一、问题：算力需求结构变化倒逼城市侧“近场供给” 随着大模型能力不断提升，产业对算力的关注正从“算得更大”转向“用得更快、用得更稳”；过去受电价、土地、气候等成本因素影响——算力设施更多向西部集聚——主要承接大规模、可离线的训练任务。如今，面向生产生活的智能应用快速增长，推理与实时计算需求明显上升，时延成为影响体验与安全的关键因素。对自动驾驶、智能制造、在线金融风控、交互式服务等场景来说，算力节点离用户和数据源越近，越能实现秒级甚至毫秒级响应，并提升稳定性。 二、原因：产业密集与创新活跃决定上海必须“算力贴近应用” 上海人工智能产业链较为完善，研发机构、应用企业与数据要素集聚，带来大量低时延、高可用的算力需求。业内人士指出，将实时任务远距离调度至异地再回传，不仅难以满足时延要求，也会放大网络波动、链路拥塞等不确定性。此外，创新形态正在变化。面向个人开发者和小微企业的轻量化创新加快涌现，创业者更需要“开箱即用”的计算环境和价格可承受的算力服务。传统依赖头部企业重资产自建的供给模式门槛高、周期长，难以覆盖广泛、多元、碎片化的需求。 鉴于此，上海在临港新片区、松江、青浦及中心城区等地推进算力设施落地和改造升级，并探索多种部署形态，包括海底数据中心等新型基础设施。以临港对应的项目为例，通过靠近用户侧部署与网络优化，可将网络时延压缩至亚毫秒级，为高实时性应用提供支撑。 三、影响：算力从“生产要素”加速迈向“城市级公共服务” 上海加码本土算力的意义，不只是增加计算资源，更在于推动供给方式转型：从“少数主体可用”走向“更多主体可及”。在扶持创新创业与应用孵化过程中，多地将算力补贴、公共算力平台、普惠算力池作为重要工具：例如用“算力券”降低初创团队试用成本，以集约化平台为中小企业提供稳定的训练与推理环境，并配套工具链、应用商店等，加快形成从算力、模型到应用的服务闭环。 此趋势有助于降低创新门槛、缩短研发周期、提升成果转化效率，让算力像水、电一样更容易获取。同时，本土算力与本地产业深度结合，也将带来外溢效应：制造业可提升数字化、智能化水平；金融、航运等服务业可增强风控与运营效率；生物医药等领域在研发计算、数据分析等环节也能获得更稳定支撑。 四、对策：以“东西协同、分工互补”完善全国算力体系 从全国视角看，上海推进本土算力布局，并非对“西部集聚”的简单替代，而是对全国算力体系的结构性补位：西部依托能源和空间优势承接低成本、大规模离线训练；东部尤其是超大城市更适合布局低时延、高可靠的推理与实时计算，形成分层分区、互为支撑的调度格局。 为提升体系韧性，业内建议持续发力三上：其一，强化算力与网络协同，提升城域网、骨干网与数据通道质量，完善跨域调度与容错机制；其二，推进国产异构算力平台与软件生态适配，增强多芯片、多框架环境下的迁移与兼容能力，降低企业使用成本；其三，统筹能源与绿色低碳要求，优化能效管理与冷却方案，在保障供给的同时控制能耗与运维成本，推动算力设施可持续发展。 五、前景：向“应用牵引”的城市算力底座演进 根据上海提出的目标，到2027年智算总规模力争达到200EFLOPS。未来一段时间，随着推理需求持续增长、智能终端与行业场景加速渗透，城市侧算力将更强调“可用、好用、稳定、便宜”，建设重点也将从单体项目扩张转向体系化能力提升，包括统一调度、公共服务、生态适配与安全保障等。可以预期，以上海为代表的东部城市将与西部算力基地形成更清晰的分工：西部做强训练“底盘”，东部做优推理“近场”，共同支撑数字经济向更广范围、更深层次延伸。
从黄浦江畔到东海之滨，上海正在加速补齐城市侧算力“近场供给”，为新一代智能应用打牢基础。此实践表明，基础设施建设不应只追求规模，更要贴近应用、服务创新，把战略目标转化为更多主体可负担、可使用的能力。当算力像水电一样更便捷地触达企业与开发者，城市高质量发展的空间也将随之拓展。