2024年春，深圳宣布建設“鵬城云腦Ⅲ”。竣工后，其算力規模預計高達16000P。幾乎同時，中部一座省會城市卻暫停原計劃中的萬卡集群，理由是預算未過審議。

這不僅是一次技術性的爭議，更是一場城市間愈演愈烈的競速。一邊高舉旗幟奔跑，一邊猶疑止步回望。建得太早，可能砸出沉沒成本的廢墟；建得太晚，又怕被甩在AI時代的競爭洪流之外。它們的共同焦慮是：人工智能正重塑全球經濟格局，城市不進則退。

問題的核心在于，我們是否真的知道，該怎么進？

在人工智能的時代畫卷中，算力如同燃料，將冷冰冰的數據點燃，成就智能化的躍遷。然而，當城市紛紛籌建萬卡集群時，面臨的一個關鍵問題是：我們到底是在追隨當下的技術趨勢，還是在為未來構建基礎？

有人將算力比作城市的“電力系統”：充沛則繁榮，匱乏則蕭條。的確，自動駕駛、智能制造、語言模型等AI應用正在快速消耗算力資源。回顧過往，每一次技術革新看似省能，但最終都促發了更大的資源需求。Deepseek提出“高效算法”，試圖降低能耗，卻反而拓展了更多場景。這就像燃油發動機升級后雖省油，但汽車普及率猛增，反令整體油耗飆升。

社會輿論總在爭論是否要建設萬卡集群，仿佛建與不建之間就能劃分出勝負。其實，這種討論本身就顯得狹隘。問題從來不是建與不建，而是為誰而建，因何而建，如何建。

第一問：為誰而建？算力服務的主體定位

紐約大學教授克里斯坦森曾提出“破壞性創新”的核心判斷：技術的價值不在于先進，而在于是否真正解決了用戶的問題。

對一座城市而言，萬卡集群絕非“建了就靈”，而要回答一個本質問題——它到底服務誰？

一些城市傾向于將算力集群建設成“全國通用”的算力基礎設施，力圖承接異地大模型訓練與遠程AI服務，打造區域級的智算樞紐；而另一些城市則更注重本地化深耕，推動算力資源與本土制造業、供應鏈、工業數據體系深度耦合，形成面向實際場景的智能算力供給體系。

這兩種模式的核心差異在于：你是想做一個“全國模型加油站”，還是打造“本地產業發動機”？

2023年，西門子在德國智能工廠試點中，通過AI算力與預測性算法結合，成功將停工時間減少30%。這背后的關鍵并不是“有多少算力”，而是“算力是否服務了產業最核心的痛點”。

因此，對中國城市來說，第一步不是單純堆積算力，而是問清楚：我的城市，應該發展什么樣的人工智能產業？要使算力釋放最大效能，最終還是要融入城市場景，嵌入產業鏈條，服務企業實需。

然而，一些城市在第一步就遭遇了結構性困境：萬卡建成，卻缺乏明確的服務主體。算力應該流向何處、服務誰的場景、轉化為怎樣的效率提升或創新產出，始終沒有被回答清楚。

一個萬卡集群，不會自動孵化智能制造，也不會憑空吸引AI人才。沒有算法優化，沒有數據集成，沒有本地落地場景，那些高密度的芯片、整齊劃一的機柜，終究只是一排耗能的機器，而不是一座城市的新質引擎。

真正走得遠的，是那些敢于停下來，問自己一句話的城市：“我，是為了炫技在建算力，還是為了解題？”

第二問：因何而建？跟隨模式還是場景開創

AI時代的城市競爭，就像一場看不清終點的馬拉松：誰也不知道哪一代技術才是“勝負手”。

是沿用OpenAI、Google那樣的集中式大模型集群，堆硬件、搶芯片？還是押注邊緣算力、低功耗模型，向“輕、準、靈”的方向突破？跟隨型戰略看似穩健：搭建大規模集群，確保算力規模遙遙領先。然而，這種模式如同造一座鋼鐵森林，一旦技術路線發生變化，投入將化為沉沒成本。開創型戰略則是探索新技術，如邊緣算力與低功耗模型，將算力布局在更接近終端的地方。這更像是一場關于未來的賭局：看準方向則事半功倍，選錯路徑則徒勞無功。

