MoneyFrontierサミットの考察：国内GPUがエージェントの波に遭遇したとき、コンピューティングパワー業界は4つの主要なシグナルを発信する

著者：クプニュース

編集：コンピューティングパワーの核心
 

AIの計算能力をめぐる議論は、「誰が最も多くのカードを持っているか」から「誰が真に計算能力を生産性に結びつけることができるか」へと変化しつつある。

7月28日、香港のホープウェルホテルで、マネーフロンティア2026新インフラインテリジェントコンピューティングサミットが開催された。ムーアスレッド、テンセントクラウド、延吉マイクロエレクトロニクス、シリコンラボ液冷の4社から代表者が登壇し、国内GPUエコシステム、インテリジェントエージェントエンジニアリング、鉱業の変革ロジック、データセンターエンジニアリングの再構築という4つの側面から、AIコンピューティングパワー産業チェーンの全体像を明らかにした。

これは製品発表ではなく、業界のコンセンサスを集約したプレゼンテーションです。トークンの消費量は指数関数的に増加しており、エージェントは対話ツールからタスク実行環境へと変化し、従来のマイニングで培われた低電力・低エネルギー運用能力はAIへと移行し始めており、データセンターはPoWサーバー室からAIDCへと移行しており、これは本質的にエンジニアリングシステムの根本的な再構築と言えます。

以下は、サミット午前セッションの要点です。

I. ムーアのスレッド：国内GPUが「ターム時代」に突入

ムーアスレッドソリューション部門のゼネラルマネージャーである趙振陽氏は、「トークンの時代：あらゆるもののインテリジェンス化」と題した講演を行い、トークン需要の拡大、国内GPUの産業化の道筋、そしてインテリジェントエージェント時代のコンピューティングインフラについて見識を共有した。

（図1：ムーア・スレッド社のゲストスピーカー、趙振陽氏）

講演では、AIがビジュアルAIや生成AIからエージェントAIや物理AIへと移行していることが指摘された。インテリジェントエージェントはタスク実行時にモデル、ツール、その他のインテリジェントエージェントを継続的に呼び出すため、トークンの主な利用者は「人間によるAIの利用」から「AIによるAIの利用」へと拡大している。また、業界のコンピューティング能力に対する需要も、単一チップの性能から、トレーニング、推論、シミュレーション、インテリジェントエージェントの運用、端末アプリケーションといったシステム全体のサポート能力へとシフトしていく。

こうした背景のもと、ムーアのスレッドは、モデルのトレーニング、トークンの生成、エージェントの運用にそれぞれ対応する、トレーニングファクトリー、トークン生成ファクトリー、エージェントファクトリーの3つのフレームワークを提案した。関連コンテンツによると、国産GPUが実際の産業シナリオに導入されるには、もはやハードウェアの置き換えだけではなく、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、シミュレーション機能、アプリケーションの適応を含む完全なクローズドループの形成が必要となる。

II. テンセントクラウド：エージェントは対話型アシスタントからタスク実行環境へと進化している

テンセント雲南地域チーフアーキテクトの蔡鵬氏は、「インテリジェントエージェントの波：技術的ブレークスルーから新産業時代の包括的な再構築へ」と題した基調講演を行い、AIエージェントの技術的進化と企業レベルでの実装に焦点を当てた。

（図2：テンセントクラウドのゲストである蔡鵬氏がイベントで講演している様子）

蔡鵬氏は、AIエージェントは大規模な「質疑応答」型アプリケーションから、目標を理解し、タスクを細分化し、計画を策定し、ツールを呼び出し、継続的なフィードバックを提供する新たな段階へと移行しつつあると述べた。インテリジェントエージェントが産業現場に導入されると、その中核となる機能はモデル機能にとどまらず、メモリ機構、知識管理、ツール呼び出し、スキル蓄積、マルチエージェント連携、そして安全な実行環境といった分野にまで及ぶようになる。

企業向けソリューションとしては、Tencent CloudはWorkBuddy、CodeBuddy、ADPインテリジェントエージェント開発プラットフォーム、トレーニングおよび推論プラットフォーム、AI Sandboxなどを紹介した。関連コンテンツからは、企業向けエージェントが個人の生産性向上ツールを超え、タスク実行、組織コラボレーション、生産プロセス再構築へと進化していることがうかがえる。

