分布式挖矿、AI机房错峰挖矿、光伏+储能挖矿及家庭微型挖矿。
圆桌共识：守住基建、深耕FDE，避免C端内卷。在圆桌讨论中，嘉宾一致认为AI Agent落地最大障碍在于企业系统割裂与数据隔离，需前端部署工程师（FDE）本地适配。矿工转型应发挥电力与机房优势，向上游AIDC或下游私有化部署延伸，而非盲目开发通用C端应用。AI出海方面，香港作为合规跳板，助力产品进入欧美标准化市场及东南亚文娱场景。未来一年，物理AI、FDE岗位、国产算力调度与视频生成将成为关键机会点。