5月27日至29日，2026第十届集微大会在上海张江科学会堂正式拉开帷幕。这次大会的主题是“AI重构未来、生态协同致远”，由半导体投资联盟、浦东科创、ICT知识产权发展联盟和海望资本联合主办，爱集微承办。说白了，就是把全球的资源聚到一起，为产业新生态搭个台子。

作为大会重头戏之一，5月27日的AI赋能峰会，定的主题是“算力筑基，大模赋能——大模型与算力赋能全产业升级”。当天聚焦GPU芯片、AI算力、大模型平台和产业落地这些当下最热的话题，英伟达、英特尔这些国际巨头来了，腾讯云、小米、壁仞科技、天数智芯、思特威这些国内头部厂商也没缺席。可以说，这是一场真正贴着产业落地、技术变革和生态重构来办的AI高端局。

爱集微创始人、董事长老杳

爱集微创始人、董事长老杳在开场致辞时提到，现在人工智能的热度已经不用多说，谁都看得到。半导体作为AI的硬件底座，既是被赋能的对象，也是推动AI落地的关键。所以这场峰会，一方面是聊聊怎么用AI赋能自己的业务，另一方面也是琢磨怎么借AI把企业运作得更好。他希望每位参会的朋友，都能在这场大会里想明白一件事：自己能为AI产业贡献什么，同时也能找到把AI真正导入企业、实现业务赋能的路径。

算力硬件革新：突破技术瓶颈，夯实AI产业底座

算力这事儿，说到底还是AI产业的根基。硬件技术不突破，产业升级就无从谈起。这次峰会上，英特尔、壁仞科技、思特威几家企业，把重心放在了算力硬件、互连技术和GPU创新这些核心环节上，分享了不少前沿成果，目标也很明确——为AI算力集群升级和高速数据传输扫清技术障碍。

英特尔中国研究院院长宋继强

英特尔中国研究院院长宋继强，围绕算力架构的迭代做了深度分享。他在题为《以CPU为核心的异构算力，推动混合智能体AI和物理AI的演进》的演讲里，讲清楚了英特尔是怎么推动混合智能体AI和物理AI技术迭代的。他的判断是：当AI智能体开始在多种硬件上落地，不同形态之间还能相互组合、相互支撑，新一轮产业爆发就不远了。之后，物理AI和机器人这些领域也会跟着显著增长。英特尔会持续在这个领域输出计算能力、制造能力以及软件能力，支持产业界去开发和设计新型硬件。

壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆

针对智能体AI时代的算力供需矛盾，壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆在《光互连GPU超节点：破解Agentic AI时代的算力困局》的演讲中，重点介绍了光互连GPU超节点技术。在他看来，Agentic AI时代的大模型落地有个“三超”特点：超大万亿参数模型、超长上下文需要巨大算力，所以超节点就成了破局的关键。壁仞科技在业界首次构建了基于光互连的GPU超节点，拿出一套软硬一体的全栈解决方案，系统性地应对算力难题。此外，他们还构建了Agentic Native驱动的BIRENSUPA Agent Skills和SUPA Code，让模型迁移适配调优能自动完成，还能自演进、持续迭代，大大降低了国产算力的使用门槛。

思特威HOC BG联席总经理王文轩

思特威则瞄准了AI数据通信这个老痛点，直击行业长期面临的带宽墙、功耗墙、密度墙和链路可靠性四大瓶颈。该公司HOC BG联席总经理王文轩在《新型Micro LED光互连方案，赋能AI数据通信新未来》的主题分享中，重点介绍了新型Micro LED光互连方案的创新突破。这套方案靠的是非激光自发辐射、宽并行、低功耗这些核心特性，实现了光电转换和系统集成的碘伏性升级——可以说，是AI算力集群短距高速互连目前能看到的最优解。他透露，这项技术已经从实验室验证阶段走到了小批量量产，核心器件、封装集成、系统设计都有了关键突破，产业链也在逐步成熟，预计未来5到10年会成为超短距高速互连的主流技术。思特威还公布了“3+AI”战略布局，明确会继续用光互连技术创新来赋能AI数据通信产业升级。

