2026年，人工智能的竞争正在向产业链的更深处传导。大模型从聊天工具进化为自主干活的智能体，Token消耗量指数级攀升，算力需求的暴涨，把半导体从周期行业重新拉回成长行业，万亿美元市场提前四年到来。当技术迭代的周期短于企业自研的周期，“买时间”的并购重组，正在成为巨头与创业者共同的理性选择。理解AI，不再只停留于理解模型，而更要读懂从Token到芯片、从算力到资本的完整链条。
近日，清华五道口“人工智能+”2026级圆满完成第二模块的学习。8月21日至23日，此次模块邀请清华大学电子工程系长聘教授、IEEE Fellow、无问芯穹发起人汪玉，清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授沈阳，中国信息通信科技集团副总裁、总工程师陈山枝，亚马逊云科技（AWS）原首席架构师费良宏等学界与产业界专家，并组织学员走进腾讯北京总部、无问芯穹展厅，系统呈现了从AI全球前沿、Token经济学到算力与产业资本的全景图谱。
清华AI生态：从技术底座到工业物联网实践
清华大学电子工程系长聘教授、IEEE Fellow、无问芯穹发起人汪玉以《AI+算力与大模型》为题，从AI基础设施的供需矛盾出发，为学员解析了算力演进的技术路线与前沿方向。
课程中，汪玉教授指出，随着AI进入Agent主动规划任务的阶段，Token消耗量呈指数级增长，而供给端受限于芯片产能与工厂建设周期只能线性增长，供需缺口将持续扩大。未来的算力中心将向极致推理集群演进，核心指标是“电到Token”与“Token到生产力”的双重转化效率；存算一体是突破存储墙的关键路径，3D堆叠是当前最接近工程化的方案。
针对当下火热的具身智能赛道，他给出判断：相比大语言模型，物理世界的数据缺口凸显，行业拐点在于能否通过大规模投入解决“大脑”问题。他还分享了太空算力的战略价值，及其在空天地海一体化、光电融合芯片、AI基础设施、具身智能、太空计算五大方向的思考与实践。
清华大学天津电子信息研究院的武通达以《AI+工业物联网》为题，围绕AI技术演进、工业智能体落地与产业转化展开系统分享。武通达老师是启元实验室助理研究员、高级工程师，湃方科技联合创始人兼CEO，兼具学术与产业落地的复合视角。
课程中，武通达老师首先厘清了两代AI的本质差异：上一代深度学习是从“观测数据”到“判断结果”的映射，模型是黑匣子；而新一代大模型基于注意力机制，从海量信息中提取关键因子，首次具备了对语义因果关系的理解能力，实现了从“回答是什么”到“分析为什么”的能力跃迁。
武通达老师以电气革命类比AI原生转型：当年用电机替换蒸汽机，系统效率提升不足20%，直到整个工厂围绕电力重新设计生产布局，技术红利才彻底释放——当前多数企业的AI应用仍停留在“单点替换”的初级阶段。为此，他将工厂智能化划分为L0至L5六个层级，指出当前落地重点在L2“决策工厂”与L3“闭环工厂”，并通过多个落地案例，给出AI在企业降本提质增效方面的可行方案。
课程中，还邀请到无问芯穹、圆木智能、致趣百川等清华孵化企业的高管，分享了AI、算力、工业物联网等领域的落地实践。
全球AI前沿：从中美对比到Token经济学
清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授沈阳以《AI大模型与Token经济学》为题，围绕AI进化趋势、Token经济与企业组织变革展开深度分享。沈阳教授长期深耕AI与传播交叉领域，在AI内容生成、智能体应用方面成果丰硕。
课程中，沈阳教授将AI发展划分为四个关键里程碑：从2022年的“会聊天”，到智能体独立干活、自主运行，再到即将到来的“自我进化”。他还提出了“自进化、共进化、泛进化”的三化理论框架——用AI改造AI、人与AI共同进化、用AI改造万物，并预言未来AI将进入多智能体网络协作的“图工程”阶段。
在企业落地层面，沈阳教授强调AI转型必须由企业负责人自上而下推动，重点培养能高强度使用AI的“超级个体”，并推行AI工程师与业务人员结对工作的FDE模式，以业务目标考核技术团队。AI生成内容泛滥的时代，人类作为“校验者”的判断力与品味，将超越“生成者”的价值。
亚马逊云科技（AWS）原首席架构师费良宏以《AI全球前沿》为题，呈现了眼下AI产业的新秩序：“今天的AI已不只是一个模型，而是一个涵盖算力与能源、模型、智能体、企业数据与工作流、分发与信任机制的环环相扣的系统。智能正变得便宜，可靠执行、关键瓶颈与资本约束正变得更有价值。产业扩散正在重新定义‘领先’。”费良宏认为，真正的AI突破必须同时跨越能力、成本、部署与风险的门槛，从而改变经营边界。费良宏老师拥有20余年软件架构、程序开发与技术推广经验，长期聚焦云计算架构实践与人工智能融合应用，致力于推动中国开发者构建基于云的新一代互联网应用。