這不只是路線選擇，更是戰略思維的分岔口：是繼續講別人的成功故事，還是開始寫一篇自己的劇本？

在實踐中，已有一些城市走出了自己的探索路徑。

2023年，特斯拉宣布將Optimus人形機器人團隊的一部分研發工作落地上海臨港。這是其全球研發體系的重要一環。盡管特斯拉并未公開說明選址原因，但從制造自動化基礎到AI人才聚集，再到算法應用土壤，上海顯然為其提供了成熟的試驗場。這類產業導向的技術部署，與其說是在“訓練模型”，不如說是在“訓練場景”。

深圳也在嘗試構建更靈活的區域協同結構。近年來，它積極推動“灣區算力協同”機制，試圖聯動香港、東莞等城市，在智算資源層面實現互聯互通。以鵬城實驗室和華為云平臺為牽引，灣區內已啟動部分共享調度和聯合應用試點，初步形成算力與服務的“互聯架構”。這并不只是硬件數量的累加，而是希望將算力變成一種可以流動、可以調度的城市基礎設施。

這種開創型思路，某種程度上呼應了亞馬遜當年的云計算范式：不是每家公司都去自建機房，而是將算力變為一種彈性服務。算力不應是固定資產，而應是高效工具。不是存放，而是流動。

從這個意義上說，萬卡集群不能只是“能訓GPT”的地方，更應是“能進工廠、上車間、入社會”的場景化平臺。真正的競爭力，是讓算力和產業緊緊咬合在一起。

真正的城市差異化，并不在于卡的多少，而在于能否用算力構建本地智能生態。復制別人的硬件規模不難，復制別人的場景適配能力卻極其困難。在一個算力定義地位的時代，最危險的，不是算力不足，而是不知道為什么需要算力。

第三問：如何建？留出升級余地

很多城市陷入了一個誤區：以為萬卡集群就是GPU堆疊，是一場“顯卡軍備賽”。但深度學習模型的歷史告訴我們：最重要的不是“硬”，而是“靈”。

深度學習模型如Transformer，最初架構較為簡單，后來逐漸優化層數與節點連接，才展現出了強大的效果。Transformer的成功，并非緣于最初的參數規模，而是因為它具備靈活的連接方式、可調的結構，適應不斷變化的任務需求。這給城市算力建設的啟示是：不要只顧追求硬件規模，還要保留靈活調整的空間。如果只是建一個固定架構、沒有彈性接口、沒有模塊化更新能力的“剛性堡壘”，那么面對技術路線的迭代與場景變化，它就可能成為一個“數字遺址”。

雄安新區正在建設的“雄安智算中心”提供了一種不同思路。它采用模塊化部署與技術中性架構，支持多種異構計算平臺，并預留光子芯片、量子計算等前沿技術的擴展接口。通過集裝箱式單元設計與液冷系統的結合，它顯著降低了系統升級和設備替換的復雜度，使整個平臺具備更強的演進能力。

成都高新區也走了一條“先試后擴”的路徑。在其人工智能計算中心的一期工程中，部署了約3000張加速卡，并通過與本地制造企業合作，運行真實工業數據，對不同硬件架構與散熱方案進行實戰驗證。最終，項目團隊轉向液冷+模塊化的組合系統，在提升能效比的同時，也為后續擴展預留了充足彈性。雖然沒有公布具體節省金額，但這套“小步快跑、實戰驗證”的路徑，避免了技術路線失誤帶來的沉沒成本。

