申论｜智能化计算场景少，技术有限，上海人工智能产业如何破局？

ChatGPT带火AIGC，全球科技巨头纷纷进入市场。人工智能技术在模型领域开辟了新的局面，推动了人工智能的发展，迎来了“拐点”。在中国，它引起了“百模对决”。大模型的应用导致计算能力需求呈指数级增长。智能化计算率是为人工智能技术提供人工智能算法模型训练和模型运行服务的计算机软件能力，通常由GPU提供。、ASIC、FPGA、NPU等各类专用芯片负责计算，在应用人工智能场景时具有性能更好、能耗更低等优点。

人工智能岛，上海张江。 视觉中国 资料图

目前，上海人工智能产业发展进入关键时期，把握人工智能大模型的快速发展趋势，深入挖掘智能计算率与应用领域相结合，加快释放智能计算率资源服务潜力，提高智能计算率供应，努力构建自主创新结构，满足市场多样化需求，面临极佳窗口期。但与国外相比，上海智能计算率产业在核心技术、核心硬件、应用平台、规模效应等方面仍存在较大不足，希望得到充分重视。

第一，上海算率产业发展在全国第一梯队中间。

上海作为全国信息化发展的“排头兵”，有着良好的计算网络发展基础。除了北京，上海市是中国IDC业务市场规模最大的城市。IDC市场规模在2022年达到177.6亿元，年增长率为11.9%。上海也是中国最重要的数据中心。近三年来，上海对近30个数据中心项目进行了审核。截至2022年底，上海市已使用数据中心机架24.9万架，具有丰富的计算率资源和服务能力，为计算率提供了坚实的基本保障。

由于土地、能源、劳动力等因素的成本限制，上海综合计算率发展位居全国第四。根据中国信通院发布的《中国综合计算率评价白皮书(2023年)》，上海计算率排名第三，计算率排名第一，新计算能力排名第四，计算率质量效率排名第三。

智能算率在上海的发展处于全国前列，优势显著。作为全国最重要的智能计算中心聚集地，上海已初步形成“一个平台” 5中心智能计算中心格局，上海超级计算中心(上海市人工智能公共计算服务平台)、腾讯长三角人工智能先进计算中心、阿里云华东智能计算中心、商汤科技人工智能计算中心、上海有孚临港云计算数据中心等五大智能计算中心已逐步投产。

与此同时，上海形成了一个相对完善的智能计算产业链。SenseChat首先在网上讨论商汤、MiniMax的ABAB模型和上海人工智能实验室的学者通用模型在中国11个被允许备案的座位上占据了三个席位，仅次于北京；充分发挥集成电路产业链的优势，吸引了中国最多的智能芯片创新企业，集群发展，如兖原、壁原、天数智能芯片、图片、平头哥、地平线、黑芝麻等。，并努力追求英伟达。从去年开始，已经推出了17个AI芯片，包括7个推理芯片、4个培训芯片和3个车载智能芯片；还有一批具有代表性的计算率服务提供商，如孚网、优刻得、永智信息、图灵智算、新致软件等。上海地区信息传输、软件和信息技术服务业2022年实现增长3788.56亿元，增长6.2%，多方合作，构建开放共享的计算能力平台和交易平台，致力于合理配置和高效利用计算资源，提高计算服务质量和能力，发展动力十足。

第二，上海智能算率发展面临的问题和挑战

1、计算赋能实体经济应用渗透不足，应用市场前景有待激发。

另一方面，真正落地的大模型应用场景太少，与各个实体产业的发展需求匹配度低，利用率也有待提高。就市场推广而言，缺乏明确的商业模式。目前，上海数字基础设施建设和日常运营尚未形成明确的投资回报模式，以及合作共赢、补位协同的发展路径。计算率对创新应用的支持不足，“计算率” “各行业”的赋能发展体系还有待推进，计算率对行业数字化转型的承受能力、对技术进步和市场形势的公司服务响应能力仍有待提升。另一方面，应用市场需求不明确，各类市场主体处于数字化转型过程中，计算率应用能力参差不齐，主动性不强，计算率使用仍存在成本和门槛问题。此外，缺乏有效的沟通对接机制，产业链协同效率低下。

2、计算技术环节对外依存度依然较高，外部技术封锁和供应链风险依然严重。

一方面，计算行业芯片、器件、算法软件等多个环节的对外依存度仍然较高，英伟达占据了国内80%以上的人工智能计算能力芯片市场份额。另一方面，美国等发达国家不断升级对华企业的技术封锁，大规模收紧高端计算芯片、人工智能、超级计算等领域的技术控制，给计算技术迭代和产业供应链安全带来严峻考验。最先进的A100英伟达、H100芯片在国内无法销售，A800和H800的定制版严重缺货，涉及先进的工艺技术。上海壁保科技曾被台积电暂停代工。国产AI芯片在模型推理方面表现相对较好，但在门槛较高的大模型训练方面仍然无法与英伟达的通用GPU相媲美。如果不尽早突破计算技术的不足，将极大地影响建设人工智能“上海高地”的目标。

3、计算资源分布分散，整合应用面临挑战。

目前上海算率资源底数不明，使用不充分，通用算率、智能算率、超算比例不明；松江、金山、临港等地分布着五个智能计算中心，计算率分布分散，存在高效连接问题；计算率异构化程度高，管理调度难度大；计算率属于不同的运营商，计算能力交易过程中存在信任问题。