III. 楊作興博士：AIの計算能力における機会は、推論の面でより多く発生するでしょう。

延吉微電子の創業者である楊作興博士は、サミットで「ビットコインの計算能力からAIの計算能力へ」と題した基調講演を行い、放熱、エネルギー選択、AIの計算能力における機会、ビットコインマイニングの未来といったテーマについて見識を共有した。

（図3：延吉マイクロエレクトロニクス社から招かれたゲストスピーカー、楊作興博士によるプレゼンテーション）

楊作興博士は、高密度コンピューティング能力においては、放熱とエネルギーはもはや単なる補助的な問題ではなく、プロジェクトの長期的な競争力を左右する中核的な要素であると考えている。空冷、油冷、水冷を比較した結果、水冷は将来の新規プロジェクトや改修プロジェクトに最も適していると判断した。エネルギー面では、天然ガスは安定性と調整能力の両方を備えているため、短期的には注目すべき選択肢となるだろう。

AIの計算能力に関して、ヤン博士は、トレーニング市場は現在ますます集中化が進んでおり、真の成長機会は推論分野にあると述べた。AIアプリケーション、インテリジェントエージェント、ロボットが普及するにつれて、推論需要は地域ノード、エッジノード、産業ノードへと広がり、オープンソースモデル、分散型展開、国産チップなども新たな参入機会を生み出すだろう。

ビットコインマイニングについて議論する際、彼は業界の黄金時代は過ぎ去ったと率直に認めつつも、マイニング業界で蓄積されてきた低消費電力チップ、エネルギー効率の最適化、エネルギー運用能力には依然として価値があると述べた。将来的には、マイニングマシン、天然ガス、太陽光発電、AIデータセンターの間で新たな相乗効果を生み出すモデルが出現する可能性がある。

04 Silicon Labsの液体冷却：AIDCの変革はエンジニアリングシステムのアップグレードから始まる

Silicon Labs Liquid CoolingのCEOである王崇氏は、「コンピューティング能力の波の反復：データセンター業界の変革における機会と真の課題」と題した基調講演を行い、従来のデータセンターやブロックチェーンサーバー室をAIDC（インテリジェントコンピューティングセンター）にアップグレードする際の実際的な問題に焦点を当てた。

（図4：シリコンラボ・リキッドクーリングのゲストスピーカー、王崇氏によるプレゼンテーションの様子）

王崇氏は、従来のデータセンターをAIDCにアップグレードするには、単にGPUサーバーを交換するだけでなく、電源供給と配電、液冷、ネットワーク、防火、耐荷重、保守プラットフォーム、配送システムを完全に再構築する必要があると述べた。高密度GPUラックは急速に数十キロワット、あるいは数百キロワット規模へと移行しており、電力冗長性、液冷制御、防火基準、継続的な保守能力に対する要求が高まっている。

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、工場建屋、電力供給設備、一次側冷却設備は再利用できると指摘した。しかし、変革が完了するかどうかは、二次側液冷、二重電源、バックアップ電源、ガス消火設備、ネットワーク遅延制御、BCIM保守プラットフォーム、標準化された品質検証機能が追加されるかどうかにかかっている。従来のコンピューティング電力業界にとって、AIDCへの変革は、何よりもまずエンジニアリング能力の向上を意味する。

4つの講演、4つの視点、すべてが同じ結論を指し示している。AIの計算能力は、「システムエンジニアリングが決定的な要素となる」段階に入りつつある。

Moore Threadsは、国産GPUの「動作可能」から「使いやすさ」まで、フルスタックのクローズドループに取り組んでいます。Tencent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へと変革することに取り組んでいます。Yang Zuoxingは、鉱業で10年以上にわたって蓄積してきたエネルギーとエンジニアリングの経験を推論コンピューティング能力に転用することに取り組んでいます。そして、Silicon Labs Liquid Coolingは、データセンターを「電源投入」から「中断ゼロと検証可能性」という企業レベルの標準へとアップグレードすることに取り組んでいます。