“十五五”規(guī)劃為AI產(chǎn)業(yè)賽道按下了加速鍵，全國已有23個(gè)省市區(qū)密集出臺(tái)相關(guān)政策，各地喊著“差異化發(fā)展”的口號，卻出現(xiàn)了重硬件、輕場景，重政策、輕落地的現(xiàn)象。
誰投的錢更多，不是AI產(chǎn)業(yè)的贏家標(biāo)配，要素匹配才是關(guān)鍵。
各地AI布局，看似差異化，實(shí)則同質(zhì)化。
目前來看，各地的AI產(chǎn)業(yè)政策有著驚人的默契。
大部分的省區(qū)都把大模型、算力中心、智能制造寫進(jìn)了重點(diǎn)發(fā)展任務(wù)，表述都高度相似。不過，AI產(chǎn)業(yè)終究要吃資源稟賦和產(chǎn)業(yè)架構(gòu)，各個(gè)區(qū)域還是有所區(qū)別。
東部沿海省份聚焦的是場景內(nèi)卷。
廣東作為制造業(yè)大省，提出“產(chǎn)業(yè)與科技互促雙強(qiáng)”，要推動(dòng)電子信息、裝備制造等產(chǎn)業(yè)智能化躍升。但其布局的智能工廠、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，與江蘇、浙江的規(guī)劃高度重疊。
浙江喊出“打造人工智能創(chuàng)新發(fā)展高地”，聚焦人形機(jī)器人、類腦智能等未來產(chǎn)業(yè)，但這些賽道已擠滿了百度、小米等頭部企業(yè)，地方若缺乏產(chǎn)業(yè)鏈配套，很可能淪為“政策空轉(zhuǎn)”。
中部省份更多的是嫁接式布局。
湖南聚焦“AI+先進(jìn)制造”“AI+種業(yè)”，想要將技術(shù)與傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)結(jié)合，但現(xiàn)實(shí)是，當(dāng)?shù)谹I企業(yè)數(shù)量不足廣東的1/8，人才儲(chǔ)備也嚴(yán)重不足。
湖北押注“AI+汽車”，想要依托車企發(fā)展自動(dòng)駕駛，但核心算法、傳感器等關(guān)鍵部件都依賴外部供應(yīng)。
西部省份基本上在算力上打轉(zhuǎn)。
貴州依托“東數(shù)西算”工程，全力發(fā)展算力產(chǎn)業(yè)，規(guī)劃數(shù)據(jù)中心機(jī)架數(shù)超30萬個(gè)，2025年國內(nèi)數(shù)據(jù)中心平均利用率約65%。服務(wù)器嗡嗡作響，卻沒多少實(shí)際應(yīng)用場景。

三大要素，AI布局的真正護(hù)城河是什么？
各地AI產(chǎn)業(yè)賽道的競爭差距，是數(shù)據(jù)、人才、場景這三大要素的配置能力比拼。2025年的政策風(fēng)向已經(jīng)明確，《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》把“要素流通”放在了核心位置，那些能打通要素壁壘的地區(qū)，才真正掌握了話語權(quán)。
頂層設(shè)計(jì)明確要求，2025年初步建立跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享機(jī)制。這戳中了很多地區(qū)的痛點(diǎn)。過去各地都在搶數(shù)據(jù)資源，往往忽視了數(shù)據(jù)質(zhì)量。
浙江在這方面走得相對靠前，其整合全省優(yōu)質(zhì)臨床病例資源構(gòu)建智能診療系統(tǒng)，就是把“數(shù)據(jù)量”變成“數(shù)據(jù)價(jià)值”的典型案例。
但部分省份至今還在搞“數(shù)據(jù)孤島”，政務(wù)數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)互不流通，即便有再多數(shù)據(jù)，也只是“沉睡的資產(chǎn)”。
人力資源社會(huì)保障部的數(shù)據(jù)顯示，2025年國內(nèi)AI人才缺口已突破500萬，供求比例達(dá)1：10，算法工程師崗位增速為44%。這種缺口不是短期能補(bǔ)上的，近五年超400所高校新設(shè)人工智能專業(yè)，但培養(yǎng)周期至少4年，且高校人才與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)嚴(yán)重。
東部省份憑借薪資優(yōu)勢虹吸人才，廣東、浙江的AI技術(shù)崗平均薪資，比中西部高30%至50%，形成了馬太效應(yīng)。中西部省份陷入了引不來、留不住的困境，中部省份開出百萬年薪招聘算法專家，最終能招來的寥寥無幾，就算招來，也很難留住，因?yàn)闆]有產(chǎn)業(yè)鏈支撐人才發(fā)展。
場景落地能力決定最終成敗。廣東深圳的成功在于把場景做深做透，依托電子信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，推動(dòng)AI與無人機(jī)、智能終端深度融合。部分省份盲目跟風(fēng)搞通用大模型，投入上億資金研發(fā)，卻連一個(gè)穩(wěn)定的應(yīng)用場景都找不到，最終只能不了了之。

