解構AI時代的“深圳答案”：以硬實力構建“護城河”

時間撥回到2025年初，DeepSeek掀起的“破圈”熱潮，悄然攪動了中國城市間關于“AI第一城”的爭奪戰。

過去大半年時間里，我們見證了杭州“六小龍”在應用層的狂奔，見證了北京在模型層的大開大合，就連相對偏遠的中西部城市，也紛紛在落子智能算力基礎設施，生怕錯過通往未來的“船票”。

被譽為創新之城的深圳，是怎么布局的呢？

半個月前的第27屆“高交會”，光明實驗室攜手華為組織的“基于昇騰的國產AI生態特展”上，昇騰384超節點在深圳首秀，以硬核算力基座展示了國之重器“硬實力”，詮釋了AI生態布局的“深圳答案”：當其他城市爭奪“AI應用之都”時，深圳默默修筑了一條更寬、更深的“護城河”。

01 算力是“新石油”，深圳造了座“煉油廠”

早上起床后刷臉解鎖手機、中午點外賣時APP精準推送的“川菜”、睡前刷視頻時“猜中”喜好的催眠內容……每一個尋常的數字生活場景，都離不開算力。

就像石油在第二次和第三次工業革命中的地位，算力常常被比作第四次工業革命的“石油”，不直接被用戶感知，而是以基礎資源的方式，為內容生成、智能駕駛、具身智能等應用“供能”。

在石油經濟的產業體系里，卡住脖子的不只是“原油”，還包括高效的“煉油工藝”。同樣的道理，制約國內AI產業進程的，除了GPU、CPU、NPU等算力，左右算力利用率的軟件棧與生態，同樣是不可或缺的一環。

所以在AI產業的布局上，深圳沒有盲目“找油”，將注意力集中到了周期更長、技術含金量更高的基礎工程——“煉油廠”。

故事還要從2025年3月說起。

在大灣區昇騰算力應用創新研究院啟動大會上，深圳市科技創新局有關負責同志在現場說了一句極具穿透力的話：“打造英偉達生態以外的算力生態體系，為全球AI開發者創造新生長空間。

為什么深圳要打造算力生態？答案在于城市稟賦。

深圳擁有國內最完備的硬件產業鏈，特別是華為的昇騰算力和CANN開源開放生態，可以說是深圳獨一無二的硬實力。更重要的是，深圳敏銳地意識到，在AI產業的長跑中，僅在模型層、應用層競爭，很容易陷入同質化內卷，自主可控的算力生態底座，才是決定產業興衰的“勝負手”。

這也是“深圳答案”的第一層邏輯：聚合資源，抓住“確定性紅利”。

由光明實驗室和華為聯合建立的大灣區昇騰算力應用創新研究院，被賦予了“政企聯動共建生態”的使命：通過算子庫開源、模型遷移標準化及框架優化，吸引全球開發者共同攻堅軟硬件適配難題，集中資源強化國產算力與GPU的兼容能力，構建起安全可控的算力供應鏈，為AI創新筑牢“地基”。

站在產業的視角上，并不難理解深圳的選擇：相較于短期的模型或應用繁榮，提高算力利用率、降低模型的訓練與推理成本、縮短應用開發周期，才是真正能讓產業穿越周期的“確定性紅利”。

深圳所籌謀的，是一條從底層算力、系統軟件、訓練推理框架、到行業模型和應用的縱深產業鏈。

02 避免“單打獨斗”，打一場“組織化戰爭”

翻看科技發展史，一個產業生態的繁榮，從來都不是某家企業的單打獨斗，Wintel聯盟如此，Android如此，英偉達的CUDA生態亦是如此。

一座城市的AI產業要想站穩腳跟，同樣需要建立在健康向上的算力生態上，需要融合政府的長期投入、科研機構的前沿探索、企業的工程化能力、開發者社區的持續貢獻，形成一個“多因子驅動”的飛輪，讓產業增長不再依賴“技術的偶然性”，而是基于生態協同的必然性。

“深圳答案”的第二層邏輯恰在于此——進行了一場“有為政府”與“有效市場”配合的組織化戰爭。

正如前面所提到的，深圳的解題思路是“政企聯動共建生態”。其中光明實驗室擔綱了“有為政府”的樞紐代表角色，通過構建“以實驗室本體為核心，與科研和產業兩翼協同創新”的開放協同生態，打通了高校院所和企業的組織邊界——高校院所攻關底層技術，企業參與場景驗證，形成了“技術攻關-應用反饋-迭代優化”的閉環。

比如大灣區昇騰算力應用創新研究院的“聯盟化運作”，牽頭成立了“昇騰科研創新聯盟”：一頭連接深圳理工大學、南方科技大學、中山大學、香港中文大學（深圳）等高校和科研機構，匯聚基于昇騰的原始創新，并帶動人才培養；一頭連接產業一線的需求，促進產品業務國產化升級與新產品迭代等，加速昇騰算力的產業滲透，促進科技成果向現實生產力轉化。