4、不系统的上海扶持政策，对算力平台缺乏支持。

人工智能企业处于快速增长期，自建计算率并持续投入，资金短缺，迫切需要政府的帮助。2023年上半年，商汤科技亏损23.93亿元，在参与大型模型竞争的同时，还承担了52亿元的巨额智能算率投资，压力不断增大。目前，上海推出的“计算率优惠券”覆盖面仅限于中小企业，对计算能力平台缺乏支持措施。相比之下，北京发布了《北京市通用人工智能产业创新合作伙伴计划》，支持政策更加系统化，力度更大。在保证计算率资源供给方面，初步形成了以政策撮合、资金支持为抓手，聚集优质计算率供应商，促进上下游计算率合作低成本高效率的经验措施。

推动上海智能计算率发展的对策建议

1、对计算率进行基本调查，对行业整体需求进行调查。

加快全市计算率基础研究，全面调查本地计算率基础设施分布、计算率资源伤害输出、企业实际计算能力需求，深入了解现阶段计算率资源分布和市场整体需求，明确全市计算率资源优势和问题瓶颈，为后续制定目的性产业配套政策提供客观依据。

在计算率调查的基础上，上海人工智能计算能力发展专项研究报告进一步形成。关注人工智能行业的热点趋势，如大规模预训练模型，结合当地智能计算率发展的基础，规划未来上海计算率布局的重点，以计算率为核心支撑，推动核心软硬件创新、计算率一体化建设、应用多样化扩展，帮助人工智能全产业链协调发展。

2、支持垂直应用赋能，充分释放计算能力需求。

基于AI大模型对计算能力的爆炸性增长需求，鼓励围绕细分应用场景构建垂直领域的大模型，深入挖掘下游应用对计算能力的隐性需求。积极推进大模型在智能政务、数字政府等相关领域的应用，形成垂直应用场景的大模型创新示范。

组织大模型标杆应用领域评估，构建垂直应用大模型评估机制，重点关注用户感知体验、情景赋能效果、复制推广潜力、实际经济效益等关键方向。发布大模型应用示范清单，引导更多垂直行业的公司和平台，如制造、金融、医疗、文化创意等。，探索大模型垂直应用。下游驱动计算率系统的建设将逐步实现大模型对千行百业的赋能。

3、加强国内硬件支持，推动芯片全链突破。

基于上海集成电路整个产业链的发展基础和AI芯片公司的集聚优势，如壁邈、兖原、沐曦、天数智能芯片等。，鼓励中芯、华为等龙头企业与ic设计厂商合作探索优化先进制造工艺的量产工艺，加快计算率核心硬件的国产替代，打破人工智能芯片制造的制约。

鼓励地方计算率基础设施协同推进国产芯片自主可控，出台相关采购补贴政策，对计算能力平台采购地方ic设计公司国产芯片产品给予一定补贴支持。通过对国产芯片推广和使用的支持，促进产业链上下游阶段国产芯片优化升级，逐步减少对进口硬件的依赖，提升上海集成电路和人工智能产业的竞争力。

4、不断推进计算率统筹，加强各地计算率协调。

依托仪电智算中心等本地智算平台，加快推进我国人工智能训练场建设，探索新架构智算芯片R&D验证和产业转型，构建包括多元异构芯片智算集群建设在内的多路线智算集群。

加快全市计算能力一体化调度平台建设，支持上海市人工智能公共计算能力服务平台带头，协调相关计算能力平台和企业，协调各类本地计算能力基础设施，加强计算能力供给规模和效率。通过对计算资源状态的实时跟踪管理，探索创新计算率调度模式，发挥计算能力网络连接作用，实现全市计算资源数据共享、统筹配置、高效利用，进一步加强上海计算资源开放服务和整体供给能力，为市场主体提供多元化、优质、包容的计算率，确保当地大型团队和AIGC公司的产品研发和技术创新。

围绕长三角一体化战略，支持当地相关公共计算率服务平台进行跨区域计算率合作，重点提高跨区域计算率调度水平，将对网络要求不高的当地计算能力需求转移到中西部计算率设施，进一步加强东西部计算率资源的协同互补。

5、扩大相关补贴覆盖面的算率，加强配套资金支持。

向当地人工智能领域重点企业延伸面向中小企业的“AI算率券”政策，完善“AI算率券”实施细则，支持上海人工智能企业利用当地算率服务平台，帮助国内AI模型发展。引导上海人工智能产业投资基金、人工智能技术支撑重点、人工智能创新发展重点等，适当向智能算率领域倾斜。根据市场实际需要，支持人工智能头部企业在本市建设智能计算中心，提供资金、土地及相关配套政策支持。对于已建或正在建设的本地智能计算能力中心，可以对其在上海人工智能产业建设中的促进作用给予相应的资金奖励，重点关注智能计算中心的经营状况、服务赋能本地企业、引入产业链上下游企业数量等维度。

【作者蒋媛媛是上海社会科学院应用经济研究所副研究员，孙丽是上海人工智能研究所 唐晟凌是上海人工智能研究所资深顾问，数字经济研究中心主任。本文是上海社会科学院2024年重大课题《人工智能赋能新型工业化作用机制研究》和中国社会科学院重大创新项目《科技创新促进智能强国研究》(许可号:2023YZD019)的中期成果]

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