谁掌握了算力的定义权，谁构建了有韧性的生态系统，谁才真正拥有了未来。
撰文｜张贺飞
编辑｜沈菲菲
时间拨回到 2025 年初，DeepSeek 掀起的 " 破圈 " 热潮，悄然搅动了中国城市间关于 "AI 第一城 " 的争夺战。
过去大半年时间里，我们见证了杭州 " 六小龙 " 在应用层的狂奔，见证了北京在模型层的大开大合，就连相对偏远的中西部城市，也纷纷在落子智能算力基础设施，生怕错过通往未来的 " 船票 "。
被誉为创新之城的深圳，是怎么布局的呢？
半个月前的第 27 届 " 高交会 "，光明实验室携手华为组织的 " 基于昇腾的国产 AI 生态特展 " 上，昇腾 384 超节点在深圳首秀，以硬核算力基座展示了国之重器 " 硬实力 "，诠释了 AI 生态布局的 " 深圳答案 "：当其他城市争夺 "AI 应用之都 " 时，深圳默默修筑了一条更宽、更深的 " 护城河 "。
- 01 -
算力是"新石油"，深圳造了座"炼油厂"
早上起床后刷脸解锁手机、中午点外卖时 APP 精准推送的 " 川菜 "、睡前刷视频时 " 猜中 " 喜好的催眠内容……每一个寻常的数字生活场景，都离不开算力。
就像石油在第二次和第三次工业革命中的地位，算力常常被比作第四次工业革命的 " 石油 "，不直接被用户感知，而是以基础资源的方式，为内容生成、智能驾驶、具身智能等应用 " 供能 "。
在石油经济的产业体系里，卡住脖子的不只是 " 原油 "，还包括高效的 " 炼油工艺 "。同样的道理，制约国内 AI 产业进程的，除了 GPU、CPU、NPU 等算力，左右算力利用率的软件栈与生态，同样是不可或缺的一环。
所以在 AI 产业的布局上，深圳没有盲目 " 找油 "，将注意力集中到了周期更长、技术含金量更高的基础工程—— " 炼油厂 "。
故事还要从 2025 年 3 月说起。
在大湾区昇腾算力应用创新研究院启动大会上，深圳市科技创新局有关负责同志在现场说了一句极具穿透力的话：" 打造英伟达生态以外的算力生态体系，为全球 AI 开发者创造新生长空间。"
为什么深圳要打造算力生态？答案在于城市禀赋。
深圳拥有国内最完备的硬件产业链，特别是华为的昇腾算力和 CANN 开源开放生态，可以说是深圳独一无二的硬实力。更重要的是，深圳敏锐地意识到，在 AI 产业的长跑中，仅在模型层、应用层竞争，很容易陷入同质化内卷，自主可控的算力生态底座，才是决定产业兴衰的 " 胜负手 "。
这也是 " 深圳答案 " 的第一层逻辑：聚合资源，抓住 " 确定性红利 "。
由光明实验室和华为联合建立的大湾区昇腾算力应用创新研究院，被赋予了 " 政企联动共建生态 " 的使命：通过算子库开源、模型迁移标准化及框架优化，吸引全球开发者共同攻坚软硬件适配难题，集中资源强化国产算力与 GPU 的兼容能力，构建起安全可控的算力供应链，为 AI 创新筑牢 " 地基 "。
站在产业的视角上，并不难理解深圳的选择：相较于短期的模型或应用繁荣，提高算力利用率、降低模型的训练与推理成本、缩短应用开发周期，才是真正能让产业穿越周期的 " 确定性红利 "。
深圳所筹谋的，是一条从底层算力、系统软件、训练推理框架、到行业模型和应用的纵深产业链。
- 02 -
避免"单打独斗"，打一场"组织化战争"
翻看科技发展史，一个产业生态的繁荣，从来都不是某家企业的单打独斗，Wintel 联盟如此，Android 如此，英伟达的 CUDA 生态亦是如此。
一座城市的 AI 产业要想站稳脚跟，同样需要建立在健康向上的算力生态上，需要融合政府的长期投入、科研机构的前沿探索、企业的工程化能力、开发者社区的持续贡献，形成一个 " 多因子驱动 " 的飞轮，让产业增长不再依赖 " 技术的偶然性 "，而是基于生态协同的必然性。
" 深圳答案 " 的第二层逻辑恰在于此——进行了一场 " 有为政府 " 与 " 有效市场 " 配合的组织化战争。
正如前面所提到的，深圳的解题思路是 " 政企联动共建生态 "。其中光明实验室担纲了 " 有为政府 " 的枢纽代表角色，通过构建 " 以实验室本体为核心，与科研和产业两翼协同创新 " 的开放协同生态，打通了高校院所和企业的组织边界——高校院所攻关底层技术，企业参与场景验证，形成了 " 技术攻关 - 应用反馈 - 迭代优化 " 的闭环。
比如大湾区昇腾算力应用创新研究院的 " 联盟化运作 "，牵头成立了 " 昇腾科研创新联盟 "：一头连接深圳理工大学、南方科技大学、中山大学、香港中文大学（深圳）等高校和科研机构，汇聚基于昇腾的原始创新，并带动人才培养；一头连接产业一线的需求，促进产品业务国产化升级与新产品迭代等，加速昇腾算力的产业渗透，促进科技成果向现实生产力转化。
