MoneyFrontierサミットの観察：国産GPUがエージェントの波に出会うとき、計算力産業が四つの信号を放つ

著者：クープニュース

編集：計算力の心

AI計算力の物語は、「誰が最も多くのカードを持っているか」から「誰が計算力を真の生産力に変えることができるか」へと移行しています。

7月28日、MoneyFrontier 2026新基盤インテリジェント計算サミットが香港の合和ホテルで開催されました。モールスレッド、テンセントクラウド、研極微電子、芯科液冷の四社の責任者が次々と登壇し、国産GPUエコシステム、エージェントの工業化、鉱業の転換論理、データセンターのエンジニアリング再構築の四つの次元からAI計算力産業チェーンの底牌をテーブルに広げました。

これは製品発表会ではなく、業界の合意の集中した呈示です：トークン消費は指数関数的に爆発しており、エージェントは対話ツールからタスク実行環境へと変わり、伝統的な鉱業が蓄積した低消費電力とエネルギー運営能力がAIに移行し始め、データセンターはPoWマシンルームからAIDCへと移行しています。本質的には、エンジニアリングシステムの底層再構築です。

以下は、サミット午前の講演の核心要点です。

一、モールスレッド：国産GPUは「トークン時代」に突入

モールスレッドのソリューション部門のゼネラルマネージャー、趙振陽氏は「トークン時代・万物の知能」というタイトルで講演を行い、トークン需要の増加、国産GPUの産業化の道筋、そしてエージェント時代の計算力基盤インフラについて共有しました。

（図1 モールスレッドのゲスト趙振陽 現場）

講演では、AIは視覚AI、生成AIからエージェントAIとフィジカルAIへと進化していると指摘されました。エージェントがタスクを実行する際にモデル、ツール、他のエージェントを継続的に呼び出す中で、トークン消費の主体は「人がAIを使う」から「AIがAIを使う」へと拡大し、産業の計算力の需要も単一のチップ性能から、トレーニング、推論、シミュレーション、エージェントの運用、エンドアプリケーションのシステム支援能力へとシフトします。

この背景の中で、モールスレッドはトレーニングファクトリー、トークン生産ファクトリー、エージェントファクトリーの三つのフレームワークを提案し、それぞれモデルのトレーニング、トークンの生産、エージェントの運用に対応しています。関連内容によれば、国産GPUが真の産業シーンに入るためには、単なるハードウェアの置き換え問題ではなく、チップ、ソフトウェアスタック、トレーニングプラットフォーム、推論フレームワーク、シミュレーション能力からアプリケーション適応までの完全なクローズドループを形成する必要があります。

二、テンセントクラウド：エージェントは対話アシスタントからタスク実行環境へ

AIエージェントの技術進化と企業での実装に関して、テンセント雲南地区のチーフアーキテクト、蔡鹏氏が「エージェントの波：技術の爆発から産業の新時代への全面的な再構築」というテーマで講演を行いました。

（図2 テンセントクラウドのゲスト蔡鹏 講演現場）

蔡鹏氏は、AIエージェントが「あなたが私に尋ね、私が答える」という大規模モデルのアプリケーションから、目標を理解し、タスクを分解し、計画を立て、ツールを呼び出し、継続的にフィードバックを行う新しい段階へと進化していると述べました。エージェントが産業シーンに入ると、核心はモデル能力だけでなく、記憶メカニズム、知識管理、ツール呼び出し、スキルの蓄積、多エージェントの協調、安全な実行環境も含まれます。

企業の実践の面では、テンセントクラウドはWorkBuddy、CodeBuddy、ADPエージェント開発プラットフォーム、トレーニング推論プラットフォーム、AIサンドボックスなどのソリューションを展示しました。関連内容によれば、企業向けエージェントは個人の効率ツールから、タスク実行、組織の協調、生産プロセスの再構築へと進化しています。

三、楊作興博士：AI計算力の機会は推論側に多く存在

研極微電子の創業者、楊作興博士は「ビットコイン計算力からAI計算力へ」というテーマで講演を行い、冷却ルート、エネルギー選択、AI計算力の機会、ビットコインマイニングの未来などのトピックについて共有しました。

（図3 研極微電子のゲスト楊作興博士 講演現場）

楊博士は、高密度計算力にとって、冷却とエネルギーはもはや付随的な問題ではなく、プロジェクトの長期的な競争力を決定する核心的な変数であると考えています。風冷、油冷、水冷を比較した結果、彼は水冷が将来の新設および改造プロジェクトに最も適していると判断しました。また、エネルギー面では、天然ガスは安定性と調整能力を兼ね備えており、最近注目すべき増分選択肢であると述べました。

AI計算力について、楊博士は、現在のトレーニング市場は集中化が進んでおり、真の増分機会は推論側に多く存在すると述べました。AIアプリケーション、エージェント、ロボットの普及に伴い、推論の需要は地域、エッジ、業界ノードに拡散し、オープンソースモデル、分散型デプロイメント、国産チップも新たな参加空間をもたらすでしょう。

ビットコインマイニングについては、業界の黄金期は過ぎたと認めつつも、鉱業が蓄積した低消費電力チップ、エネルギー効率の最適化、エネルギー運営能力には依然として価値があると述べました。将来的には、マイニングマシン、天然ガス、光蓄電、AIデータセンターの間に新たな協調モデルが形成される可能性があります。

四、芯科液冷：AIDCの転換はまずエンジニアリングシステムのアップグレード

芯科液冷のCEO、王冲氏は「計算力の波の進化：データセンター産業の転換機会と現実的な課題」というテーマで講演を行い、伝統的なデータセンターとブロックチェーンマシンルームがAIDCインテリジェント計算センターにアップグレードする現実的な問題について重点的に議論しました。

（図4 芯科液冷のゲスト王冲 講演現場）

王冲氏は、伝統的なデータセンターがAIDCにアップグレードされるのは単にGPUサーバーを交換することではなく、電力供給、液冷、ネットワーク、消防、耐荷重、運用プラットフォーム、納品システムの全体的な再構築であると述べました。高密度GPUキャビネットは急速に数十キロワットから百キロワット級へと進化しており、電力冗長性、液冷制御、消防規範、持続的運用能力に対してより高い要求を突きつけています。

彼は、既存のデータセンターには依然として価値があり、土地、工場、電力接続、一時的な冷却設備は再利用可能であると指摘しました。しかし、転換を完了できるかどうかは、二次側の液冷、二重電源、バックアップ電源、ガス消火、ネットワーク遅延制御、BCIM運用プラットフォーム、標準化された品質検証能力を補完できるかどうかにかかっています。伝統的な計算力産業にとって、AIDCの転換はまずエンジニアリング能力のアップグレードです。

四つの講演、四つの切り口が同じ判断を指し示しています：AI計算力は「システムエンジニアリングの勝利」の段階に入っています。

モールスレッドは国産GPUを「動く」から「使いやすい」全スタックのクローズドループに進化させ、テンセントはエージェントを実験室のおもちゃから企業レベルの生産ツールに変え、楊作興は鉱業の十年の蓄積を推論計算力に移行させ、芯科液冷はデータセンターを「電源を入れて起動する」から「ゼロ中断、検証可能」な企業レベルの基準にアップグレードしています。

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