Những quan sát từ Hội nghị thượng đỉnh MoneyFrontier: Khi GPU nội địa đối mặt với làn sóng tác nhân, ngành công nghiệp điện toán đưa ra bốn tín hiệu quan trọng.

Tác giả: Kupu News

Biên soạn bởi: Trung tâm sức mạnh tính toán
 

Câu chuyện xoay quanh sức mạnh tính toán của trí tuệ nhân tạo đang chuyển từ "ai nắm giữ nhiều quân bài nhất" sang "ai thực sự có thể biến sức mạnh tính toán thành năng suất".

Ngày 28 tháng 7, Hội nghị thượng đỉnh về điện toán thông minh cơ sở hạ tầng mới MoneyFrontier 2026 đã được tổ chức tại khách sạn Hopewell ở Hồng Kông. Đại diện từ bốn công ty—Moore Threads, Tencent Cloud, Yanji Microelectronics và Silicon Labs Liquid Cooling—đã lên sân khấu để trình bày toàn cảnh chuỗi ngành công nghiệp điện toán AI từ bốn khía cạnh: hệ sinh thái GPU trong nước, kỹ thuật tác nhân thông minh, logic chuyển đổi của ngành công nghiệp khai thác và tái cấu trúc kỹ thuật trung tâm dữ liệu.

Đây không phải là buổi ra mắt sản phẩm, mà là một bài thuyết trình cô đọng về sự đồng thuận của ngành: mức tiêu thụ token đang tăng theo cấp số nhân, các tác nhân đang chuyển đổi từ công cụ đối thoại thành môi trường thực thi tác vụ, khả năng vận hành tiết kiệm năng lượng và công suất được tích lũy bởi hoạt động khai thác truyền thống đang bắt đầu chuyển sang trí tuệ nhân tạo (AI), và các trung tâm dữ liệu đang chuyển từ phòng máy chủ PoW sang AIDC, về cơ bản là sự tái cấu trúc cơ bản của hệ thống kỹ thuật.

Dưới đây là những điểm chính từ phiên họp buổi sáng của hội nghị thượng đỉnh.

I. Các bài viết của Moore: GPU nội địa bước vào "Kỷ nguyên hợp đồng dài hạn"

Ông Zhao Zhenyang, Tổng Giám đốc Bộ phận Giải pháp của Moore Threads, đã có bài phát biểu mang tên "Kỷ nguyên của Token: Trí tuệ của mọi thứ", chia sẻ những hiểu biết về sự tăng trưởng nhu cầu token, lộ trình công nghiệp hóa GPU trong nước và cơ sở hạ tầng điện toán cho kỷ nguyên của các tác nhân thông minh.

(Hình 1: Zhao Zhenyang, diễn giả khách mời tại hội nghị Moore Threads)

Bài phát biểu chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển từ AI thị giác và AI tạo sinh sang AI tác nhân và AI vật lý. Khi các tác nhân thông minh liên tục sử dụng các mô hình, công cụ và các tác nhân thông minh khác trong quá trình thực hiện nhiệm vụ, người dùng chính của token đang mở rộng từ "con người sử dụng AI" sang "AI sử dụng AI". Nhu cầu về sức mạnh tính toán của ngành cũng sẽ chuyển từ hiệu năng chip đơn điểm sang khả năng hỗ trợ hệ thống cho việc đào tạo, suy luận, mô phỏng, vận hành tác nhân thông minh và các ứng dụng đầu cuối.

Trong bối cảnh đó, Moore's Threads đề xuất ba khung cấu trúc: một nhà máy huấn luyện, một nhà máy sản xuất token và một nhà máy tác nhân, tương ứng với việc huấn luyện mô hình, sản xuất token và vận hành tác nhân. Nội dung liên quan cho thấy rằng để GPU sản xuất trong nước có thể được ứng dụng vào các kịch bản công nghiệp thực tế, vấn đề không chỉ đơn thuần là thay thế phần cứng, mà là hình thành một vòng khép kín hoàn chỉnh bao gồm chip, phần mềm, nền tảng huấn luyện, khung suy luận, khả năng mô phỏng và khả năng thích ứng ứng dụng.

