深圳「十五五」规划纲要：到 2030 年全市实时可用算力规模超 150EFlops
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要超过 150EFlops，并同步推动国产芯片研发制造与大模型落地。这是地方政府首次以五年规划形式将 AI 算力提升到基础设施高度，显示出政策层面对算力国产化与生态建设的明确推动。
事件核心：发生了什么
根据《深圳市国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，深圳计划到 2030 年实现全市实时可用算力规模超过 150EFlops。同时，规划强调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，要求打造高效易用的人工智能技术底座。具体措施包括：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，形成超智协同、异构融合、普惠泛在的可持续算力供给体系；培育国产通用大模型和行业应用模型，以高价值应用场景推动模型算法落地。规划指出，届时国产芯片部分指标和算力集群要达到国际先进水平，形成能力强大、支撑全面应用的大模型底座。
为什么重要
这是国内首个将 AI 算力规模写入五年规划的城市级政策，体现了将算力视为类似于电力、水网的基础设施资源的思路。150EFlops 的实时可用算力规模，按目前国际通用算力度量标准（FP16 精度下，1 EFLOPS 约等于每秒百亿亿次浮点运算），这一目标对电力配套、网络时延、散热方案以及芯片供货能力都提出了极高要求。政策特别点出推动昇腾等国产训练芯片的优化迭代，同时强调“国产芯片部分指标和算力集群达到国际先进水平”，意味着深圳希望通过大规模集中采购和生态培育，加速国产芯片在训练和推理场景中的成熟度，减少对海外高端 GPU 的依赖。这将对国产 AI 芯片厂商（如华为昇腾、寒武纪、海光信息等）以及数据中心建设企业形成直接的政策利好，也意味着大模型训练和推理的国产化产业链将获得更大的市场空间。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，深圳明确提出要打造“高效易用的人工智能技术底座”并推动“普惠泛在的可持终计算供给体系”，这意味着未来开发者使用大模型 API 或进行模型微调、推理部署时，算力成本有望降低，且国产芯片的适配开发接口会逐步统一和完善。对创作者和普通用户而言，深圳推动行业应用模型落地的政策导向，可能催生更多基于国产大模型的 AI 写作、图像生成、视频剪辑等工具，但由于国产模型在生态和成熟度上仍与海外头部模型有差距，短期内实际体验提升可能有限。对企业采购方来说，规划明确将算力视为基础设施，意味着政府采购、国企采购可能会优先选择搭载国产芯片的算力集群，这在数据中心设备选型、云服务采购决策中需要提前纳入考量。
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值得关注的后续
第一，150EFlops 目标的具体落地路径尚不明确——是依靠新建大型数据中心，还是通过整合现有智算中心实现？电力配额和用地指标如何匹配？这些细节将影响实际推进节奏。第二，国产芯片在高端训练场景中的适配进展是关键：昇腾等芯片能否在 2030 年前达到“国际先进水平”，需要观察后续的第三方性能测试和大规模训练任务验证结果。第三，规划中提到的“行业应用模型”落地情况——是否会由深圳本地企业如腾讯、华为、商汤等率先推出基于国产底座的大模型应用，以及这些模型在开源社区中的生态活跃度如何，都是判断政策实际效果的重要参考。
来源：Readhub · AI
