2024年深圳鹏城云脑Ⅲ算力达16000P，城市AI竞赛如何避免盲目跟风？

2024年春天，深圳宣布建造“彭昌云脑III”。完成后，其计算功率量表预计将达到16,000便士。几乎同时，中国中部的省级首都暂停了最初计划的Wanka集群，理由是预算尚未审查。

这不仅是一个技术争议，而且是城市之间越来越激烈的种族。在高高的旗帜上奔跑时，犹豫不决并停止回头。如果建造得太早，可能会造成沉没成本的废墟；如果建造为时已晚，那将害怕在AI时代被排除在比赛之外。他们常见的焦虑是：人工智能正在重塑全球经济格局，如果城市不前进，城市将撤退。

问题的核心是我们是否真的知道如何进入？

在人工智能的时代，计算能力就像燃料一样，点燃冷数据并实现智能的飞跃。但是，当城市准备建造Wanka集群时，一个关键问题是：我们是否遵循当前的技术趋势或为未来建立基础？

有些人将计算能力与城市的“电力系统”进行比较：丰富的繁荣，稀缺会被沮丧。实际上，诸如自动驾驶，智能制造和语言模型之类的AI应用程序正在迅速消耗计算资源。回顾过去，每项技术创新似乎都节省了能源，但最终触发了更大的资源需求。 DeepSeek提出的“有效算法”试图减少能源消耗，而是扩大了更多方案。这就像燃油式汽车的受欢迎程度已经飙升，这导致总体燃油消耗飙升。

社会公众舆论一直在争论是否要建造旺加集团，好像获胜者可以在建筑物和不建造之间分配。实际上，这种讨论本身似乎是狭narrow的。问题永远不是要建造，而是要建造谁，为什么以及如何构建它。

问题1：它是为谁建造的？计算电源服务的定位

纽约大学教授克里斯滕森（Christensen）曾提出“破坏性创新”的核心判断：技术的价值不在于其发达，而是它是否真正解决了用户的问题。

对于一个城市而言，旺卡集群绝不是“建造和有效的”，但是它需要回答一个基本问题 - 它为谁服务？

一些城市倾向于将计算能力簇建立到“国家”计算功率基础设施中，努力进行异地大规模模型培训和远程AI服务，并建立区域级智能计算枢纽；而其他人则更多地关注本地化和加深，从而促进了计算电源与本地制造，供应链和工业数据系统的深层耦合，并为实践场景形成智能计算电源系统。

这两个模型之间的核心区别是：您想建立一个“国家模型加油站”或创建“本地工业引擎”？

在2023年，西门子通过在德国智能工厂飞行员中的AI计算能力和预测算法的结合，成功地减少了30％的停机时间。其背后的关键不是“可用多少计算能力”，而是“计算能力是否为行业中最核心的痛苦点都有。”

因此，对于中国城市来说，第一步不是简单地积累计算能力，而是要清楚地询问：我的城市应该发展哪种人工智能行业？为了使计算能力能够释放最大的效率，最终必须融入城市市场情况，嵌入工业链并满足企业的实际需求。

但是，一些城市在第一步遇到了结构性困境：Wanka的完成，但缺乏明确的服务主题。从未清楚地回答计算功率流，应提供其场景以及如何将其转变为效率提高或创新输出的地方。

Wanka集群不会自动孵化智能制造，也不会从稀薄的空气中吸引AI才能。毕竟，如果没有算法优化，没有数据集成以及没有本地着陆场景，那么这些高密度的芯片和统一的机柜毕竟只是一排能源消耗的机器，而不是城市的新质量引擎。

那些敢于停止并问自己一个问题的城市到底走了什么：“我是在建立计算能力来炫耀自己的技能或理解问题吗？”

问题2：为什么要建造？遵循模式或场景创建

AI时代的城市竞争就像是一场马拉松比赛，您看不到目的：没有人知道哪一代技术是“赢得损害之手”。

您是否正在使用OpenAI和Google等集中式大规模集群来堆叠硬件和抓取芯片？还是在边缘计算能力和低功率消耗模型上赌注，以突破“光，准确和灵活”的方向？以下策略似乎是稳定的：建立大型集群，以确保计算能力的规模遥不可及。但是，这种模型就像建造钢铁森林一样。一旦技术路线改变，投资将变成沉没成本。开创性的策略是探索新技术，例如边缘计算能力和低功率模型，以将计算能力更接近终端。这更像是关于未来的赌注：如果您查看正确的方向，您将以一半的努力获得两倍的结果，如果选择错误的路径，您将是徒劳的。