II. Tencent Cloud: Các tác nhân đang phát triển từ trợ lý đàm thoại thành môi trường thực thi tác vụ.

Ông Cai Peng, Kiến trúc sư trưởng của Tencent khu vực Vân Nam, đã có bài phát biểu quan trọng với chủ đề "Làn sóng tác nhân thông minh: Từ đột phá công nghệ đến định hình toàn diện kỷ nguyên công nghiệp mới", tập trung vào sự phát triển công nghệ và việc triển khai tác nhân AI ở cấp doanh nghiệp.

(Hình 2: Khách mời Cai Peng của Tencent Cloud phát biểu tại sự kiện)

Cai Peng cho biết, các tác nhân AI đang chuyển từ các ứng dụng mô hình "hỏi-đáp" quy mô lớn sang một giai đoạn mới, nơi chúng có thể hiểu mục tiêu, phân chia nhiệm vụ, lập kế hoạch, sử dụng công cụ và cung cấp phản hồi liên tục. Khi các tác nhân thông minh được đưa vào các kịch bản công nghiệp, khả năng cốt lõi của chúng sẽ mở rộng vượt ra ngoài khả năng của mô hình, bao gồm cơ chế bộ nhớ, quản lý tri thức, sử dụng công cụ, tích lũy kỹ năng, hợp tác đa tác nhân và môi trường thực thi an toàn.

Ở cấp độ doanh nghiệp, Tencent Cloud đã giới thiệu các giải pháp như WorkBuddy, CodeBuddy, nền tảng phát triển trợ lý ảo ADP, nền tảng đào tạo và suy luận, và AI Sandbox. Nội dung liên quan cho thấy các trợ lý ảo cấp doanh nghiệp đang vượt ra ngoài phạm vi công cụ năng suất cá nhân để bao gồm thực thi nhiệm vụ, hợp tác tổ chức và tái cấu trúc quy trình sản xuất.

III. Tiến sĩ Yang Zuoxing: Cơ hội về sức mạnh tính toán của AI sẽ xuất hiện nhiều hơn ở khía cạnh suy luận.

Tiến sĩ Yang Zuoxing, người sáng lập Yanji Microelectronics, đã có bài phát biểu quan trọng tại hội nghị thượng đỉnh với chủ đề "Từ sức mạnh tính toán Bitcoin đến sức mạnh tính toán AI", chia sẻ những hiểu biết của ông về các chủ đề như tản nhiệt, lựa chọn năng lượng, cơ hội về sức mạnh tính toán AI và tương lai của khai thác Bitcoin.

(Hình 3: Tiến sĩ Yang Zuoxing, diễn giả khách mời đến từ Yanji Microelectronics, đang thuyết trình)

Tiến sĩ Yang Zuoxing tin rằng đối với sức mạnh tính toán mật độ cao, tản nhiệt và năng lượng không còn chỉ là những vấn đề hỗ trợ mà là những biến số cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh lâu dài của một dự án. Sau khi so sánh làm mát bằng không khí, làm mát bằng dầu và làm mát bằng nước, ông đánh giá rằng làm mát bằng nước phù hợp hơn cho các dự án mới và cải tạo trong tương lai; về mặt năng lượng, khí tự nhiên có cả tính ổn định và khả năng điều chỉnh, trở thành một lựa chọn gia tăng đáng chú ý trong thời gian ngắn.

Về sức mạnh tính toán của AI, Tiến sĩ Yang cho biết thị trường đào tạo hiện đang ngày càng tập trung hơn, với cơ hội tăng trưởng thực sự nằm nhiều hơn ở mảng suy luận. Khi các ứng dụng AI, các tác nhân thông minh và robot trở nên phổ biến hơn, nhu cầu suy luận sẽ lan rộng đến các nút khu vực, biên và công nghiệp, và các mô hình mã nguồn mở, triển khai phân tán và chip sản xuất trong nước cũng sẽ tạo ra những cơ hội tham gia mới.