AI產(chǎn)業(yè)布局，存在哪些隱形陷阱？
很多地區(qū)只看到AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策紅利，卻忽視了技術(shù)瓶頸、治理滯后、同質(zhì)化競爭等問題。
目前技術(shù)瓶頸的“卡脖子”還未完全緩解。各地砸重金建的算力中心抗風(fēng)險(xiǎn)能力不足。很多省份缺乏核心技術(shù)研發(fā)能力，所謂的“AI創(chuàng)新”是對現(xiàn)有技術(shù)的簡單拼接，難以形成真正的競爭力。
AI技術(shù)迭代太快，倫理規(guī)范、數(shù)據(jù)安全等治理體系卻未能跟上，算法偏見、隱私泄露等問題已開始顯現(xiàn)，而多數(shù)地區(qū)的治理措施仍停留在“事后補(bǔ)救”階段。《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》要求模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源合規(guī)、算法可追溯，但實(shí)際執(zhí)行中，很多企業(yè)為了趕進(jìn)度，忽視數(shù)據(jù)合規(guī)性，導(dǎo)致AI產(chǎn)品面臨巨大法律風(fēng)險(xiǎn)。重發(fā)展、輕治理的傾向，遲早會(huì)引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。
同質(zhì)化競爭導(dǎo)致資源嚴(yán)重浪費(fèi)，超過十五個(gè)省份將AI作為重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，但真正有特色的布局屈指可數(shù)。低水平重復(fù)建設(shè)，不僅浪費(fèi)財(cái)政資金，還會(huì)擠壓真正有創(chuàng)新潛力的領(lǐng)域發(fā)展空間。

誰在做真差異化，誰在跟風(fēng)？
在一片跟風(fēng)潮中，也有少數(shù)省份走出了自己的路。
安徽合肥的“精準(zhǔn)卡位”值得借鑒。沒有東部的場景優(yōu)勢，也沒有西部的能源優(yōu)勢，合肥選擇押注“量子AI”，聚焦細(xì)分賽道。通過引進(jìn)量子計(jì)算龍頭企業(yè)，組建產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合體，專攻量子AI算法與硬件融合，形成了“人無我有”的特色。2025年一季度，合肥量子科技相關(guān)產(chǎn)業(yè)營收10.1億元，雖然體量不大，但在細(xì)分領(lǐng)域的市場占有率超過20%，這種“小而精”的布局，避免了與其他省份的直接競爭，反而占據(jù)了產(chǎn)業(yè)鏈高端。
廣東的產(chǎn)業(yè)深度融合展現(xiàn)了老牌制造業(yè)強(qiáng)省的底氣。沒有盲目跟風(fēng)搞通用大模型，而是聚焦“AI+先進(jìn)制造”，推動(dòng)電子信息、裝備制造等傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)智能化升級。某家電企業(yè)通過AI視覺檢測替代人工，誤檢率從3%降至0.1%，單廠年節(jié)省人力成本超200萬元；某汽車零部件企業(yè)利用AI進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，故障預(yù)警準(zhǔn)確率提升至85%，停機(jī)時(shí)間減少40%。廣東的實(shí)踐證明，AI不是要顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，而是要賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，這種立足自身、深耕細(xì)作的布局，比盲目追新更靠譜。
貴州作為“東數(shù)西算”核心節(jié)點(diǎn)，沒有滿足于做數(shù)據(jù)倉庫，而是積極對接?xùn)|部場景需求，發(fā)展算力外包+行業(yè)解決方案。針對東部醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的算力需求，提供定制化算力服務(wù)，同時(shí)利用本地能源優(yōu)勢，發(fā)展綠色算力，吸引AI訓(xùn)練任務(wù)落地。2025年，貴州算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破120億元，其中場景化服務(wù)占比達(dá)40%，成功擺脫了“只賣算力不賺錢”的困境。
反面案例也不是沒有。某北方省份提出“打造AI創(chuàng)新高地”，投入500億建算力中心、搞大模型研發(fā)，但缺乏產(chǎn)業(yè)鏈配套和人才儲(chǔ)備。其算力中心利用率不足35%，大模型研發(fā)因核心技術(shù)缺失被迫終止，500億投資僅換來一堆閑置的硬件。

“十五五”規(guī)劃為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展打開了廣闊空間，但這并不意味著所有參與者都能分一杯羹。各地AI賽道的差異化布局，是資源稟賦與戰(zhàn)略選擇的博弈，那些能看清自身優(yōu)勢、避開跟風(fēng)陷阱、打通要素閉環(huán)的地區(qū)，才能在這場持久戰(zhàn)中笑到最后。