这不仅是一种路线选择，而且是战略思维的叉子：我们应该继续讲述别人的成功故事，还是开始编写自己的脚本？

在实践中，一些城市已经采取了自己的探索道路。

特斯拉在2023年宣布将实施上海Lingang Optimus人形机器人团队的研发工作的一部分。这是其全球研发系统的重要组成部分。尽管特斯拉尚未公开解释现场选择的原因，但上海显然已经为其提供了一个成熟的测试地点，从制造自动化的基础到AI才能的汇总到土壤以进行算法应用。这种面向行业的技术部署并不是“培训模型”，而是“培训场景”。

深圳还试图建立更灵活的区域协作结构。近年来，它积极促进了“湾区计算能力协调”机制，试图将香港和东甘等城市联系起来，以在智能计算资源的水平上实现互连。在彭昌实验室和华为云平台的驱动下，在湾区启动了一些共享的计划和联合应用程序试点项目，以最初形成计算能力和服务的“互连体系结构”。这不仅是硬件的积累，而且是将计算能力转变为可流动且计划的城市基础设施的希望。

这个开创性的想法在某种程度上回荡了亚马逊的云计算范式：并非每个公司都建立了自己的计算机室，而是将计算能力变成了灵活的服务。计算能力不应是固定资产，而应是有效的工具。不是存储，而是流动。

从这个意义上讲，Wanka群集不仅是可以训练GPT的地方，但应该是一个基于场景的平台，“可以进入工厂，研讨会和社会”。真正的竞争力是使计算能力和行业紧密联系在一起。

真正的城市差异化不取决于卡的数量，而是取决于是否可以使用计算能力来构建本地智能生态系统。复制他人的硬件量表并不难，但是复制他人的场景适应性非常困难。在计算能力定义状态的时代，最危险的事情不是缺乏计算能力，而是缺乏知道为什么需要计算能力的时代。

问题3：如何构建它？留出升级空间

许多城市都陷入了误解：他们认为Wanka集群正在GPU堆叠，这是“图形卡武器竞赛”。但是深度学习模型的历史告诉我们：最重要的不是“硬”，而是“精神”。

深度学习模型（例如变压器）最初在体系结构中相对简单，但是后来它们逐渐优化了层和节点连接的数量，以显示强大的效果。变压器的成功不是归因于初始参数量表，而是因为它具有灵活的连接方法和可调结构以适应不断变化的任务要求。城市计算电源构建的灵感是：不仅追求硬件量表，而且还为灵活的调整提供空间。如果您只是使用固定体系结构，没有弹性接口和没有模块化更新功能的“刚性堡垒”，那么面对技术路线的迭代和场景的变化，它可能会变成“数字废墟”。

Xiong'an新区域正在建设的“ Xiong'an智能计算中心”提供了不同的想法。它采用模块化部署和技术中立的体系结构，支持各种异质计算平台，并为诸如光子芯片和量子计算等尖端技术的储备提供了扩展接口。通过容器单元设计和液体冷却系统的组合，它大大降低了系统升级和设备更换的复杂性，从而使整个平台具有更强的演化功能。

成都高科技区也采取了“先尝试然后扩展”的道路。在其人工智能计算中心的第一阶段，部署了约3,000张加速卡，通过与当地制造公司的合作，运行了实际的工业数据，并且在实践中验证了不同的硬件架构和冷却解决方案。最后，项目团队转向了液冷 +模块化组合系统，该系统不仅提高了能效比，而且还保留了足够的灵活性来进行随后的扩展。尽管尚未宣布特定的节省，但这组“小步骤和实际验证”路径避免了由技术路线错误造成的沉没成本。

