券商中國
余世鵬
2025-11-12 23:20
全球人工智能（AI）競賽正從技術突破的“短跑沖刺”轉入生態構建的“耐力長跑”。當算法創新進入瓶頸期，算力成本、數據質量與場景落地能力成為決定勝負的關鍵變量。中國要在這場馬拉松中率先撞線，不必執著于“彎道超車”，而應深耕自身優勢，將“綠電+國產芯”、“數據活水”、“場景下沉”這三張“大眾牌”鍛造成制勝“王牌”，走出一條兼具技術突破與民生溫度的特色發展之路。
算力是AI發展的“糧食”，但高昂的能耗成本與芯片供應限制，正成為制約全球AI產業的兩大枷鎖。中國的破局之道，在于將新能源優勢與自主創新深度融合，構建低成本、高安全的算力供給體系。
數據中心的“西遷”戰略正在重塑算力成本格局。青海柴達木盆地的光伏產業園里，一排排藍色光伏板與數據中心的散熱風扇交相輝映，這里的電價僅為東部地區的三分之一；內蒙古的風電基地旁，超算中心依托每度0.2元的綠電，將大模型訓練成本直接壓縮七成。這種“風光富集區建機房”的模式，不僅讓中國算力具備天然的成本優勢，更順應了“雙碳”時代的全球共識——當歐美數據中心為碳中和目標支付高額碳稅時，中國的綠電算力已提前站在了道德與經濟的雙重制高點。
芯片自主化則是突破技術封鎖的必由之路。面對高端芯片進口限制，中國企業創新推出的“積木式”芯片集群方案頗具啟發：通過先進封裝技術將國產14納米芯片組合，等效實現3納米級算力性能，既避開了單一芯片制造的技術壁壘，又將大模型單次訓練的電費從千萬元級降至百萬元級。這種“抱團取暖”的創新，不是技術妥協，而是產業智慧。綠電與國產芯的結合，正在創造“1+1>2”的化學反應。
數據是AI成長的“營養液”，但“數據孤島”與“安全隱憂”的雙重困境，讓海量數據難以轉化為創新動能。中國擁有10億網民、4億工業設備的超大規模數據基數，若能打通數據流通的“任督二脈”，就能為AI發展注入源源不斷的“活水”。
打破“部門墻”“行業壁壘”是釋放數據價值的前提。上海數據交易所探索的“行業數據空間”模式頗具示范意義：醫院的診療數據、工廠的設備運行數據、地鐵的客流數據被納入統一平臺，通過“數據可用不可見”的加密技術，實現像自來水一樣“即開即用”，卻又能精準管控數據流向。這種模式既解決了企業“數據饑餓”的痛點，又守住了數據安全的底線，讓沉睡的數據真正“活”起來。
數據流通的創新實踐正在全國各地開花結果。深圳建立的“數據要素市場”，讓新能源汽車企業與充電樁運營商的數據交叉驗證，大幅提升了電池續航預測精度；杭州的“城市大腦”整合公安、交通、氣象等多部門數據，使早晚高峰通行效率提升15%。這些案例證明，當數據從“私有財產”轉變為“公共資源”，其催生的創新能量將呈幾何級增長。中國的制度優勢與超大規模市場，恰恰為這種數據流通創新提供了最佳試驗場。
AI的終極價值不在于實驗室里的論文與參數，而在于解決現實世界的具體問題。中國最獨特的優勢，在于擁有從城市到鄉村、從工業到農業的全場景應用土壤，讓AI能夠在煙火氣中完成從“玩具”到“工具”的蛻變。
場景下沉正在重塑傳統產業的生產方式。在北京的社區菜場，AI攝像頭通過交易數據與客流量分析，知道哪些菜品暢銷、哪個時段人流密集，進而指導市場調整攤位布局、優化營業時間；在山東的農田里，農民用手機拍攝麥苗照片，AI系統能提前一周識別病蟲害趨勢，從而有效降低農藥使用量，確保農戶增產增收。這些看似微小的改變，恰恰體現了AI對生產力的實質性提升——它不必追求“高大上”的技術炫技，而是要成為每個普通人都能用、都能用得起的“生產助手”。與此同時，場景下沉也在反向驅動技術創新。
這三張“大眾牌”的落地，離不開政策的精準引導。既需要為創新留足試錯空間，又要防止無序發展造成的資源浪費，關鍵在于把握“放”與“管”的平衡藝術。期待政策有為善為，與市場結合，共同促成中國AI產業達至美好的愿景。
本版專欄文章僅代表作者個人觀點
