问题：算力供需矛盾制约智能化升级 近年来，人工智能技术制造业质检、研发设计、气象模拟、城市精细化治理等领域加速落地，但算力供给成为不少城市推进数字化转型的现实瓶颈；对制造业基础雄厚的宁波而言，中小企业“用得起、用得上”的训练与推理环境、科研机构稳定可控的计算资源、城市治理对实时计算的持续需求并存。此前依赖外部资源“租用算力”的模式，在成本、时效与数据安全诸上难以匹配产业规模化应用的要求。 原因：新基建提速与产业转型叠加，催生城市级算力底座 国家层面持续推动新型基础设施建设，把人工智能与算力体系作为数字经济的重要支撑。宁波推进“全球智造创新之都”建设，既需要面向制造业的通用算力平台，也需要能够承载科研与公共服务的综合型计算中心。此次项目由市级协调——主管部门协同组织实施——国有数字产业平台投入建设与运营，体现出以城市运营思维补齐关键能力短板的导向：以公共性、平台化方式降低企业与机构使用门槛，形成稳定供给与规模效应。 影响：从“可用”走向“好用”，促进产业、科研与治理多点突破 据介绍，宁波人工智能超算中心一期规划提供100P（FP16）半精度人工智能算力和5P（FP64）双精度高性能计算算力，并计划在年底交付。二期将扩容至300P（FP16）人工智能算力与15P（FP64）高性能计算算力，形成兼顾人工智能训练推理与科学计算需求的综合能力。 对产业而言，算力平台将为工业视觉质检、设备预测性维护、工艺参数优化等应用提供更稳定的计算保障，有利于推动“研发—生产—质控—供应链”环节的智能化贯通，降低中小企业试错成本，提升规模化复制效率。对科研而言，气象气候模拟、生物医药计算、材料计算等任务对算力与数据环境要求较高，本地化供给有助于提升科研组织效率与连续性。对城市治理而言，交通调度、应急管理、公共服务等场景对实时分析能力依赖度提升，算力底座完善将为城市运行“一网统管”等能力迭代提供支撑。 值得关注的是，项目技术路线强调“国产化与成熟生态并重”，通过不同子系统的配置实现性能与开放性兼顾，有利于在保障稳定运行的同时，带动本地软件适配、算法优化和应用开发，形成可持续的产业生态。 对策：以“算力+场景”牵引，推动从建设到运营的体系化落地 算力中心的价值不止于“建起来”，关键在于“用起来、用得好”。下一步，宁波需要针对“算力+场景”双轮驱动完善运营机制：一是面向重点行业建立应用清单与示范工程，聚焦汽车零部件、绿色石化、新材料、高端装备等优势产业，推动从单点试用走向链式改造；二是完善面向科研机构与中小企业的服务体系，通过算力券、联合实验室、公共算法平台等方式降低使用门槛；三是强化数据安全与合规治理，推动公共数据、行业数据与企业数据在可授权、可追溯前提下有序流通，为训练与推理提供高质量数据供给。 前景：从算力枢纽到数据要素高地，塑造长三角数字竞争新支点 从更长周期看，算力基础设施将成为区域数字竞争力的重要变量。宁波提出打造长三角算力资源枢纽节点目标，既取决于算力规模，更取决于平台服务能力、应用生态厚度与数据要素配置效率。随着数据要素市场化改革不断推进，算力与数据将呈现“相互牵引”的关系：算力提升促进数据价值挖掘，数据供给反过来决定模型能力与应用上限。围绕数据运营、合规服务与交易流通等方向的探索，将为宁波构建“算力底座+数据要素+场景应用”的组合优势提供更大空间。
从租用算力到自主掌控，宁波超算中心的建成运营反映了中国城市数字化转型的战略深度。当算力资源像水电一样融入城市运行，撬动的不仅是产业升级，更是重塑区域竞争格局的支点。宁波的实践表明，在数字经济时代，掌握基础设施的自主权就是拥有高质量发展的主动权。