课程中，费良宏老师系统梳理了2026年的五类AI突破，深入剖析了智能体时代的关键命题：竞争优势来自重构高价值工作流并治理行动。面对“AI有没有泡沫”的追问，他给出泡沫的五项检验标准与“现金转化桥”的分析工具，并援引新书《龙虾赋能》中的一句话提醒学员：“这个时代，不冒险就是最大的风险。”
产业AI机遇：从算力与半导体全景到投资机遇
中国信息通信科技集团副总裁、总工程师陈山枝以《算力、芯片、半导体产业全景与未来趋势解析》为题，深度剖析了AI时代算力基础设施的演进逻辑。陈山枝是教授级高工、博士生导师，IEEE Fellow，国家杰出青年科学基金获得者，还担任中芯国际董事、无线移动通信全国重点实验室主任、移动通信及车联网国家工程研究中心主任等职务。陈山枝老师是我国宽带移动通信领域技术带头人之一，是蜂窝车联网（C-V2X）技术与国际标准的开创者，是“5G体制兼容、6G系统融合”星地融合技术路线的提出者，是5G NTN技术与国际标准的开拓者，拥有近30年从事通信核心技术突破、国际标准制定、产品研发工作经验。
课程中，陈山枝老师指出，AI算力需求的产业重心正从训练转向推理，AI Agent将成为端侧应用的主流形态；互联网大厂的资本开支已超越电信运营商，成为ICT投资的主力。算力的评价标准不再是单纯的卡数，而是计算、存储、互联、软件调度协同的系统级能力——通信带宽、功耗密度与散热构成AI集群的三大工程瓶颈，液冷成为主流，“光进铜退”成明确趋势。
围绕半导体产业链，陈山枝老师系统拆解了设计、制造、封测与上游材料装备的竞争格局，提出上游材料装备、成熟与特色工艺、先进封装正成为国产替代关键突破口的核心判断。AI对HBM高带宽内存的需求，正推动存储行业的景气度持续上行。
元禾璞华高级合伙人牛俊岭以《AI驱动下的半导体产业链并购重组》为题，从英特尔一年内“未支付一分商誉，股价却自底部上涨超6倍”的教科书级重组的案例说起，提出半导体产业链并购重组的方法论：“一个判断、一个必然、一个窗口、一套打法”。他认为，“重组不一定发生在并表里，但一定发生在竞争力的重构中。”牛俊岭是半导体投资机构元禾璞华合伙人，曾亲历2014年前后及正在发生的2024年以来的两轮半导体并购潮并曾作为中信证券旗下金石投资的投资代表参与豪威科技、澜起科技私有化退市并购案。
课程中，牛俊岭老师系统阐释了黄仁勋的“五层蛋糕”：能源、芯片、基础设施、模型、应用，每一个成功的应用都将向下拉动每一层，直至电力。AI正在把半导体从周期行业重新拉回至成长行业——HBM、先进制程、先进封装、光互联等环节活跃，万亿美元市场提前四年到来，产业链的价值重估刚刚开始。
基于美国半导体并购潮的历史，他提出“自研决定下限，并购决定速度”：当AI窗口期以月计，而自研一块能力短板需要5至10年，“买时间”就从可选项变成理性选择。他还结合元禾璞华主导豪威科技、矽成半导体的私有化，以及助力某存储上市公司分步收购SK海力士在华存储资产等实战案例，拆解了“哑铃形”投资策略与“找得到、买得起、整合好”的并购方法论，并提示学员：“并购的门槛不仅具备交易能力，更重要的是并购后的产业整合，1+1>2才是真正考验。”
理论与前沿之外，本次模块同样重视产业一线的实践洞察。清华五道口“人工智能+”2026级企业家们还走进了腾讯北京总部大厦和无问芯穹展厅，近距离了解WorkBuddy智能体应用、AI模型与算力融合、AI产业落地等最新发展。
从Token经济学到算力底座，从具身智能到半导体并购潮——本次模块所触及的，是AI时代最硬核、也最具产业纵深的核心命题。当智能的获取成本三年下降千倍，当万亿美元市场提前到来，当并购的窗口以月计开启又关闭，唯有理解技术演进与资本逻辑的共振，才能在产业变革中占据主动。清华五道口“人工智能+”2026级第二模块，以顶尖学术力量与一线产业视角相互印证，为企业家学员系统呈现了AI从技术突破迈向产业纵深处的机遇图谱。
清华五道口AI项目与数字中国项目始终致力于为企业家学员搭建“教学相长、跨界交流、实战赋能”的高端平台。
“人工智能+”新班级正在招募，期待更多面向未来的优秀企业家加入，在AI时代投资马到成功、创业一马当先、产业万马奔腾！
文字｜AI课程项目组
编辑｜李其奇
