竞逐「模都」，中国城市卷疯了

不同城市的侧重点之所以有所不同，与城市本身的资源禀赋及运作逻辑有关。

以上海为例。从人工智能相关产业的产值来看，上海约在3821亿元左右，领先北京和深圳的2270亿元、2488亿元，资本优势较为明显。

但上海的劣势也同样明显——没有站稳头部的大模型企业。

今年WAIC（世界人工智能大会）举行期间，国家标准委指导的国家人工智能标准化总体组宣布，我国首个大模型标准化专题组组长，由上海人工智能实验室与阿里、科大讯飞、360、华为、中国移动研究院等企业联合担任，被视作成功入局「大模型国家队」。

但仔细观察这份名单不难发现，北京有百度、360、中国移动研究院3家企业，深圳有华为，杭州有阿里，合肥有科大讯飞，而上海仅有新型研发机构上海人工智能实验室入围，并未出现大模型企业的身影。

之所以呈现出「强资本，弱企业」的态势，主要是因为上海位于产业链中游，在人工智能芯片、机器学习等领域成果显著，但下游应用相对弱势，这也决定了上海相关产业政策的底色，结合民间资本与研究院所发挥动能。

反观下游相对强势的深圳，则在6年时间内实现了对北京的反超，夺下了人工智能「密度」第一城的桂冠。

2016年，北京、深圳、上海人工智能相关企业数量分别为3.98万家、3.61万家、2.65万家，北京勇夺榜首。

而到了2023年，凭借着凭借4.26万家企业的增量，深圳人工智能相关企业数量达到6.38万家，一举超过北京（4.78万家）。

完整的人工智能产业链，和华为、腾讯等人工智能产业细分领域龙头，是深圳反超北京的王牌，不仅带来了丰富的应用场景，更为当地人工智能产业发展提供了技术保障和市场份额。这种全产业链协同发展的态势，是企业落地深圳的主要原因。

除了北京、上海、深圳等勇立人工智能浪潮一线的城市外，其他新势力城市争做「模都」也有不小的野心。

比如，西安、合肥、杭州等新势力不断出台政策，根据自身特点布局新兴赛道。而技术基础相对薄弱的城市，如河北、郑州，则是通过投入建设和运行算力中心，构筑大模型时代的算力底座。

据「硅基研究室」不完全统计，仅七八月份就有河北、济南、北京、武汉、福建、南京、上海、郑州9个城市投建、落成算力中心。

挑战与机遇并存

各大城市下注大模型企业，竞逐「模都」，原因也并不难理解。显然是看重的是它们所带来的百亿甚至千亿级别的产业集群，数以百万计的工作岗位以及国际影响力。

根据艾媒咨询数据，2020年，中国人工智能核心产业规模为1500亿元，预计在2025年将达到4000亿元，衍生产业更是达到万亿级别。

除了万亿产业规模涌现的机遇外，AI产业集群的发展同样也能拉动当地经济与社会环境的改善。

如曾经阿里的「淘宝村」，「风投之都」合肥在新能源产业竞逐中带来的人口流入，AI与大模型技术也同样起到类似的作用。

以人工智能背后的「老师」——数据标注产业为例，百度等科技企业已陆续在山东、山西与海口等地建立了数据标注基地，带动当地就业环境的改善。

而站在更远的角度，在各地政府的托举和企业自身的努力下，中国的人工智能产业也得以站稳世界第一梯队，「百模大战」正是其创造力和活力的体现。

当然，在机遇之下，挑战也依旧存在。

一方面，随着产业形成规模，影响力逐步扩大，各地对大模型相关技术的监管将成为影响产业发展的关键因素之一。

近半年来，包括《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》等法律一起铸成了大模型时代的第一道门槛，或许不在不远的未来，更具体的分类分级细则也会出现。

另一方面，大模型发展尚处初期，包括数据规模、数据质量、训练难度等在算力、数据与算法层的问题，也同样掣肘大模型产业化的进度。

当然，不发展就是最大的不安全。眼下来看，这场「模都」之战也尚在早期，竞争的背后，如何在政策、资金与制度上实现人工智能技术与产业化落地，在监管与创新间寻求平衡之道，才是各地政府的长远课题。

参考资料：

城市进化论：“模都”之战打响，又一个城市洗牌机会？

城市进化论：风口竞逐，谁能晋级AI之城