他们都在尝试一种新的建筑逻辑：不进行一次性和逐步优化；对过度设备不迷信，而是坚持按需进行调整。

在快速技术变化的时代，留下10％的“未来接口”可能比现在购买1,000张卡更有价值。

软而艰难的协作：城市的计算能力并不比满足需求的人强大

最后，我们必须回到最被忽视的问题：计算能力的使命是什么？

它不是城市的金边项目，而是促进“智能实施”的引擎。真正影响城市竞争力的真正不是GPU的数量，而是“计算能力 +算法 +方案”的耦合能力。

2023年，杭州高科技区（Binjiang）和阿里巴巴云共同建立了“城市计算能力基础”，为中小型企业和科学研究机构提供低位和高效的公共计算能力资源。该平台采用多租户调度机制来支持按需电话和灵活的配置，这不仅提高了利用效率，而且还降低了使用的阈值。尽管没有对特定利用率进行正式披露，但多个报告表明，其资源使用效应远远超过了该国类似项目的平均水平。基于方案调度的这种类型的共享平台可能比“值得使用”的本质更接近盲牌堆叠行为的本质。

在中国城市中最值得学习的可能是新加坡的方法。面对全球计算能力竞赛，这个岛屿国家并没有急于布置大型企业或追逐热点，而是选择了“精确罢工”策略。根据数字连通性蓝图（2023），新加坡将在未来几年内投资约50亿新元，以建立包括AI在内的数字基础设施。与盲目进行高卡数的实践不同，它显然专注于多种高价值方案，尤其是在智能运输和医学成像领域，而计算资源则优先倾向于这些可验证和可靠的方向。

同时，新加坡并不主张企业自己战斗，而是主张“政府主导和企业参与”的协调机制。通过共享的架构和灵活的呼叫，总体资源使用效率得到了提高。这种打孔的结合的结果是，其AI基础设施的利用率一直保持在高水平，并且被称为行业中的“小但精致”的计算能力治理样本。

新加坡已经通过一个受限制和精确的计划验证了一个简单而有力的原则：与其将GPU散布到整个城市，不如首先清楚地思考，谁在使用它，在哪里以及是否值得。

这些实践都指出了共识：如果计算能力无法进入场景并解决特定问题，那将是毫无意义的。

促进制造业的智能升级并实现数字技术和实际经济的深入整合是计算能力的真正价值目的地。城市需要做的是不是“吸引AI公司租用GPU”，而是允许AI真正参与制造，优化制造和更改制造业。我们必须学会将计算能力变成可调节的杠杆，以利用制造业，服务行业甚至城市的人才结构和创新生态。

例如，对于以制造业为主导的城市，计算能力不是资源的静态积累，而是促进工业升级的驱动力。它的真正价值在于它是否可以嵌入生产过程中，改变制造链接，提高工业效率并实现“ AI+制造”的深入整合。

对于以其服务行业而闻名的城市，计算能力不仅仅是培训模型的后端，而应该成为重塑服务过程的界面：嵌入物流系统以实现准确的安排；融入文化和旅游经验以提供个性化的建议；支持财务风险控制并提高实时识别能力。

无论是强大的制造市场还是大型市场，计算能力的目的地都不在服务器室，而是工业链中的每个链接和数千个行业的运营地点。

Wanka群集：不是城市的尽头，而是聪明时代的开始

在数字经济的浪潮中，计算电源竞争不应该是盲目的比较，而是理性的布局。旺卡集群的建设只是一种手段，城市工业升级是核心主张。我们不应拒绝计算电源构建，也不应盲目遵循趋势。取而代之的是，我们应该在浮躁的比赛中保持清醒，并在急剧变化中保持韧性。我们不必停下来，但要确保我们朝着正确的方向发展。这个问题是所有城市真正想在旺卡时代回答的问题。

我们真正需要的不是在计算量表上竞争的“军备竞赛”，而是深入思考如何有效地将这些计算资源整合到城市的工业系统和开发策略中。计算能力本身不是目的，而是应该成为促进工业转型和升级和释放新优质生产力的关键支持。只有在应用程序方案中投资计算能力，嵌入工业链并将其放在实际问题上，我们才能真正服务于高质量开发的整体状况。

这场比赛的真正点不是计算能力的规模，而是它是否可以改变城市的工业格局。正如导航的老话说：“这不是关于风的地方，而是关于风能吹什么。”