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：深圳在最新发布的「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过150EFlops，并推动国产芯片部分指标和算力集群达到国际先进水平。这一量化目标表明，算力基础设施已被提升至城市战略高度，国产AI芯片的规模化应用正在加速。
事件核心：发生了什么
6月26日，深圳市发布《国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，其中关于人工智能领域的部署包括三大重点：一是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；二是夯实算力芯片产业根基，推动鲲鹏等训练芯片及端侧推理芯片的优化迭代和应用适配；三是建设多层次智能算力底座，打造超智协同、异构融合的可持续算力供给体系。量化目标是：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，并形成能力强大、支撑全面应用的大模型底座。
为什么重要
这一规划将算力作为城市级基础设施进行系统性布局，而非零散的产业扶持。150EFlops的实时可用算力规模（约相当于150个百亿亿次浮点运算能力）远超当前国内多数城市的目标，意味着深圳计划在未来五年内建成全球顶级算力节点。更重要的是，规划明确要求国产芯片在部分指标和集群性能上达到国际先进水平，这直接挑战目前以英伟达GPU为主导的训练和推理算力格局，有望加速国产AI芯片（如鲲鹏系列）的迭代与生态成熟。对于AI行业而言，这不仅是政策信号，更是实际的投资和采购指引。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，深圳将成为国内算力获取成本最低的城市之一。150EFlops的基础设施将降低大模型训练和推理的门槛，尤其是针对需要大量算力的开源模型微调、端侧推理应用等场景。对于使用API进行AI应用开发的团队，本土算力集群的标准化和易用性提升，可能带来更稳定的服务响应和更低的API调用成本。对于内容创作者，国产大模型底座的成熟将衍生更多本土化的图像生成、文本创作工具。不过，国产芯片与CUDA生态的兼容性仍是关键变数，开发者需关注后续适配工具链的发布。
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值得关注的后续
首先，规划中提到的“实时可用算力”如何定义并量化，其与云服务商的实际交付算力是否有差距，需要后续细则明确。其次，国产芯片在算力集群层面的国际先进水平对标哪些具体指标（如训练吞吐、能效比），将直接影响企业对国产硬件的采购意愿。最后，深圳市是否会配套资金补贴或税收优惠以吸引开发者生态迁移，将是决定该规划落地效果的重要因素。
来源：Readhub · AI
