Money Frontier 2026 倒數 7 天，速覽峰會亮點

Money Frontier 2026 將於 7 月 27 日至 28 日 在香港合和酒店舉行，匯聚行業頭部企業、領先平台、投資人、政策研究者與一線運營者，分享來自市場、產品與產業現場的真實觀察和實戰經驗。

峰會不在討論 Web3 與 AI 的宏觀趨勢，更聚焦已經發生、並正在重塑行業的具體變化，幫助參會者看清新的市場結構，理解機會如何形成、風險藏在哪裡，並建立可執行的判斷。

當公開市場與加密市場加速交匯，為什麼資金價格反而更加不統一？當傳統的高回報機會逐漸消失，投資者還能在哪裡尋找風險可控的機會？當 AI 龍頭已經難以參與或估值過高，普通投資者是否真的錯過了這一輪機會？

議 程 亮 點 抢 先 看

亮點一：最新監管政策動態

美國國家戰略比特幣儲備，下一步看什麼？

長期參與美國比特幣政策研究與倡議的 Bitcoin Policy Institute ，將分享美國戰略比特幣儲備及相關政策的最新進展。該機構長期面向政策制定者開展比特幣研究與公共政策倡議，並持續發布戰略儲備相關研究。

值得關注的，不僅僅只是比特幣法案是否會通過，而是戰略儲備將以何種制度路徑推進、資產從何而來、國會與行政部門將如何協調，以及這些政策變化可能如何影響機構配置、市場流動性與其他國家的數字資產政策。本場分享將幫助參與者穿透新聞標題，理解政策推進的實際節奏、關鍵阻力及其潛在市場影響。

香港立法會議員也將帶來對數字資產在香港未來發展方向的分享。

亮點二：如何理解新的新市場結構

隨著 DeFi 與 CeFi 持續發展，數字資產財庫公司（DAT）、RWA、資產代幣化及新型資產發行平台，正在加速連接公開市場與加密市場。

但連接並未統一市場，反而放大了流動性分割。由於不同平台在資金成本、準入條件、抵押品規則、贖回機制、交易時間與司法管轄上存在差異，同一種資產可能在不同平台，以及數字資產與傳統金融市場之間，形成不同的利率、價格與流動性。

國際清算銀行指出，RWA 與 tokenisation 可能加劇市場碎片化並推高融資成本；美聯儲的研究也顯示，數字貨幣市場與傳統金融市場之間仍存在跨市場定價摩擦和市場分割。

因此，資金配置不再只是選擇平台、比較明面收益，而是識別不同市場之間的摩擦與邊界，理解不同類型的產品結構，判斷價差究竟來自市場準入、流動性、信用、槓桿與補貼，還是尚未被清楚標註的風險，並據此管理資金成本、贖回、托管、對手方、智能合約與監管風險。

7 月 27 日，Ethena、Spark（MakerDAO）等多個頭部協議的創始人及 CEO，將深入拆解其產品結構、收益來源與平台運作機制。Strive CEO 兼董事長也將圍繞 STRC、SATA 等以比特幣為基礎的新型信用產品，分享其產品結構、收益邏輯與潛在風險。

多家傳統金融機構與數字資產行業的資深高管，也將從不同市場與業務視角，帶來一線觀察與獨到判斷。

亮點三：當 AI 讓每個人都成為值得攻擊的目標

當 AI 從概念走向現實，安全問題也不再只屬於大型機構、交易平台或高淨值人群。

身份、賬戶、資產、通信記錄與社交關係都可能成為攻擊入口。面對更加低成本、規模化和高度個性化的攻擊方式，傳統的安全習慣是否仍然有效？

峰會將討論 AI 如何改變攻擊者篩選目標、獲取信息與實施攻擊的方式，以及個人和機構應如何重新審視身份驗證、資產保管、設備權限與內部安全流程。

核心問題不只是"AI 是否危險"，而是：當攻擊成本快速下降時，我們應該如何提高攻擊者的成本？

亮點四：如何在 AI 浪潮中找到機會與增長路徑？

擔心已經錯過 AI 浪潮？其實未必。AI 更好的投資入口，可能並不在技術突破之前，而是在技術被市場驗證、快速增長開始暴露產業瓶頸之時。

對大多數投資者而言，機會未必來自提前押中下一個 AI 應用。投入大量時間與資金去判斷一項尚未被驗證的技術，往往意味著承擔自己並不具備優勢的風險。

更現實的路徑，是等待技術或趨勢完成市場驗證、進入快速擴張階段，再尋找增長過程中暴露出來的產業瓶頸。當需求迅速上升，GPU、內存、數據中心、電力等關鍵資源往往無法同步擴張，供需失衡也由此出現。

相比預測誰會成為下一個贏家，這些已經被真實需求驗證、卻受制於供給能力的環節，可能為普通投資者提供更清晰的判斷依據和參與路徑。

哪些短缺只是暫時的周期錯配？哪些瓶頸可能持續數年？哪些資產雖然位於 AI 產業鏈中，卻無法真正分享行業增長？又該如何識別具備定價權、擴產壁壘和真實客戶需求的關鍵環節？