天数智芯产品市场总监谷潇聪

天数智芯这边，重心放在人工智能算力的规模化落地。产品市场总监谷潇聪在《深耕通用GPU算力，赋能千行百业智能化升级》的演讲里，分享了通用GPU算力的技术迭代成果和落地经验。他聚焦千行百业的智能化转型需求，阐述了通用GPU怎么靠优效能、高适配性这些优势，为各行各业数字化、智能化升级筑牢算力根基。他判断，半导体行业正迎来AI驱动的全新纪元，未来的核心竞争力将由数据、大模型和算力共同定义。天数智芯会继续深耕人工智能算力，用布局云边端的全场景产品和解决方案，发挥优效能、易迁移、高通用的优势，赋能千行百业。

楠菲微电子AI智算互联业务副总裁汤兆星

楠菲微电子聚焦的是智算互联领域的算力升级需求。AI智算互联业务副总裁汤兆星在《三网六芯：楠菲微AI智算互联赋能算力升级》的主题演讲中指出，AI计算互联网络在AI系统中至关重要，正围绕带宽提升、架构革新、生态开放三个方向持续演进。超节点已经成为AI基础设施建设的新常态，网络是超节点的刚需，互联协议也在逐渐走向收敛和开放。基于当前国内半导体工艺的实际情况，通过网络互联实现多GPU组成超节点来弥补单卡算力不足，是一条切实可行的路径。为此，楠菲微电子推出了“三网六芯”方案，希望为超大规模智算集群提供高带宽、低延迟、高可靠的互联底座，帮助国产算力实现跨越式升级。

日观芯设销售副总黄一峰

日观芯设则把视角拉到了半导体设计环节。销售副总黄一峰在《AI加速半导体设计全流程 企业落地即用新范式》的分享中表示，今年以来人工智能呈现爆发式增长，与之相关的芯片、设备、网络及周边产品等基础设施发展势头很猛。当前AI的落地应用主要分两个方向：降本增效和缩短研发周期。日观芯设今年推出的AI产品，是一个覆盖芯片设计全流程、多场景的智能体，包括专家问答大模型和芯片自动优化学习Agent两大板块，用来破解传统EDA工具效率瓶颈、人才短缺、迭代缓慢等行业痛点，为芯片设计产业带来全链路的智能化升级。

大模型与AI技术：深耕垂直落地，赋能产业细分场景

AI技术走到今天，通用大模型、垂直行业大模型和AI原生技术的落地应用，已经成为驱动半导体乃至整个产业升级的核心动力。这次峰会请来了多位嘉宾，聚焦技术落地实践，分享AI全栈能力、垂直大模型和智能体AI的产业化应用价值。

腾讯云制造业解决方案架构专家，腾讯研究院特约AI研究员刘道龙

腾讯云制造业解决方案架构专家、腾讯研究院特约AI研究员刘道龙，分享了全栈AI在半导体领域的实践。

NVIDIA全球副总裁&中国区AI行业总经理王永祥

NVIDIA全球副总裁兼中国区AI行业总经理王永祥则带来了以《英伟达赋能智能体AI》为主题的分享，展示了英伟达在智能体AI领域的最新实践成果。

库帕思业务总监尹浩

库帕思聚焦AI原生技术的产业化应用，业务总监尹浩在《AI原生的产业实践分享》中，分享了从数据到语料再到智能体落地的完整方法论和实践框架。他提到，随着技术演进，数据应用正在从“互联网+”转向“人工智能+”。结合模型应用的变化，他们打造了适配性的语料能力，用来解决数据源专业化、数据多维化、终端融合等痛点，全方位帮助客户落地AI应用、完成产业转型。

知满科技CEO王泽强

知满科技是深耕半导体垂直AI领域的代表。CEO王泽强在《半导体行业的AI Foundry：用垂直大模型与Agent重构先进制造》的演讲里说了句很实在的话：要让Agent真正进入半导体行业的业务场景，首要前提是模型本身必须懂行业。这需要从四个方面入手：第一，收集高质量的行业数据，把企业各系统以及历史专家经验沉淀为模型可以学习的内容；第二，做专家级的模型训练；第三，进行专业评测，不仅要看模型的通用能力，更要考察它在半导体具体场景下的表现；第四，推动Agent落地应用，并持续收集反馈，反向优化模型和Agent，形成数据飞轮，让模型越来越懂企业，Agent越来越贴近岗位。