在 " 顶层设计 + 市场主导 " 的机制下，深圳的 AI 产业告别了 " 零敲碎打的游击战 "，实现了有组织、有条理的 " 阵地推进 "：政府提供 " 粮草 "（算力补贴、政策引导等），实验室负责 " 练兵 "（技术攻关、人才培养等），企业负责 " 打仗 "（场景落地、商业闭环等）。
直接的例子就有高交会上展示的工业质检大模型。
传统的小模型泛化能力差，换一条产线就要重新训练。在光明实验室的牵线下，基于昇腾算力的大模型被引入工业质检，让创新在产线上得到了即时验证和反馈：显著降低了训练成本，提高了质检准确率。
工业质检大模型的落地，只是深圳 AI 产业独特竞争力的缩影，背后折射出的是系统性的创新体系。
不少城市的 AI 产业还停留在 " 项目式冲刺 "，拼建设、拼招商、拼概念时，深圳早已把 AI 当作一条 " 长期曲线 "，把算力基础设施、底层技术创新、产业落地验证的链路贯通，不断强化生态的自我造血能力：让科研创新不再 " 止步于论文 "，政策制定不再 " 悬浮于现实 "，企业增长不再 " 孤立于场景 "。
- 03 -
在"实战"中演练，"生态飞轮"加速转动
时间来到 2025 年末，千行万业的智能化转型愈演愈烈，国产 AI 生态的核心挑战，不再是 " 能不能跑起来 "，而是 " 跑得好不好 "，能否释放新质生产力。
" 深圳答案 " 的第三层逻辑，也是最关键的一点，体现在底层算力与上层应用的双向促进。
沿用前文的比喻，面对激烈且需迅猛的 "AI 战事 "，没有哪座城市可以气定神闲地进行兵棋推演，必须在 " 实战 " 中演练。
在高交会 " 基于昇腾的国产 AI 生态主题特展 " 上，光明实验室展示了世界模型、多模态大模型、空间智能等前沿探索，不仅验证了昇腾算力的实际效能，同时为外界揭示了 " 应用需求牵引算力进化 " 创新范式。
例如光明实验室的研究人员在推进视频理解模型国产化时，为了在长序列、多模态复杂场景下把硬件性能压榨到极致，发现昇腾平台在动态 shape 泛化、访存带宽、集群通信调度等方面存在性能瓶颈。
倘若根植于国外的算力体系，遇到同类问题的话，只能在社区中反馈，然后被动等待官方进行优化，甚至一直被搁置。
但在深圳的协同创新的机制下，光明实验室联合华为针对 CANN 的 flashattention、wkv7/wkv7grad、swiglu、channelmixing、tokenshift 等核心算子进行了深度适配与定向加速，通过系统性补强模型训练推理全流程的性能短板，实现单算子性能平均提升超过 50%，模型端到端训推效率优化约 30%。
同时也意味着，只有打通从芯片指令集到应用算法的全链路，建立上下游协同的创新机制，才能让创新一次次 " 复用 "。哪怕开发者只是做一个简单的视频分析应用，也能享受到 30% 的效率提升。
在高交会现场，类似的创新案例还有很多。
比如具身智能应用 FLERA 灵巧手，对实时算力和低延迟有着极高要求，在昇腾生态的使能下，FLERA 灵巧手实现了高度拟人化的运动能力和精准的控制性能，可完成捏取、抓握、对指等人类手部 95% 以上的运动范围。
再比如全流程交互式数字人解决方案 GMTalker，依托 CANN 高性能算子库和 MindSpore 的端到端优化能力，显著降低了部署门槛与资源消耗，打造出了 " 听得清、说得准、表情真、响应快 " 的沉浸式人机对话体验。
做一个总结的话，" 深圳答案 " 的核心在于：以场景创新为牵引，反向推动底层技术优化；以底层技术优化，催生出更复杂的场景创新，形成了典型的 " 飞轮效应 "。一旦飞轮转动起来，将产生远超预期的动能。
- 04 -
写在最后
这次高交会上的 AI 生态展，是深圳国产 AI 生态战略部署和发展思路的完整缩影。
从昇腾算力底座的稳步构建，到产学研协同机制的成熟，再到全栈自主化能力的形成，深圳正以 " 有为政府 + 有效市场 " 的组合拳，探索一条可复制、可持续的 AI 发展路径。其中光明实验室的角色尤为关键，作为生态的 " 催化剂 "，让科研力量、产业需求与城市资源，汇聚成一套可演进的系统能力。
AI 的本质，是计算范式的变革。谁掌握了算力的定义权，谁构建了有韧性的生态系统，谁才真正拥有了未来。对于中国科技产业而言，" 深圳答案 " 也是 AI 时代必须交出的 " 中国答卷 "。
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