這些你都會在 7 月 27 日議程得到答案。

星空等多位知名投資人將分享其在前沿科技一級市場中的投資經驗與判斷框架；仙道也將繼續帶來《第二人生實操手冊》，分享如何將對新趨勢的判斷轉化為可執行的個人選擇與實踐。

第二天：從 GPU 到電力，拆解 AI 算力基礎設施全產業鏈

亮點一：國產芯片加速進入智算中心，新的產業窗口正在打開

隨著大模型推理和行業 AI 應用加速落地，國產算力的競爭已不再局限於單一技術路線。國產通用 GPU 如何進一步走進智算中心和真實業務場景？如何憑藉中國的產業鏈優勢，彎道超車撼動海外 GPU 巨頭的市場格局？針對特定 AI 任務優化的 ASIC，又能否在性能、能效、成本與規模化部署之間形成新的突破？峰會將邀請摩爾線程產業代表，以及長期深耕國產 AI ASIC 研發、推出自研"神眸"品牌的研極電子創始人楊作興博士，從不同技術路徑出發，分享國產智算芯片的研發進展、落地實踐與產業化方向，共同觀察本土算力生態正在打開的新機會。

亮點二：國產開源大模型降低創新門檻，Agent走向真實應用

隨著 ChatGLM 5.2、Kimi K3 等高性能開源大模型的問世，越來越多企業可以直接獲得接近前沿水平的模型能力。模型不再只是少數頭部公司的專屬資源，AI 產業的競爭重點也開始從"誰能訓練出更大的模型"，轉向"誰能基於模型構建真正可用的產品與系統"。

這也為 Agent 帶來了新的發展窗口。當模型能力成為可以被調用的基礎能力，企業如何進一步連接數據、工具與業務流程？哪些 Agent 已經走出概念演示，進入真實生產場景？哪些應用具備持續需求、付費能力與規模化複製的可能？模型能力、算力成本與商業模式之間，又該如何形成閉環？

峰會將通過"智能體浪潮：從技術演進到產業新紀元的全面重塑""從模型到智能體：AI 原生應用的落地、算力與資本化路徑"等議題，邀請來自騰訊雲、BytePlus Hong Kong、KUAI.CLOUD，以及 AI 創業與投資機構的嘉賓，分享 Agent 的實際案例與發展方向，從技術演進、產品落地、算力支撐和商業化路徑等不同維度，觀察國產開源模型正在催生的新一代 AI 應用生態。

亮點三：從數據中心出海到 AI Factory，工程能力成為核心壁壘

AI 數據中心並不是在傳統機房中簡單增加 GPU。隨著單機櫃功率密度持續提高，供配電、制冷、網絡互聯、設備部署和運維體系都需要被重新設計。能否將土地、電力、設備與運營能力組織成一套穩定、高效且可持續擴展的系統，正在成為算力產業真正的工程壁壘。

數據中心出海還意味著更加複雜的現實問題：如何選擇適合 AI 負載的園區與電力條件？如何控制建設周期和交付成本？不同市場在基礎設施、供應鏈與運營環境上存在哪些差異？傳統數據中心又需要完成哪些升級，才能真正演變為面向 AI 訓練和推理的"AI Factory"？

圍繞"數據中心出海""超越傳統數據中心：AI Factory 與智能算力的崛起"等議題，canaan、芯科智能、Skyward Digital、JDK Capital、Goodvision AI 等企業，以及來自韓國總統直屬人工智能國家戰略委員會專項工作組負責人等產業嘉賓，將結合一線項目經驗，拆解數據中心在規劃、建設、出海與運營中的關鍵門道，討論哪些經驗可以複製，哪些技術與建設風險最容易被忽視。議程也將重點關注供電可靠性、機櫃功率密度、冷卻系統、網絡互聯及運營能力等核心環節。

亮點四：從 POW 到 AI，電力資源的價值邊界正在被重新定義

如果說 GPU 決定了算力的性能，數據中心決定了算力的承載方式，那麼電力則構成了整個算力體系最底層的資源約束。隨著 AI 算力需求持續增長，AI 數據中心與 POW 正在爭奪同一批稀缺資源------穩定而有價格優勢的電力、適合部署高密度設備的場地，以及能夠鎖定長期成本的電力合同。

在這一背景下，電力不再只是數據中心的一項運營成本，也可能成為需要被獨立配置、運營和重新估值的戰略資產。不同類型的算力負載能否根據市場需求靈活切換？既有 POW 基礎設施能否進一步承載 AI 計算？如何提升單位兆瓦電力資源所創造的算力價值？圍繞電力、園區與負載調度，又可能形成哪些新的資產形態和商業模式？

峰會將通過"從 POW 到 AI""POW 解決了什麼問題？下一個問題是什麼？"等議題，從既有算力產業經驗出發，進一步延伸至電力資源的配置效率、收益彈性與未來機會。現有的 AI 計算服務或 Token 分發機制，能否像礦池分配算力一樣，實現高效、透明且可規模化的資源組織，仍有待產業進一步驗證。KuPool 也將從 POW 已經解決的問題切入，探討下一階段算力產業需要面對的新命題：當芯片和模型不斷迭代，真正決定行業擴張邊界的，或許不僅是電力資源本身，也包括組織、調度和交易算力的能力。