问题：人工智能快速演进带来算力需求激增，数据供给与合规流通的瓶颈更加突出，场景落地的“最后一公里”也更为复杂；当前，大模型训练与推理对算力规模、网络互联、存储吞吐提出更高要求；同时，数据作为关键生产要素，仍面临分散在不同部门与行业、标准不统一、权责边界不清、共享使用顾虑多等现实问题。对城市而言，若缺少“算力—数据—场景”的协同体系，创新链与产业链难以形成闭环，科技成果转化效率也会受限。 原因：一是新一轮技术迭代使算力从“可选”变为“刚需”。生成式模型参数规模持续增长、应用扩散加快，算力消耗随之上行，城市间在基础设施与生态资源上的竞争也在加剧。二是数据要素市场化改革进入深水区。既要释放数据价值，又要守住安全底线与合规边界，需要形成可复制、可推广的规则体系和工程化能力。三是产业发展需要系统性供给。单一企业难以同时补齐算力、数据、资金、场景等要素，亟需公共平台以市场化方式整合资源、降低门槛、提升配置效率。 影响：围绕上述痛点，杭州以“底座先行”提升承载能力，推动人工智能发展从点状突破走向体系化推进。在算力侧，全国首个液冷万卡算力集群建成投用，聚焦万卡高速互联、大规模训练、液冷散热等关键技术，形成万P级算力与PB级存储支撑能力，为千亿级参数模型训练与科研攻关提供基础条件。项目探索市场化投融资与以租赁为核心的商业模式，引入多地投资主体，构建建设方、投资方、用户方的闭环机制，既扩大有效投资，也增强算力供给的可持续性。此外，“杭州制造”深度参与硬件设备、网络与平台建设，带动本地产业协同发展，形成算力产业与制造业双向赋能的联动效应。 在安全与国产化侧，“一云多芯”的信创云平台实现政务云与国资云一体化部署，形成国产、安全、可控的基础设施能力，支撑政务与关键行业数字化转型，对降低关键环节依赖、提升安全韧性具有直接作用。算力的规模优势还需通过高效调度转化为使用效率。杭州市算力资源调度服务平台上线后汇聚多家生态伙伴，纳管算力规模持续提升，并通过撮合交易、算力券申领等方式降低企业用算成本，提升中小企业与科研团队的可获得性，推动算力从“建起来”向“用得好”升级。 在数据侧，数据要素价值释放取决于“能不能流、敢不敢流、好不好用”。杭州推进可信数据空间等基础设施建设，旨在通过可信技术体系与治理规则，解决跨主体、跨行业数据共享使用中的信任与合规问题，为数据“可用不可见”、授权可追溯、使用可审计提供支撑。该探索有助于打通科研、产业与公共治理之间的数据壁垒，为模型训练、产业洞察与城市治理提供更高质量的数据供给。 对策：面向下一阶段，杭州推进人工智能高质量发展，需要在“强基础、立规则、拓应用、育生态”上形成合力。其一，持续提升算力供给的稳定性与性价比，在先进散热、互联网络、存储体系与能效管理上加大工程化投入，同时依托调度平台完善跨主体资源协同，减少算力闲置与重复建设。其二，加快构建数据要素流通的制度框架与技术底座，明确权属边界、授权机制、收益分配与风险责任，推动数据产品化、标准化，提升数据供给质量与可用性。其三，以场景牵引带动技术落地，在产业制造、城市治理、公共服务、金融与科创服务等领域形成可复制的标杆应用，推动“模型能力”转化为“生产力增量”。其四，强化产学研协同与企业梯队建设，吸引并培育算法、工程、算力运维、数据治理等复合型人才，形成从基础研究到工程落地的创新链条。 前景：从全国竞争格局看，人工智能产业正在从“比单点能力”转向“比综合生态”。杭州提出建设人工智能创新发展高地，关键在于把算力、数据与场景三大要素的比较优势，转化为制度优势与产业优势。随着算力基础设施更完善、数据要素改革持续推进、场景创新不断扩围，杭州有望在大模型训练与行业应用、城市级可信数据基础设施、国产化云平台等方向沉淀更多可推广经验，并在全球创新网络中提升影响力与资源吸引力。
杭州建设人工智能创新发展第一城的目标清晰而坚定，实现此目标离不开扎实的基础能力支撑。杭州市数据集团围绕算力、数据、场景等关键环节开展探索，为目标推进提供了重要支撑。展望未来，随着液冷万卡集群、信创云平台等重大项目持续推进，以及数据要素市场化配置改革不断深化，杭州有望在人工智能产业发展中取得更大进展，为全国新质生产力发展提供可借鉴的杭州实践。