产业生态重构：破解行业痛点，打造协同发展新格局

目前半导体和AI融合发展过程中，数据碎片化、技术壁垒高、产业链协同不足这些问题越来越突出。这次峰会上，中用科技、爱集微等企业聚焦这些痛点，拿出了新的解决方案和发展思路，推动行业生态协同升级。

中用科技副总裁胡增

中用科技副总裁胡增立足芯片制造核心环节，在《AI赋能芯片制造》的主题演讲中，分享了中用科技在AI芯片制造领域的落地应用。他的观察很到位：业内普遍认为半导体行业是工业4.0、自动化程度很高的行业，但在日常工作中，其实仍然存在大量需要人工重复处理的工作。针对这些痛点，中用科技推出了设备故障处理、晶圆状态监测等智能体。他特别强调了一点——AI落地不是一次性工作，必须能在线持续学习，并对模型效果进行持续监控。要有监控指标，一旦模型效果发生偏移或下降，就得立即启动自动化的重训练程序。同时，要把专家经验融入整个流程。

爱集微AI高级产品经理李群

针对半导体行业数据“散、脏、乱”、通用AI产业适配性弱、工具碎片化、全流程无法闭环这三个核心痛点，爱集微在峰会上重磅发布了全新产业解决方案。AI高级产品经理李群在《芯脑链·Agentic Data Fabric（芯脑一体，链动产业）》的主题演讲中指出，“芯脑链·产业原生智能体”的核心逻辑是：以数据为芯，JiweiGPT为脑，多Agent协同链通半导体全价值链，真正实现“数据可信任、AI懂产业、Agent能干活、全链可协同”。这个智能体能够大幅降低数据成本、强化产业链协同韧性、提升企业战略决策效率、缩短市场研判周期。爱集微还会持续迭代数据底座、JiweiGPT大模型和Agent智能体三大核心能力，不断夯实技术底座。

智辰半导体董事长兼总经理王孝斌

智辰半导体聚焦终端AI发展趋势，董事长兼总经理王孝斌在《终端觉醒：端侧AI重构产业新范式》的演讲中，系统阐述了端侧AI的技术演进逻辑和产业价值。他指出，从应用到模型已经呈现出明显的趋势：模型参数越来越大，能力越强，提升生产力的效果就越明显。无论国际头部模型还是国内大模型，参数级别已经达到万亿级甚至几万亿级，“更大模型代表更高能力”已成为行业共识。更大的模型需要更强的算力，虽然万亿级模型通常被认为理所当然部署在云端，但他们认为端侧也有强烈的刚需——本地部署才能真正补齐AI应用的关键一环。

车载智能创新：端侧AI赋能自动驾驶产业升级

小米集团汽车智能驾驶世界模型高级总监王兵

在AI端侧落地的核心场景中，智能汽车是个重点突破领域。小米汽车立足自动驾驶技术前沿，探索AI世界模型在车载领域的创新应用。小米集团汽车智能驾驶世界模型高级总监王兵在《小米汽车世界模型赋能端到端自动驾驶》的主题分享里提到，当前AI大模型正处在爆发式发展的时代。世界模型作为一种能理解现实世界动态的AI大模型，具备理解、生成、推理以及与真实或虚拟世界交互的能力。小米汽车通过构建重建与生成深度耦合的世界模型，在数据合成、仿真测试、预训练和闭环训练四个方向实现了全面落地，显著提升了端到端自动驾驶的泛化能力、安全性和决策水平。

AI赋能峰会至此圆满结束。接下来，行业会继续依托AI技术创新，突破产业技术壁垒、完善产业生态。期待下一届峰会再启新篇。

5月28日至29日，2026第十届集微大会精彩继续。28日，集微投资峰会、端侧AI峰会、半导体投资联盟理事会暨上市公司CEO沙龙、芯力量科技成果转化论坛等多个特色活动集中举办，国内顶尖企业CEO与董事长、知名投资机构合伙人、券商首席分析师和权威行业专家将齐聚一堂。29日上午，备受业界关注的集微大会主峰会也将正式登场，汇聚全球学界泰斗、产业领袖、科研专家及资深分析师，打造一场兼具国际视野、前沿洞察、产业价值和生态意义的思想盛宴。