MoneyFrontier-Gipfel Beobachtungen: Wenn inländische GPUs auf die Agentenwelle treffen, gibt es vier Signale in der Rechenleistungsindustrie

Autor: KuPu Nachrichten

Zusammenstellung: Herz der Rechenleistung

Die Erzählung der AI-Rechenleistung wandelt sich von "Wer hat die meisten Karten" zu "Wer kann Rechenleistung wirklich in Produktivität umwandeln".

Am 28. Juli fand der MoneyFrontier 2026 Summit für intelligente Infrastruktur in Hongkong im Hehe Hotel statt. Die Verantwortlichen von vier Unternehmen – Moores Thread, Tencent Cloud, Yanjie Microelectronics und Chipcool Liquid Cooling – traten nacheinander auf und präsentierten die Karten der AI-Rechenleistungsindustrie aus vier Dimensionen: das Ökosystem der inländischen GPUs, die Ingenieure der intelligenten Agenten, die Logik der Umstellung in der Bergbauindustrie und die Rekonstruktion der Datenzentrumstechnik.

Dies war keine Produktpräsentation, sondern eine konzentrierte Darstellung des Branchenkonsenses: Der Tokenverbrauch explodiert exponentiell, Agenten verwandeln sich von Dialogwerkzeugen in Aufgabenumgebungen, die in der traditionellen Bergbauindustrie angesammelte Energieeffizienz und Betriebsfähigkeit beginnt, auf AI zu migrieren, während sich Datenzentren von PoW-Rechenzentren zu AIDC entwickeln, was im Wesentlichen eine grundlegende Rekonstruktion des Ingenieursystems darstellt.

Hier sind die Kernpunkte der Vormittagsvorträge des Gipfels.

1. Moores Thread: Inländische GPUs betreten die "Token-Ära"

Herr Zhao Zhenyang, Generalmanager der Lösungssparte von Moores Thread, hielt einen Vortrag mit dem Titel "Token-Ära: Intelligenz für alles" und teilte seine Gedanken über das Wachstum der Token-Nachfrage, den Industrialisierungsweg der inländischen GPUs und die Infrastruktur der Rechenleistung im Zeitalter der intelligenten Agenten.

(Bild 1: Moores Thread Gast Zhao Zhenyang vor Ort)

In der Rede wurde darauf hingewiesen, dass AI sich von visueller AI und generativer AI weiter zu Agentic AI und Physical AI entwickelt. Während Agenten bei der Ausführung von Aufgaben weiterhin Modelle, Werkzeuge und andere Agenten aufrufen, erweitert sich das Subjekt des Tokenverbrauchs von "Menschen nutzen AI" zu "AI nutzt AI", und die Nachfrage der Industrie nach Rechenleistung wird sich von der Leistung einzelner Chips hin zu den systematischen Unterstützungsfähigkeiten für Training, Inferenz, Simulation, Agentenbetrieb und Endanwendungen verschieben.

Vor diesem Hintergrund hat Moores Thread drei Rahmenwerke vorgeschlagen: Trainingsfabriken, Tokenproduktionsfabriken und Agentenfabriken, die jeweils für Modelltraining, Tokenproduktion und Agentenbetrieb stehen. Die relevanten Inhalte zeigen, dass inländische GPUs nicht nur ein Hardware-Ersatzproblem darstellen, sondern einen vollständigen geschlossenen Kreislauf von Chips, Software-Stacks, Trainingsplattformen, Inferenzrahmen, Simulationsfähigkeiten bis hin zur Anwendungsanpassung bilden müssen.

2. Tencent Cloud: Agenten entwickeln sich von Dialogassistenten zu Aufgabenumgebungen

In Bezug auf die technische Evolution von AI-Agenten und deren Implementierung in Unternehmen hielt Herr Cai Peng, Chief Architect von Tencent Cloud in der Yunnan-Region, einen Hauptvortrag mit dem Titel "Agentenwelle: Vollständige Umgestaltung vom technologischen Ausbruch zur industriellen neuen Ära".

(Bild 2: Tencent Cloud Gast Cai Peng während des Vortrags)

Cai Peng erklärte, dass AI-Agenten sich von der Anwendung großer Modelle, bei denen "du fragst, ich antworte", zu einer neuen Phase entwickeln, in der sie Ziele verstehen, Aufgaben zerlegen, Pläne erstellen, Werkzeuge aufrufen und kontinuierliches Feedback geben können. Wenn Agenten in industrielle Szenarien eintreten, liegt der Fokus nicht nur auf den Modellfähigkeiten, sondern auch auf Gedächtnismechanismen, Wissensmanagement, Werkzeugaufrufen, Skill-Konsolidierung, Multi-Agenten-Kooperation und sicheren Ausführungsumgebungen.

Auf der praktischen Unternehmensebene präsentierte Tencent Cloud Lösungen wie WorkBuddy, CodeBuddy, die ADP-Agentenentwicklungsplattform, die Trainings- und Inferenzplattform sowie die AI Sandbox. Die relevanten Inhalte zeigen, dass unternehmensweite Agenten sich von persönlichen Effizienzwerkzeugen weiter zu Aufgabenumsetzungen, organisatorischer Zusammenarbeit und Rekonstruktion von Produktionsprozessen entwickeln.

