一、AI大潮至
世界已进入AI时代，ChatGTP、Sora代表了产业方向，也是硅谷创新能力和创新韧性的体现。深圳市号称硬件硅谷，但在AI领域还没有出现在全球打头阵的创新产品，少了当年微信、5G、无人机的势头！
从国内城市看，深圳也不占优。2023年，北京已有54个大模型公司集中布局在中关村；上海有12个大模型公司，要打造AI“模都”，在算力、芯片方面领先全国；深圳有大模型公司11个，主要集中在应用领域。Sora出世意味着具备自主感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力的AGI（通用人工智能）时代的到来，大潮汹涌而至，我们如何抓住时代的脚？不仅如此，鉴于GPU的特殊作用，OpenAI创始人兼CEO Sam Altman正从中东地区筹集7万亿美元资金持公司的半导体计划，以形成更加强韧的产业生态。7万亿，什么概念？全球GDP总量的（101万亿美元，2022年）7%，这是一个公司要做的事！
为此，深圳需紧跟全球AI产业趋势，集聚市场和政府资源，打破制约我市AI产业大发展的算力、数字开放、人才等瓶颈，为进入全球AI第一方阵打基础、创条件。
二、突破三大短板
近年来，深圳加快AI产业布局和规划，先后出台《深圳市新一代人工智能发展行动规划（2019-2023）》《深圳市建设人工智能创新应用先导区实施方案》《深圳经济特区数据条例》《深圳经济特区人工智能产业促进条例（草案）》《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）》等文件。至2022年底，全市AI企业1920家，主要集中在南山（36.8%）、宝安（21.3%），合计占比58.1%。拥有深圳超算中心与鹏城云脑两大具有国际先进水平的算力资源。
AI对算力需求呈指数级增长（AI所需算力每100天将会翻一番，未来五年内全球算力将较现在增长超100万倍。）同时，科技产业创新的速度比预想的要快得多，ChatGPT、Sora已定义了产业方向。
但深圳发展AI目前受数据中心能评、数据丰度、数据开放等诸多掣肘。
一是算力短板。深圳现有算力即使加上云服务也难以满足AI发展需求。即便背靠微软强大云服务，OpenAI仍常受算力不足的困扰，目前已决定自产GPU，增强自身算力。Meta、微软已向百万块GPU迈进，国内目前所有人工智能公司GPU加起来为50万块上下，整体上差距明显。
二是数据中心限制。深圳2024年和2025年每年的标准机柜指标是3万个，两年共6万个；每个数据中心能耗上限为1万吨标煤（约3000个标准机柜），难以满足计算中心的要求；新建数据中心绿电占比要超过50%。按照“东数西算”要求，枢纽型数据中心要放到韶关。
三是数源短板。深圳跨境通信硬件特别是国际海缆登陆点缺失，难以满足AI对数据速度、多元化、国际化和传输韧性的需求。目前，联通香港、亚太其他国家主要通过8条深港跨境光缆路由。
三、实施三向发力
设立人工智能先行试验区，以先行试验区为依托，突破数据中心容量限制、进行数据中心碳排双控试点、离岸数据中心试点、推进接入国际海缆，构建由原材料（多元数据）、传输管道（国际海缆）、大厨房（人工智能先行试验区）、火力（算力）、厨师（AI企业）组成的产业生态。
1、接入国际海缆，突破数源短板，增加跨境数据进出冗余度。2022年11月，中国电信国际有限公司与菲律宾的环球电信公司（Globe Telecom）和DITO电信公司（DITO Telecommunity）、新加坡电信有限公司（Singtel）和文莱UNN公司（Unified National Networks）联合宣布组建海缆俱乐部，共建亚洲快链海缆（ALC)系统，旨在大幅提升区域内的国际带宽资源能力，为大容量数据信息提供更优质服务。
ALC海缆系统长度约为6000公里，主干路由连接中国香港特别行政区和新加坡，分支连接到中国海南、菲律宾及文莱等地，将为区域内的数据中心构建新的互联网主动脉，显著增强网络韧性。
2、建立“算力基地+算力调配枢纽”。以国际海缆登陆项目为支点，结合AI发展趋势和国家由能耗双控向碳排双控转型之机，在先行试验区探索建立大型超高密度数据中心、多租户数据中心，提高空间利用率，降低AI企业使用成本。通过购买绿电或核电专供，提高数据中心清洁能源使用率。依托已成规模的算力基础，提高广域算力调度能力。
3、建设离岸数据中心，增强国内外AI企业集聚度。通过自贸试验区延伸区，以授权清单等方式突破法律和政策障碍，集聚中外AI企业，丰富产业生态。
//封面图由Veer提供
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