Osservazioni dal Summit MoneyFrontier: Quando le GPU nazionali incontrano l'ondata degli Agent, l'industria della potenza di calcolo rilascia quattro segnali

Autore: KuPu News

Compilato da: Cuore della Potenza di Calcolo

La narrazione della potenza di calcolo AI sta passando da "chi ha il maggior numero di schede" a "chi può realmente trasformare la potenza di calcolo in produttività".

Il 28 luglio, il Summit MoneyFrontier 2026 sulla nuova infrastruttura intelligente si è tenuto presso l'Hotel Hehe di Hong Kong. I responsabili di quattro aziende, tra cui Moore Threads, Tencent Cloud, Yanji Microelectronics e ChipCool Liquid Cooling, sono saliti sul palco per presentare, da quattro angolazioni diverse - l'ecosistema delle GPU nazionali, l'ingegnerizzazione degli agenti, la logica della transizione mineraria e la ricostruzione dell'ingegneria dei centri dati - le carte vincenti della catena industriale della potenza di calcolo AI.

Non si è trattato di una conferenza di lancio di prodotti, ma di una presentazione concentrata del consenso del settore: il consumo di Token sta esplodendo in modo esponenziale, gli Agent stanno evolvendo da strumenti di dialogo a ambienti di esecuzione delle attività, le capacità di operazione a bassa potenza e di energia accumulate nel settore minerario stanno iniziando a migrare verso l'AI, mentre i centri dati stanno passando da PoW a AIDC, rappresentando essenzialmente una ricostruzione fondamentale del sistema ingegneristico.

Di seguito sono riportati i punti chiave delle presentazioni della mattina del summit.

1. Moore Threads: Le GPU nazionali entrano nell'"era dei Token"

Il signor Zhao Zhenyang, direttore generale della divisione soluzioni di Moore Threads, ha tenuto un discorso intitolato "Era dei Token: Intelligenza in ogni cosa", condividendo informazioni sulla crescita della domanda di Token, il percorso di industrializzazione delle GPU nazionali e le infrastrutture di potenza di calcolo nell'era degli agenti.

(Figura 1: Ospite di Moore Threads, Zhao Zhenyang, in loco)

Il discorso ha sottolineato che l'AI sta passando dall'AI visiva e generativa a un'AI agentica e fisica. Con gli agenti che continuano a richiamare modelli, strumenti e altri agenti durante l'esecuzione delle attività, il soggetto del consumo di Token sta passando da "l'uomo usa l'AI" a "l'AI usa l'AI", e la domanda di potenza di calcolo dell'industria si sposterà dalla performance dei chip singoli a capacità di supporto sistemico per addestramento, inferenza, simulazione, operazioni degli agenti e applicazioni finali.

In questo contesto, Moore Threads ha proposto tre framework: fabbrica di addestramento, fabbrica di produzione di Token e fabbrica di agenti, corrispondenti rispettivamente all'addestramento dei modelli, alla produzione di Token e all'operazione degli agenti. I contenuti correlati mostrano che per le GPU nazionali entrare in scenari industriali reali non è solo una questione di sostituzione hardware, ma è necessario formare un ciclo chiuso completo che va dai chip, stack software, piattaforme di addestramento, framework di inferenza, capacità di simulazione fino all'adattamento delle applicazioni.

2. Tencent Cloud: Gli Agent passano da assistenti di dialogo a ambienti di esecuzione delle attività

Incentrato sull'evoluzione tecnologica degli AI Agent e sulla loro implementazione a livello aziendale, il signor Cai Peng, architetto capo della regione Yunnan di Tencent, ha presentato un discorso tematico intitolato "L'onda degli agenti: dalla scintilla tecnologica a una completa rimodellazione dell'era industriale".

(Figura 2: Ospite di Tencent Cloud, Cai Peng, durante il discorso)

Cai Peng ha affermato che gli AI Agent stanno passando da applicazioni di grandi modelli in cui "tu chiedi e io rispondo" a una nuova fase in cui possono comprendere obiettivi, scomporre compiti, formulare piani, richiamare strumenti e fornire feedback continui. Una volta entrati negli scenari industriali, il focus non è solo sulle capacità del modello, ma include anche meccanismi di memoria, gestione della conoscenza, richiamo degli strumenti, sedimentazione delle competenze, collaborazione tra più agenti e ambienti di esecuzione sicuri.

A livello di pratica aziendale, Tencent Cloud ha mostrato soluzioni come WorkBuddy, CodeBuddy, piattaforma di sviluppo di agenti ADP, piattaforma di addestramento e inferenza e AI Sandbox. I contenuti correlati mostrano che gli agenti a livello aziendale stanno passando da strumenti di efficienza personale a esecuzione delle attività, collaborazione organizzativa e rimodellazione dei processi produttivi.