在“頂層設計+市場主導”的機制下，深圳的AI產業告別了“零敲碎打的游擊戰”，實現了有組織、有條理的“陣地推進”：政府提供“糧草”（算力補貼、政策引導等），實驗室負責“練兵”（技術攻關、人才培養等），企業負責“打仗”（場景落地、商業閉環等）。

直接的例子就有高交會上展示的工業質檢大模型。

傳統的小模型泛化能力差，換一條產線就要重新訓練。在光明實驗室的牽線下，基于昇騰算力的大模型被引入工業質檢，讓創新在產線上得到了即時驗證和反饋：顯著降低了訓練成本，提高了質檢準確率。

工業質檢大模型的落地，只是深圳AI產業獨特競爭力的縮影，背后折射出的是系統性的創新體系。

不少城市的AI產業還停留在“項目式沖刺”，拼建設、拼招商、拼概念時，深圳早已把AI當作一條“長期曲線”，把算力基礎設施、底層技術創新、產業落地驗證的鏈路貫通，不斷強化生態的自我造血能力：讓科研創新不再“止步于論文”，政策制定不再“懸浮于現實”，企業增長不再“孤立于場景”。

03 在“實戰”中演練，“生態飛輪”加速轉動

時間來到2025年末，千行萬業的智能化轉型愈演愈烈，國產AI生態的核心挑戰，不再是“能不能跑起來”，而是“跑得好不好”，能否釋放新質生產力。

“深圳答案”的第三層邏輯，也是最關鍵的一點，體現在底層算力與上層應用的雙向促進。

沿用前文的比喻，面對激烈且需迅猛的“AI戰事”，沒有哪座城市可以氣定神閑地進行兵棋推演，必須在“實戰”中演練。

在高交會“基于昇騰的國產AI生態主題特展”上，光明實驗室展示了世界模型、多模態大模型、空間智能等前沿探索，不僅驗證了昇騰算力的實際效能，同時為外界揭示了“應用需求牽引算力進化”創新范式。

例如光明實驗室的研究人員在推進視頻理解模型國產化時，為了在長序列、多模態復雜場景下把硬件性能壓榨到極致，發現昇騰平臺在動態shape泛化、訪存帶寬、集群通信調度等方面存在性能瓶頸。

倘若根植于國外的算力體系，遇到同類問題的話，只能在社區中反饋，然后被動等待官方進行優化，甚至一直被擱置。

但在深圳的協同創新的機制下，光明實驗室聯合華為針對CANN的flashattention、wkv7/wkv7grad、swiglu、channelmixing、tokenshift等核心算子進行了深度適配與定向加速，通過系統性補強模型訓練推理全流程的性能短板，實現單算子性能平均提升超過50%，模型端到端訓推效率優化約30%。

同時也意味著，只有打通從芯片指令集到應用算法的全鏈路，建立上下游協同的創新機制，才能讓創新一次次“復用”。哪怕開發者只是做一個簡單的視頻分析應用，也能享受到30%的效率提升。

在高交會現場，類似的創新案例還有很多。

比如具身智能應用FLERA靈巧手，對實時算力和低延遲有著極高要求，在昇騰生態的使能下，FLERA靈巧手實現了高度擬人化的運動能力和精準的控制性能，可完成捏取、抓握、對指等人類手部95%以上的運動范圍。

再比如全流程交互式數字人解決方案GMTalker，依托CANN高性能算子庫和MindSpore的端到端優化能力，顯著降低了部署門檻與資源消耗，打造出了“聽得清、說得準、表情真、響應快”的沉浸式人機對話體驗。

做一個總結的話，“深圳答案”的核心在于：以場景創新為牽引，反向推動底層技術優化；以底層技術優化，催生出更復雜的場景創新，形成了典型的“飛輪效應”。一旦飛輪轉動起來，將產生遠超預期的動能。

04 寫在最后

這次高交會上的AI生態展，是深圳國產AI生態戰略部署和發展思路的完整縮影。

從昇騰算力底座的穩步構建，到產學研協同機制的成熟，再到全棧自主化能力的形成，深圳正以“有為政府+有效市場”的組合拳，探索一條可復制、可持續的AI發展路徑。其中光明實驗室的角色尤為關鍵，作為生態的“催化劑”，讓科研力量、產業需求與城市資源，匯聚成一套可演進的系統能力。

AI的本質，是計算范式的變革。誰掌握了算力的定義權，誰構建了有韌性的生態系統，誰才真正擁有了未來。對于中國科技產業而言，“深圳答案”也是AI時代必須交出的“中國答卷”。