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解構AI時代的“深圳答案”:以硬實力構建“護城河”

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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(zhàn)。

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(chuàng)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(tài)特展”上,昇騰384超節(jié)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(tài)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(yè)革命中的地位,算力常常被比作第四次工業(yè)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(yè)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(yè)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(tài),同樣是不可或缺的一環(huán)。

所以在AI產業(yè)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(qū)昇騰算力應用創(chuàng)新研究院啟動大會上,深圳市科技創(chuàng)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(tài)以外的算力生態(tài)體系,為全球AI開發(fā)者創(chuàng)造新生長空間。



為什么深圳要打造算力生態(tài)?答案在于城市稟賦。

深圳擁有國內最完備的硬件產業(yè)鏈,特別是華為的昇騰算力和CANN開源開放生態(tài),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(yè)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(tài)底座,才是決定產業(yè)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(qū)昇騰算力應用創(chuàng)新研究院,被賦予了“政企聯動共建生態(tài)”的使命:通過算子庫開源、模型遷移標準化及框架優(yōu)化,吸引全球開發(fā)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(chuàng)新筑牢“地基”。

站在產業(yè)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(fā)周期,才是真正能讓產業(yè)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(yè)模型和應用的縱深產業(yè)鏈。

02 避免“單打獨斗”,打一場“組織化戰(zhàn)爭”

翻看科技發(fā)展史,一個產業(yè)生態(tài)的繁榮,從來都不是某家企業(yè)的單打獨斗,Wintel聯盟如此,Android如此,英偉達的CUDA生態(tài)亦是如此。

一座城市的AI產業(yè)要想站穩(wěn)腳跟,同樣需要建立在健康向上的算力生態(tài)上,需要融合政府的長期投入、科研機構的前沿探索、企業(yè)的工程化能力、開發(fā)者社區(qū)的持續(xù)貢獻,形成一個“多因子驅動”的飛輪,讓產業(yè)增長不再依賴“技術的偶然性”,而是基于生態(tài)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(zhàn)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(tài)”。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(yè)兩翼協同創(chuàng)新”的開放協同生態(tài),打通了高校院所和企業(yè)的組織邊界——高校院所攻關底層技術,企業(yè)參與場景驗證,形成了“技術攻關-應用反饋-迭代優(yōu)化”的閉環(huán)。



比如大灣區(qū)昇騰算力應用創(chuàng)新研究院的“聯盟化運作”,牽頭成立了“昇騰科研創(chuàng)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(chuàng)新,并帶動人才培養(yǎng);一頭連接產業(yè)一線的需求,促進產品業(yè)務國產化升級與新產品迭代等,加速昇騰算力的產業(yè)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(yè)告別了“零敲碎打的游擊戰(zhàn)”,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(yǎng)等),企業(yè)負責“打仗”(場景落地、商業(yè)閉環(huán)等)。

直接的例子就有高交會上展示的工業(yè)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(yè)質檢,讓創(chuàng)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(yè)質檢大模型的落地,只是深圳AI產業(yè)獨特競爭力的縮影,背后折射出的是系統性的創(chuàng)新體系。



不少城市的AI產業(yè)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(chuàng)新、產業(yè)落地驗證的鏈路貫通,不斷強化生態(tài)的自我造血能力:讓科研創(chuàng)新不再“止步于論文”,政策制定不再“懸浮于現實”,企業(yè)增長不再“孤立于場景”。

03 在“實戰(zhàn)”中演練,“生態(tài)飛輪”加速轉動

時間來到2025年末,千行萬業(yè)的智能化轉型愈演愈烈,國產AI生態(tài)的核心挑戰(zhàn),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(zhàn)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(zhàn)”中演練。

在高交會“基于昇騰的國產AI生態(tài)主題特展”上,光明實驗室展示了世界模型、多模態(tài)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(chuàng)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(tài)復雜場景下把硬件性能壓榨到極致,發(fā)現昇騰平臺在動態(tài)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(qū)中反饋,然后被動等待官方進行優(yōu)化,甚至一直被擱置。

但在深圳的協同創(chuàng)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(yōu)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(chuàng)新機制,才能讓創(chuàng)新一次次“復用”。哪怕開發(fā)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(chuàng)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(tài)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(yōu)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(chuàng)新為牽引,反向推動底層技術優(yōu)化;以底層技術優(yōu)化,催生出更復雜的場景創(chuàng)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(tài)展,是深圳國產AI生態(tài)戰(zhàn)略部署和發(fā)展思路的完整縮影。

從昇騰算力底座的穩(wěn)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(xù)的AI發(fā)展路徑。其中光明實驗室的角色尤為關鍵,作為生態(tài)的“催化劑”,讓科研力量、產業(yè)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(tài)系統,誰才真正擁有了未來。對于中國科技產業(yè)而言,“深圳答案”也是AI時代必須交出的“中國答卷”。

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