在AMD Advancing AI大会上，AMD CEO苏姿丰给出了一个惊人的市场预判：预计到2030年，人工智能加速器市场规模将达到1.4万亿美元。与此同时，传统数据中心CPU市场仍将维持在2200亿美元的规模。整体来看，到2030年整个计算市场的盘子将突破2万亿美元大关。
这不是一个激进的创业公司估值模型，而是来自全球第二大x86处理器厂商掌门人的内部测算。1.4万亿是什么概念？差不多相当于当前全球半导体市场总规模的两倍多。AMD显然不想再当看客。
同样在AI基础设施端投下重注的还有华为。在WAIC 2026世界人工智能大会上，华为首次完整展示了其全系列计算模组产品矩阵，涵盖网卡、SSD、DPU、RAID卡四大系列。其中最值得关注的是国内首发的800GE AI网卡，支持10万级节点超大规模组网。华为方面透露，这些计算模组产品已经在头部互联网企业、运营商和金融机构实现了规模化部署。
华为这次拿出的不是PPT，是已经在产线上跑着的量产货。从网卡到存储到数据处理单元，这套组合拳瞄准的是大模型训练和推理中最吃资源的通信瓶颈。10万节点组网意味着什么？当前业界主流万卡集群的网络拓扑已经让运维团队头疼不已，十万级对光模块、交换机、拥塞控制算法都提出了指数级更高的要求。
算力焦虑正在大模型厂商中蔓延。月之暗面Kimi近日发布通知，决定即刻暂停C端新用户订阅，将现有全部算力集中用于保障已订阅用户的服务体验。通知中明确表示"已在全速推进算力扩容"，新算力到位后会逐步恢复订阅。更有意思的是，Kimi还宣布后续将拆分Kimi主权益和Kimi Code权益，理由是方便更精准匹配算力、保障用户体验。翻译一下：推理需求增长远超预期，现有GPU不够分了，得按场景切割资源池。
这种"算力配给制"在国产大模型圈子里尚属首次公开承认。过去大家习惯用"体验优化""系统升级"这类话术遮掩，Kimi这次直接摊牌，说明供需缺口已经不是靠调度优化能填平的级别。
而在WAIC的另一个会场上，无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪抛出了一个更根本性的判断：AGI基础设施的决胜点是"AI原生的Agentic Infra"。他梳理了四条Scaling Law的作用路径——从Pre-training到Post-training，从Test-time到Agentic scaling，模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。夏立雪的算盘是，把跨域计算资源的支撑规模持续推到十万卡级以上，支撑下一代Agentic AI的在线进化。
蚂蚁集团CEO韩歆毅则从企业落地的角度给了完全不同的视角。他在WAIC上直言不讳：当前多数企业智能体还停留在查资料、写纪要这种工具层。问题出在哪里？核心矛盾在于现有业务流程是"为人设计"的，不是"为Agent设计"的，导致每个环节看似尽责，却没人对最终结果负责。韩歆毅的解法是三步走：先把智能体铺进关键流程沉淀经验，没有专属数据就没有专属智能；再用区块链和密算搭可信数据底座；最终形成经验闭环驱动组织整体生产力升级。同期蚂蚁数科还发布了"智能体超级工厂"方案。
韩歆毅援引了图灵奖得主萨顿的"经验时代"论断，认为通用大模型根本理解不了企业内部的运行逻辑，企业级AI必须扎根真实业务流程，沉淀专属数据，形成所谓的Experience AI——经验型智能。这套逻辑和主流"给大模型接个API就算智能化"的轻量打法形成了鲜明反差。
世界模型的赛道也在加速。昆仑万维董事长兼CEO方汉在WAIC专场论坛上直接把2026年定义为"世界模型元年"，判断AI主线将从单纯的"生成"转向"理解与交互"。他的三大预判是：世界模型走出屏幕进入物理世界、游戏行业率先被重构、AI音乐从技术试验变成大众创作工具。当天昆仑万维同步发布了Matrix-Game 3.5世界模型和Mureka v9.5及O3音乐模型。
具身智能的爆发时间表也在缩短。宇树科技创始人兼CEO王兴兴在2026年世界互联网大会数字丝路发展论坛上表示，具身智能的"ChatGPT时刻"有望最快在两三年内到来。他的判断依据是过去几年人形机器人已经走完了从行走到舞蹈、从功夫格斗到简单服务的进化路径。王兴兴的提醒很直白：等这个时刻真正来临时，机器人在大部分陌生场景也能直接工作实现基本功能，各方需要根据自身情况提前布局。
多模态创作工具也在突破天花板。智象未来在WAIC期间发布了全球首个具备无限时长视频生成与编辑能力的多模态创作智能体vivago R1。当前行业主流的AI视频产品只能生成15到30秒的短镜头，商用价值被严重压缩。vivago R1直接打出了"任意时长连续连贯生成"这张牌，依托AgentOS全流程调度，从理解任务、构思故事线、创作分镜脚本到生成超长视频实现完整闭环。官方给出的关键数据是内容可用成功率达到85%，意味着已经可以直接用于商业交付。
AI开源生态的基础设施建设也在提速。GOAI世界人工智能开源大赛官网正式上线，由杭州市开源人工智能基金会主办，Agentic AI Foundation和LF AI & Data Foundation作为全球开源合作伙伴参与支持。之江实验室、阿里云、蚂蚁集团、智加未来、云深处、群核科技等核心单位联合承办。总奖金池达到500万元级别，设置全场大奖、四大赛道冠亚季军及多个单项奖，优胜团队还能获得算力资源、导师辅导、产业场景对接和资本直达等配套支持。
算电协同也从概念迈入了产品落地阶段。中科类脑在WAIC期间正式推出算电一体化平台，首次实现电力供给、异构算力调度、大模型Token产出三位一体的协同管控。平台的"1+3"标准化架构中，一套博弈智能决策大脑作为全局统筹，联动电力、算力、Token三大子系统。电力子系统集成微网管控、电力现货交易、全域PUE优化、虚拟电厂四大能力，能匹配风光新能源出力错峰调度算力任务。算力子系统完成多架构芯片资源统一抽象，实现全国分散闲置算力池化纳管。Token子系统则覆盖算子编译、KVCache分层管理、推理优化全栈技术。这套方案的关键价值在于，把绿电的波动性和AI训练的刚性需求用算法撮合起来。
AI人才培养端也有了新动作。在WAIC智能经济发展生态论坛上，上海财经大学数字经济学院、西南财经大学工商管理学院联合东壁科技数据发布了全球首个服务业AI认知测评与学习辅导系统。系统围绕"成熟度构建—测评—诊断—导学"的完整路径设计，以《职业分类大典》为基底，提取了覆盖14个大类357个服务职业任务，基于DBDATA的824篇生成式AI文献构建知识底座。这套系统的现实背景是服务业的"人机协同能力断层"——大模型能力越来越强，但服务业从业者普遍不知道怎么用好这些工具。
英特尔则传来了裁员消息。据相关报道，英特尔将在数据中心部门进行裁员。在AMD大幅上修AI加速器市场预期、英伟达统治力持续强化的大背景下，老牌芯片巨头的每一步调整都会被市场放大解读。芯片战争的下一回合，不再是制程工艺之争，而是谁能把自己的加速卡塞进更多AI服务器的PCIe插槽。
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