深圳「十五五」规划纲要：构建全栈自主可控技术底座 培育国际领先的国产通用大模型和行业应用模型

深圳「十五五」规划纲要：构建全栈自主可控技术底座 培育国际领先的国产通用大模型和行业应用模型

一句话看懂：深圳在「十五五」规划纲要中明确提出，到2030年全市实时可用算力规模超150EFlops，并推动国产芯片和AI大模型达到国际先进水平。这意味着深圳将系统性地构建从芯片、算力基础设施到通用及行业大模型的完整自主技术体系，是区域AI产业从“应用跟随”转向“底座自主”的关键信号。

事件核心：发生了什么

根据深圳市发布的「十五五」规划纲要，该市将统筹推进智算芯片研发制造、算力设施建设和模型算法发展。核心举措包括：夯实算力芯片产业根基，推动昇腾等训练芯片及端侧推理芯片的优化迭代与应用适配；高标准建设训力基础设施，打造超智协同、异构融合的可持续算力供给体系；同时加强基础理论研究与模型架构创新，培育国际领先的国产通用大模型和行业应用模型。纲要设定了具体目标：到2030年，全市实时可用算力规模超过150EFlops（即每秒15亿亿次浮点运算），国产芯片部分指标和算力集群达到国际先进水平，形成能力强大、支撑全面的大模型底座。

为什么重要

这一规划的核心在于“全栈自主可控”。深圳明确将国产芯片（以昇腾为代表）的优化迭代与算力生态繁荣列为优先任务，而非仅仅依赖进口算力。这对中国AI行业具有双重意义：一是从政策层面为国产大模型和芯片企业提供了长达五年的确定性市场预期，直接利好华为昇腾等算力产业链；二是通过打造“训力基础设施”和“超智协同”体系，试图解决当前国产大模型训练成本高、推理效率低的痛点，为降低AI应用门槛奠定基础。这不仅是技术路线选择，更是产业主权的塑造。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者而言，深圳的规划意味着将获得更普惠、更易用的国产算力资源和适配国产芯片的模型开发工具，未来在深圳部署AI应用可能享受更低的基础设施成本。对创作者和普通用户来说，国产通用大模型（如基于昇腾生态的模型）和行业应用模型（如医疗、金融、制造等垂直领域模型）的加速落地，将直接带来更多本土化、低延迟的AI服务，例如更流畅的中文图像生成、更懂行业术语的智能助手。对于企业采购方，这明确释放了信号：深圳地区未来的AI基础设施采购将优先向国产芯片和生态倾斜，需要提前评估技术兼容性和迁移成本。

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值得关注的后续

一是昇腾等国产芯片在训练和推理场景下的实际性能与生态成熟度能否在五年内达到“国际先进水平”，这将直接影响开发者的迁移意愿。二是150EFlops算力规模下，具体的基础设施招标和建设进度，以及是否会开放给中小企业和个人开发者使用。三是深圳如何通过“高价值应用场景”推动模型落地，例如是否会推出首批政务或产业AI示范项目，这将对其他城市产生示范效应。四是国产大模型能否在通用能力上与国际主流模型（如GPT-4o、Claude等）达到可比较的水平，以及在行业应用中的实际渗透率。

来源：Readhub · AI