他們都在嘗試一種新的建設邏輯：不追求一次到位，而追求漸進優化；不迷信超配，而堅持按需調整。

在技術飛速變化的時代，留出10%的“未來接口”，可能比現在多買1000張卡更值錢。

軟硬協同：城市的算力不是比誰更強，而是誰更能服務需求

最后，我們還得回到最容易被忽略的問題：算力的使命到底是什么？

它不是城市的金邊工程，而是推動“智能化落地”的發動機。真正影響城市競爭力的，不是GPU數量，而是“算力+算法+場景”的耦合能力。

2023年，杭州高新區（濱江）與阿里云共建“城市算力底座”，為中小企業與科研機構提供低門檻、高效率的公共算力資源。平臺采用多租戶調度機制，支持按需調用與靈活調配，既提升了利用效率，也降低了使用門檻。雖然沒有官方披露具體利用率，但多方報道顯示，其資源使用效果已遠超全國同類項目平均水平。這類基于場景調度的共享平臺，或許比盲目的堆卡行為，更接近“用得值”的本質。

而最值得中國城市借鑒的，也許是新加坡的做法。面對全球算力競賽的狂熱，這座島國并沒有急于鋪大攤子、追熱點，而是選擇了一種“精準打擊”式的策略。根據《新加坡數字發展藍圖》（Digital Connectivity Blueprint, 2023），新加坡將在未來幾年投入約50億新元，用于包括AI在內的數字基礎設施建設。不同于一味堆高卡數的做法，它明確聚焦多個高價值場景，尤其在智慧交通與醫療影像領域率先落子，算力資源優先向這些可驗證、可落地的方向傾斜。

同時，新加坡并不主張由企業各自為戰，而是推行“政府主導、企業參與”的協同機制。通過共享架構和彈性調用，提升了整體資源的使用效率。這種組合拳的結果，是其AI基礎設施的利用率常年維持在高位，被業內稱為“小而精”的算力治理樣本。

新加坡用一個克制而精密的規劃，驗證了一個樸素而有力的原則：與其把GPU鋪滿全城，不如先想清楚，誰在用，用在哪，用得值不值。

這些做法都指向一個共識：算力若不能進入場景、服務具體問題，它就沒有意義。

推動制造業智能化升級、實現數字技術與實體經濟深度融合，才是算力真正的價值歸宿。城市要做的，不是“吸引AI公司來租GPU”，而是讓AI真正參與制造、優化制造、改變制造。要學著把算力變成一個可調的杠桿，用來撬動制造業、服務業，乃至城市的人才結構與創新生態。

例如，對于一座以制造業為主的城市來說，算力不是靜態堆積的資源，而是推動產業升級的驅動力量。其真正價值，在于能否嵌入生產流程、改造制造環節、提升工業效率，實現“AI+制造”的深度融合。

而對于一座以服務業見長的城市，算力同樣不能只是訓練模型的后臺，而要成為重塑服務流程的接口：嵌入物流系統，實現精準調度；融入文旅體驗，提供個性化推薦；支撐金融風控，提升實時識別能力。

無論是制造強市，還是服務大市，算力的歸宿都不在服務器機房，而在產業鏈條的各個環節，在千行百業的操作現場。

萬卡集群：不是一座城市的終點，而是智能時代的起點

在數字經濟的浪潮中，算力競爭不應是盲目的攀比，而應是理性的布局。萬卡集群建設只是手段，城市產業升級才是核心命題。我們不應排斥算力建設，也不能盲目跟風，而是要在浮躁的競賽中保持清醒，在劇烈的變化中保有韌性。我們不是要停下腳步，而要確保走在正確的方向上。這是所有城市在萬卡時代真正要回答的問題。

我們真正需要的，并不是一場比拼算力規模的“軍備競賽”，而是深入思考，如何將這些計算資源有效融入城市的產業體系與發展戰略之中。算力不是目的本身，而應成為推動產業轉型升級、釋放新質生產力的關鍵支撐。唯有把算力投入應用場景、嵌入產業鏈條、落到實際問題上，才能真正服務于高質量發展的大局。

這場競爭的真正落點，并不在于算力規模，而在于能否改變城市的產業面貌。正如那句航海老話所說：“不是看風往哪吹，而是看風能吹動什么。”