当前AI学术界面临严重算力短缺，人均GPU资源远低于工业界，导致人才流失和科研主导权转移。为应对此危机，部分高校正构建“AI工厂”级别的超算设施，旨在重夺AI前沿探索话语权，但这预示着AI研究生态的深层变革，并可能引发新的学术不平等与对未来AI发展路径的思考。

一场汇集AI六巨头的深度对话，揭示了通用人工智能（AGI）正从概念变为现实。尽管在AGI“何时到来”的时间线上存在显著分歧，但先驱们普遍认同AI正经历从语言到行动的范式转变，由“软件工具”升级为“AI工厂”，预示着其在商业应用、社会结构和人机共生模式上的深远变革。

英伟达GTC峰会不仅展示了Blackwell GPU的本土化生产与加速计算的深度演进，更勾勒出以AI原生6G、量子计算融合、大规模AI工厂及Robotaxi网络为核心的“AI世纪”宏伟蓝图，预示着技术、产业乃至地缘政治格局的全面重塑。黄仁勋通过“极致协同设计”战略，将英伟达定位为定义未来计算基础设施、推动全球智能体驱动科研和物理智能发展的关键力量，深刻影响着人类文明的进程。

英伟达与OpenAI合作建设10GW AI工厂，预示着AI产业从“卖芯片”转向“卖AI产能”的战略性变革。这不仅加速了以“智能密度”和重资产基础设施为核心的竞争，也推动各国将AI算力视为核心“智能主权”进行布局，预示着全球AI基础设施建设的全面竞速。

摩尔线程提出的“AI工厂”理念，突破了传统算力堆叠的局限，通过集成全功能GPU、深度优化软硬件协同及构建高效率高稳定性的集群系统，为实现通用人工智能（AGI）提供了系统级工程方案。这一创新不仅显著提升了AI训练与推理的效率，加速了国产化进程，更在商业落地与前沿科学探索间架起桥梁，预示着AI基础设施从“暴力美学”向“智慧生产”的范式转变。

Sam Altman在最新深度对话中勾勒了AI未来5-10年的愿景，强调AI将从效率工具进化到能自主发现新科学，并以“AI伴侣”的形态融入日常生活。他乐观地看待AI对就业的冲击，认为人类适应力将创造新角色，并提出构建完善的“AI工厂”供应链以支撑未来AI发展。