问题——城市智能化加速推进，算力供给与安全可控面临“双考题”。 随着政务服务线上化、城市治理精细化以及产业数字化转型不断深入，算力已从“技术资源”变成“基础设施”。但落地过程中，一些地方仍面临三上挑战：一是推理侧算力需求增长快，应用从试点走向常态化后，对稳定性、成本和能效提出更高要求；二是关键软硬件对外部供给的依赖仍需降低，涉及供应链韧性与数据安全；三是模型、算力、平台、运维之间衔接不够，导致建设周期长、适配成本高、应用复制难。 原因——“以用促建”成为新趋势，自主可控与性价比成为项目核心指标。 据云天励飞发布信息，其近日中标湛江函谷智算项目，金额约4.2亿元。项目并非单纯扩容机房，而是面向“城市级智算平台”建设需求，强调推理能力供给与应用落地的联动。业内人士认为，城市侧智算项目正从“拼规模”转向“重运营”，更看重单位算力成本、能耗水平、部署效率、持续运维以及与本地业务系统的适配度。这个背景下，国产推理芯片与国产大模型的协同方案，既能提升供给侧可控性，也有助于降低需求侧的适配与运维成本，因此更容易进入城市级、行业级的长期采购框架。 影响——千卡级推理集群带动“软硬一体”路径加速成形，城市应用进入可复制阶段。 按照企业披露建设方向，此项目将探索构建国产推理千卡集群，并适配国产大模型能力，面向政务、民生和产业场景提供统一算力与平台服务。若顺利落地，其示范效应主要体现在三上：其一，推理侧形成规模化供给，有助于支撑政务热线、视频结构化分析、应急指挥、政策文本研析等高频应用的并发需求，推动从“能用”走向“好用、常用”；其二，通过“云端—边缘”一体化调度，推动城市数据在合规框架下就近处理、分级存算，提升响应速度并减轻跨域传输压力；其三，软硬协同将促进生态适配，带动操作系统、编译优化、推理框架、模型服务与行业应用之间的接口标准化，降低后续复制推广门槛。 对策——以场景牵引、标准先行和运维闭环，提升智算中心“可持续运营”能力。 从多地建设经验看，智算项目关键不在“建成”，而在“用起来、用得久”。一是坚持以场景牵引配置算力，明确政务协同、城市治理、产业服务的优先级，形成可量化的应用清单与年度迭代计划，避免“重硬件、轻应用”。二是推动平台层标准化，围绕模型接入、数据治理、权限审计、接口规范与性能评测建立统一标准，减少碎片化系统带来的重复建设。三是强化运维闭环与安全体系建设，建立算力资源利用率、能耗指标、故障响应、模型输出质量与合规审计等运营指标体系，保障算力长期稳定供给。四是完善产业协同机制，通过“政产学研用”联合攻关，推动本地软件企业、系统集成商与应用开发者共同参与，形成稳定的本地化服务能力。 前景——国产算力与国产大模型协同将从“可行”走向“规模化”，城市将成为关键落地单元。 当前，人工智能应用正从通用能力竞争进入“行业深水区”，推理侧算力成为规模化落地的重要支撑。业内预计，未来一段时间，城市级智算平台将呈现三种趋势：一是从训练偏重转向“训推结合、以推为主”，更强调贴近业务的实时响应与成本控制；二是从单点建设转向跨部门共享、跨场景复用，算力、数据与模型服务将更接近“公共能力”；三是从单一硬件采购转向“平台+服务”的综合交付，运维与持续迭代将成为项目价值的重要部分。湛江项目若能在软硬协同、成本控制、应用成效与生态适配上形成可复制经验，将为更多城市推进自主可控的智算底座提供参考。
湛江智算项目的落地，是城市数字化转型中的一个代表性案例，也为推动关键技术自主可控提供了可观察的样本。在全球科技竞争加剧的背景下，提升自主创新能力、完善产业链配套已成为现实需求。这项目的实践也说明，核心技术掌握得越牢，数字化发展的空间就越大。未来，随着更多城市和企业加入协同创新与规模化应用，我国数字经济的高质量发展有望深入提速。