3. Dott. Yang Zuoxing: Le opportunità di potenza di calcolo AI si verificano maggiormente sul lato dell'inferenza

Il dott. Yang Zuoxing, fondatore di Yanji Microelectronics, ha portato al summit un discorso tematico intitolato "Dalla potenza di calcolo del Bitcoin alla potenza di calcolo AI", discutendo di percorsi di dissipazione del calore, scelte energetiche, opportunità di potenza di calcolo AI e il futuro del mining di Bitcoin.

(Figura 3: Ospite di Yanji Microelectronics, Dott. Yang Zuoxing, durante il discorso)

Il dott. Yang ha affermato che per la potenza di calcolo ad alta densità, la dissipazione del calore e l'energia non sono più questioni accessorie, ma variabili chiave che determinano la competitività a lungo termine del progetto. Dopo aver confrontato raffreddamento ad aria, ad olio e ad acqua, ha giudicato che il raffreddamento ad acqua è più adatto per i nuovi progetti di costruzione e ristrutturazione; nel settore energetico, il gas naturale, con la sua stabilità e capacità di regolazione, è una scelta incrementale da tenere d'occhio.

Per quanto riguarda la potenza di calcolo AI, il dott. Yang ha affermato che attualmente il mercato dell'addestramento è diventato concentrato, e le vere opportunità incrementali si trovano maggiormente sul lato dell'inferenza. Con la diffusione delle applicazioni AI, degli agenti e dei robot, la domanda di inferenza si espanderà verso aree, margini e nodi industriali, e modelli open source, distribuzione distribuita e chip nazionali porteranno anche a nuovi spazi di partecipazione.

Parlando del mining di Bitcoin, ha ammesso che il periodo d'oro del settore è passato, ma le capacità accumulate nel mining di chip a bassa potenza, ottimizzazione dell'efficienza e operazioni energetiche hanno ancora valore. In futuro, potrebbe formarsi un nuovo modello di collaborazione tra macchine minerarie, gas naturale, stoccaggio solare e centri dati AI.

4. ChipCool Liquid Cooling: La transizione AIDC è prima di tutto un aggiornamento del sistema ingegneristico

Il CEO di ChipCool Liquid Cooling, Wang Chong, ha tenuto un discorso intitolato "Iterazione dell'onda della potenza di calcolo: opportunità e sfide reali nella transizione dell'industria dei centri dati", discutendo i problemi reali dell'aggiornamento dei tradizionali centri dati e delle sale minerarie blockchain verso i centri di calcolo intelligenti AIDC.

(Figura 4: Ospite di ChipCool Liquid Cooling, Wang Chong, durante il discorso)

Wang Chong ha affermato che l'aggiornamento dei tradizionali centri dati a AIDC non è semplicemente una questione di sostituzione dei server GPU, ma richiede una ricostruzione complessiva dell'alimentazione, del raffreddamento liquido, della rete, della sicurezza antincendio, della capacità di carico, della piattaforma di operazione e del sistema di consegna. I rack GPU ad alta densità stanno rapidamente passando a decine di kilowatt e persino a centinaia di kilowatt, ponendo requisiti più elevati per la ridondanza dell'alimentazione, il controllo del raffreddamento liquido, le normative antincendio e la capacità di operazione continua.

Ha sottolineato che i centri dati esistenti hanno ancora valore, e terreni, fabbriche, accesso all'energia e strutture di dissipazione del calore possono essere riutilizzati. Tuttavia, la possibilità di completare la transizione dipende dalla capacità di colmare le lacune nel raffreddamento liquido secondario, nell'alimentazione duale, nelle fonti di alimentazione di emergenza, nella sicurezza antincendio a gas, nel controllo della latenza di rete, nella piattaforma di operazione BCIM e nella capacità di verifica della qualità standardizzata. Per l'industria della potenza di calcolo tradizionale, la transizione AIDC è prima di tutto un aggiornamento delle capacità ingegneristiche.

Quattro presentazioni, quattro angolazioni, puntano alla stessa conclusione: la potenza di calcolo AI sta entrando in una fase di "vittoria ingegneristica del sistema".

Moore Threads sta lavorando per passare dalle GPU nazionali da "funzionanti" a "utilizzabili" in un ciclo chiuso completo; Tencent sta trasformando gli agenti da giocattoli da laboratorio a strumenti di produzione a livello aziendale; Yang Zuoxing sta trasferendo l'esperienza energetica e ingegneristica accumulata nel mining negli inferenziali; ChipCool Liquid Cooling sta aggiornando i centri dati da "accensione e avvio" a standard aziendali "senza interruzioni e verificabili".

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