5月末，深圳在风口浪尖的AI领域投下一枚重磅炸弹：中共深圳市委办公厅、深圳市人民政府办公厅印发《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》，时限一年，整合AI基金群规模达1000亿，工作内容涵盖强化智能算力集群供给、增强关键核心技术与产品创新能力、提升产业集聚水平、打造全域全时场景应用、强化数据和人才要素供给和保障措施。
深圳在基础设施层面持续发力，目前已在建设一批算力产业代表性基础设施，如国家超算深圳中心、鹏城云脑、弈峰科技数据中心、腾讯云等算力集群。
深圳以工业立市，毫无疑问信息化的升级赋能将给城市带来最大化的利好。但在此之前还有一道“路障”等待移除：算力如何为B端企业所用。
算力，作为信息化、数字化的基本驱动力，是企业降本增效、实现产业升级的必须资源。然而，对算力的这种“近未来”认知，随着算力应用场景的解锁，才逐渐成为共识。算力可视为一种“燃料”，赋能动作就像燃料进入发动机燃烧，方能起到推动企业的作用。企业需要数字化产业升级的场景往往是复合的、多维度的，这就意味着算力这种“燃料”需要进入不同的“发动机”，方能发挥作用。这种“发动机”就是应用场景对应的解决方案。算力是各国争夺下一阶段科技领先身位的“硬通货”，未来是算力的时代，这一点毋庸置疑，故而各地大力推动算力基础设施建设，如深圳这样以科技为立市名片之一的城市，自然需要快马催鞭打造算力供应体系。福田这样的企业密集区域，金融机构和总部企业为全市最密集，全市近70%的持牌金融机构、近30%的市级总部企业都在福田；超过200家世界500强企业在福田都有区域总部或分支机构，最不缺的就是创新应用场景，故而算力下放的需求也更为强烈。算力如何为企业所用，就是算力基建之后要面临的又一个问题了。对算力的“硬需求”并不仅仅存在于高精尖领域、大型龙头企业，存量巨大的传统企业的产业升级、增量可观的中小企业的创新，在可以预见将来，会成为算力消费的“基本盘”。毫不夸张地说，在场景化、易用化方面，超算供应商已经彻底进化成为服务商，你想到的他也想到了，你没想到的他还是想到了。这种细致入微的服务能力，从一线算力服务商的根系深植就能看出来。深圳中科超级云计算公司（下简称：中科超云）归属院国有企业，以中科融合算力云和中科微超算为主要产品和服务内容，为客户提供集约、绿色、智能、泛在、弹性的超级云计算服务模式。中科超云以超级计算+边缘计算的形式构建数据和算力的基础设施。在算力下沉的路径探索进程中，云计算被视为较为适应市场需求的一种方式，毕竟超算中心大多为满足连续性、重度计算任务而开足马力，中小企业的数字化升级需要的算力支持往往更为细碎、随机，应用超算中心的效率较低。这也是中科超云作为超算服务商需要进行更灵活场景适配的原因。除了中科融合算力云，中科超云还面向客户提供软硬一体基础设施“中科微超算”，以实现云计算和边缘计算对企业的双轮驱动。行业应用的深入是中科超云赋能企业的关键。中科超云以尖端超算+通用超算+业务超算的体系格局，构建多元化的服务体系矩阵。与智能化结合，微超算具备了实现通用超算的能力，中科超云的超算服务已经可以接入如工业仿真、影视渲染、生命科学、气象海洋、医疗等垂直领域，以超算算力构建核心业务的智能化体系。当然数字化的另一痛点在于，将算力应用到业务管理当中。中科超云针对诸如智慧工厂、能源电力、医疗健康管理等体系化流程推出了业务超算，实现了B端业务体系的数字化。尖端领域的研究突破往往能带来巨大的产业收益，同时“尖端”意味着对算力的巨大占据。中科超云的产品服务同样也可以用于尖端领域，以尖端超算对其赋能，如应用于三维数字风洞项目。打铁还需自身硬，中科超云以中科超级云计算中心为核心，以人工智能计算中心+微超算集群作为双翼补充，有这样的超算体系支撑，才能到应用层面“卷”，投入服务，与用户共建。且中科超云很显然着眼于超算产品的进一步打磨，与服务模型的复刻推广。中科超云提供的服务特征中，“绿色”“弹性”的特性也彰显无疑，产品无论从功耗、效率、人力成本等方面，相较于传统的超算中心，都实现了进一步优化，这些特征让服务更适于在中小企业中推广。中科超云这样起步较早、技术成熟、体系完备的上游企业，形象一点说就是“让一部分企业提前用上超算”。这里的“提前”，是相较于超算提供的算力彻底成为B端企业的基本生产工具而言。超算的巨大威力，只有能有效下沉到各行各业的行业应用中方能发挥作用。今年4月，粤港澳大湾区算力调度平台在福田粤港澳大湾区大数据中心正式发布，将实现“算力将像水、电一样成为社会级服务，一点接入、即取即用。”深圳数据交易所董事长李红光表示，算力资源服务专区将面向中小型数据商上线通用算力、超级算力和智能算力等产品，依托算力调度平台，灵活满足各类市场主体的算力需求，赋能中小企业业务提质增效。自从ChatGPT这枚核弹引爆，人们除了“糟了我成替身了”的失业担忧之余，更多考虑的还是如何将大模型这种神兵利器用于产业升级。产业升级必定是海量业务经验的叠加，配合极小部分的指标突破。这也意味着大量的重复劳动和专业分析。大模型擅长的，正是对海量信息的消化和处理，借助机器学习，大模型在迭代过程中是可能成为一个效率极高的业务“熟手”的。以算力为消耗，大模型打通了算力终端和业务之间的隔阂。这也意味着，很多传统产业的技术流程和管理流程，都可以围绕大模型进行重构。借助人工智能，这些垂直领域的部分环节可以实现从手工到自动化流水线一般的产业升级，如中科超云通用超算覆盖的生命科学的基因分析、影视后期的渲染流程、工业图像识别等产业核心环节。
这就意味着，整个工业体系，对算力的需求将空前迫切。区域超算中心、算力枢纽的打造是动辄十数年的工程，产业升级的窗口期可能近至一两年。从全产业链的高度看，深圳作为数字化的排头兵，推动《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》的颁布和实施就很有必要了。算力下沉到行业应用场景， 乃至超算算力惠及中小企业，离不开算力集群的建设和算力调配体系的完善，更离不开算力服务商持续打通产品与应用场景之间壁垒的努力。对于上游算力服务商，算力终端的小型化、组网模式或可供参考，然而让中小企业“用算力像用水一样一点接入、即取即用”，背后除了基础设施，还依赖政通人达的营商环境，源源不断的IT人才体系，行政能力和技术双加持的算力平台、通用标准。为了让算力早日为产业升级所用，从供应商到地方，从科技从业者到政府工作者，都使出了吃奶的力气。这种“喂饭式”喂算力赋能B端企业发展，在多年之后回头观之，或许正是我国产业升级的关键。