Khi thảo luận về khai thác Bitcoin, ông thẳng thắn thừa nhận rằng thời kỳ hoàng kim của ngành này đã qua, nhưng các chip tiết kiệm năng lượng, tối ưu hóa hiệu quả năng lượng và khả năng vận hành năng lượng tích lũy được trong ngành khai thác vẫn còn giá trị. Trong tương lai, các mô hình hợp tác mới có thể xuất hiện giữa máy khai thác, khí đốt tự nhiên, lưu trữ năng lượng quang điện và trung tâm dữ liệu AI.

04 Hệ thống làm mát bằng chất lỏng của Silicon Labs: Sự chuyển đổi của AIDC bắt đầu bằng việc nâng cấp hệ thống kỹ thuật

Ông Wang Chong, CEO của Silicon Labs Liquid Cooling, đã có bài phát biểu quan trọng với tiêu đề "Sự lặp lại của làn sóng sức mạnh tính toán: Cơ hội và thách thức thực tế trong quá trình chuyển đổi ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu", tập trung vào các vấn đề thực tiễn của việc nâng cấp các trung tâm dữ liệu truyền thống và phòng máy chủ blockchain thành các trung tâm điện toán thông minh AIDC.

(Hình 4: Wang Chong, diễn giả khách mời tại hội nghị Silicon Labs Liquid Cooling, trong bài thuyết trình của mình)

Wang Chong cho biết, việc nâng cấp một trung tâm dữ liệu truyền thống lên AIDC không chỉ đơn thuần là thay thế các máy chủ GPU, mà là tái cấu trúc hoàn toàn hệ thống cung cấp và phân phối điện, làm mát bằng chất lỏng, mạng lưới, phòng cháy chữa cháy, khả năng chịu tải, nền tảng bảo trì và hệ thống vận chuyển. Các dàn GPU mật độ cao đang nhanh chóng hướng tới công suất hàng chục kilowatt hoặc thậm chí hàng trăm kilowatt, đặt ra yêu cầu cao hơn về khả năng dự phòng điện, điều khiển làm mát bằng chất lỏng, tiêu chuẩn phòng cháy chữa cháy và khả năng bảo trì liên tục.

Ông chỉ ra rằng các trung tâm dữ liệu hiện có vẫn còn giá trị; đất đai, nhà xưởng, nguồn điện và các thiết bị làm mát phía sơ cấp có thể được tái sử dụng. Tuy nhiên, liệu quá trình chuyển đổi có thể hoàn thành hay không phụ thuộc vào việc có bổ sung thêm hệ thống làm mát bằng chất lỏng phía thứ cấp, nguồn điện kép, nguồn điện dự phòng, hệ thống chữa cháy bằng khí, kiểm soát độ trễ mạng, nền tảng bảo trì BCIM và khả năng kiểm định chất lượng tiêu chuẩn hóa hay không. Đối với ngành công nghiệp điện toán truyền thống, chuyển đổi AIDC trước hết là nâng cấp năng lực kỹ thuật.

Bốn bài phát biểu, bốn góc nhìn, tất cả đều dẫn đến cùng một kết luận: Sức mạnh tính toán của trí tuệ nhân tạo đang bước vào giai đoạn mà "kỹ thuật hệ thống là yếu tố quyết định".

Moore Threads đang nghiên cứu một hệ thống khép kín hoàn chỉnh cho GPU sản xuất trong nước, từ "khả năng hoạt động" đến "dễ sử dụng"; Tencent đang nỗ lực chuyển đổi các agent từ đồ chơi phòng thí nghiệm thành công cụ sản xuất cấp doanh nghiệp; Yang Zuoxing đang nghiên cứu chuyển giao kinh nghiệm về năng lượng và kỹ thuật tích lũy được trong hơn mười năm trong ngành khai thác mỏ sang sức mạnh tính toán suy luận; và Silicon Labs Liquid Cooling đang nỗ lực nâng cấp các trung tâm dữ liệu từ "khởi động" lên tiêu chuẩn cấp doanh nghiệp về "không gián đoạn và có thể kiểm chứng".