3. Dr. Yang Zuoxing: AI-Rechenleistungs-Chancen treten eher auf der Inferenzseite auf

Dr. Yang Zuoxing, Gründer von Yanjie Microelectronics, brachte den Gipfel mit seinem Hauptvortrag "Von Bitcoin-Rechenleistung zu AI-Rechenleistung" und sprach über Kühlmethoden, Energieauswahl, AI-Rechenleistungschancen und die Zukunft des Bitcoin-Minings.

(Bild 3: Yanjie Microelectronics Gast Dr. Yang Zuoxing während des Vortrags)

Dr. Yang Zuoxing ist der Meinung, dass für hochdichte Rechenleistung Kühlung und Energie nicht mehr nur unterstützende Probleme sind, sondern die entscheidenden Variablen für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit eines Projekts darstellen. Nach dem Vergleich von Luftkühlung, Öl- und Wasser-Kühlung kam er zu dem Schluss, dass Wasser-Kühlung für zukünftige Neubauten und Renovierungsprojekte am besten geeignet ist; auf der Energie-Seite ist Erdgas aufgrund seiner Stabilität und Regelungsfähigkeit eine wertvolle Wahl.

Für AI-Rechenleistung erklärte Dr. Yang, dass der Trainingsmarkt mittlerweile konzentriert ist und die echten Wachstumschancen eher auf der Inferenzseite liegen. Mit der Verbreitung von AI-Anwendungen, intelligenten Agenten und Robotern wird die Nachfrage nach Inferenz sich auf regionale, Edge- und Branchenknoten ausbreiten, und Open-Source-Modelle, verteilte Bereitstellungen und inländische Chips werden ebenfalls neue Beteiligungsmöglichkeiten schaffen.

Was das Bitcoin-Mining betrifft, so gab er zu, dass die goldene Ära der Branche vorbei ist, aber die in der Bergbauindustrie angesammelten energieeffizienten Chips, Energieoptimierungen und Betriebsfähigkeiten weiterhin wertvoll sind. In Zukunft könnte es neue Kooperationsmodelle zwischen Mining-Maschinen, Erdgas, Lichtspeicherung und AI-Datenzentren geben.

4. Chipcool Liquid Cooling: AIDC-Transformation ist zunächst ein Upgrade des Ingenieursystems

Herr Wang Chong, CEO von Chipcool Liquid Cooling, hielt einen Vortrag mit dem Titel "Iterationen der Rechenleistungswelle: Chancen und reale Herausforderungen der Transformation der Datenzentrumindustrie", in dem er die realen Probleme der Aufrüstung traditioneller Datenzentren und Blockchain-Rechenzentren zu AIDC Intelligent Computing Centers diskutierte.

(Bild 4: Chipcool Liquid Cooling Gast Wang Chong während des Vortrags)

Wang Chong erklärte, dass die Aufrüstung traditioneller Datenzentren zu AIDC nicht einfach den Austausch von GPU-Servern bedeutet, sondern eine umfassende Rekonstruktion der Stromversorgung, Kühlung, Netzwerke, Brandschutz, Tragfähigkeit, Wartungsplattformen und Lieferketten darstellt. Hochdichte GPU-Racks bewegen sich schnell in den Bereich von mehreren zehn bis hin zu hundert Kilowatt und stellen höhere Anforderungen an die Stromredundanz, Kühlkontrolle, Brandschutzstandards und kontinuierliche Wartungsfähigkeiten.

Er wies darauf hin, dass bestehende Datenzentren weiterhin wertvoll sind, da Land, Gebäude, Stromanschlüsse und einmalige Kühlanlagen wiederverwendet werden können. Ob die Transformation erfolgreich ist, hängt jedoch davon ab, ob die sekundäre Kühlung, duale Stromversorgung, Notstromversorgung, Gasbrandschutz, Netzwerkverzögerungskontrolle, BCIM-Wartungsplattform und standardisierte Qualitätsprüfungsfähigkeiten ergänzt werden. Für die traditionelle Rechenleistungsindustrie ist die AIDC-Transformation zunächst ein Upgrade der Ingenieurfähigkeiten.

Vier Vorträge, vier Perspektiven, die auf dasselbe Urteil hindeuten: AI-Rechenleistung tritt in die Phase "Systemengineering entscheidet" ein.

Moores Thread arbeitet daran, dass inländische GPUs von "funktional" zu "nützlich" übergehen; Tencent transformiert Agenten von Laborspielzeugen zu unternehmensweiten Produktionswerkzeugen; Yang Zuoxing überträgt die in der Bergbauindustrie über ein Jahrzehnt angesammelte Energie- und Ingenieurerfahrung auf die Inferenz-Rechenleistung; Chipcool Liquid Cooling bringt Datenzentren von "Stromversorgung und Hochlauf" auf "Null Unterbrechung, verifizierbar" Unternehmensstandards.

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