深圳「十五五」规划纲要：到 2030 年全市实时可用算力规模超 150EFlops，国产芯片部分指标和算力集群达到国际先进水平
一句话看懂：深圳市在最新发布的「十五五」规划纲要中，明确设定到 2030 年全市实时可用算力规模超过 150 EFLOPS 的目标，并推动国产芯片在部分指标和算力集群上达到国际先进水平。这一规划首次以量化时间表锁定了地方层面发展国产算力底座的决心，对全国 AI 基础设施建设具有示范意义。
事件核心：发生了什么
5 月 26 日，深圳市正式发布《国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，其中明确提出发展 AI 算力生态的两大硬性指标：一是到 2030 年全市实时可用算力规模超 150EFlops（即每秒 150 百亿亿次浮点运算）；二是国产芯片部分指标和国产算力集群性能须达到国际先进水平。规划还要求统筹推动智算芯片研发制造、算力设施建设和模型算法发展，打造从芯片（包括昇腾等训练芯片及端侧推理芯片）到大模型（国产通用大模型和行业应用模型）的完整国产技术底座。
为什么重要
这是国内首个在地方五年规划中为「国产算力」设定可量化目标的文件。150 EFLOPS 的算力规模意味着深圳的单城算力资源将超越当前多数国家的国家级超算中心，直接对标国际顶级算力集群。规划强调“国产芯片部分指标和算力集群达到国际先进水平”，表明政策层面不再只追求产能替代，而是要求性能对标和生态成熟度。对 AI 行业而言，这将直接拉动国产智算芯片（如昇腾系列）的出货与迭代速度，并倒逼云计算厂商和模型公司加速适配国产集群，改变当前 CUDA 生态一家独大的局面。
对用户/开发者/创作者的影响
对于 AI 应用开发者与模型创作者，这一规划最直接的影响是未来 5 年内深圳及周边区域将出现大量低成本、高可用的国产算力资源。如果规划顺利推进，届时训练和推理的算力成本有望显著下降，尤其是依赖华为昇腾等国产芯片的云平台可能推出更廉价的 API 和算力租赁服务。对于普通内容创作者，这意味着国产大模型（如深圳本地培育的通用或行业大模型）的生成速度、图像质量和推理延迟可能进一步改善。对于企业采购决策者，规划释放了明确的合规信号：面向政务、金融、医疗等高敏感行业的 AI 部署，未来应优先考虑符合国产芯片适配标准的硬件和软件栈。
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值得关注的后续
第一，150 EFLOPS 算力的具体落地路径尚未公开，是集中建设大型智算中心还是分布式边缘节点，将直接影响开发者接入方式。第二，规划中提到的“国产芯片部分指标达到国际先进水平”是一个弹性表述，后续是否有芯片性能评测标准的细节出台，决定了实际对标效果。第三，其他计算密集型城市（如北京、上海、杭州）是否会跟进类似量化目标，可能引发一轮地方算力建设竞赛，对云服务定价和芯片供应链格局产生连锁影响。目前公开信息显示，深圳并未公布单个建设项目的具体预算和时间节点，后续执行细节值得跟踪。
来源：Readhub · AI
