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解构AI时代的“深圳答案”：以硬实力构建“护城河”安装步骤:

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威压让张然差点当场跪下。

> 厂商新闻《解构AI时代的“深圳答案”：以硬实力构建“护城河”》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-12-03 15:48

• 编辑:CN

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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