8月11日上午，國家數據局迎來了一批來自安徽的重要訪客。

據當地媒體報道，安徽省數據資源管理局黨組書記、局長朱誠帶隊赴國家數據局匯報工作，匯報的重點內容除了安徽省數據共享開放、授權運營和數字經濟等工作情況外，還結合安徽實踐和工作推進過程中遇到的困難和問題，懇請國家數據局給予安徽更多支持和指導。

(資料圖)

而在4天后，來自安徽的老牌AI企業科大訊飛發布了星火認知大模型2.0，CEO劉慶峰在發布會上重點感謝了政策端的支持，表示在《生成式人工智能服務管理暫行辦法》正式實施后，科大訊飛會更多推廣星火大模型，助手生態也會變得更豐富。

短短幾天之內，安徽政府與科大訊飛「兵分兩路」，一支「進京」，一支「參戰」，兩幅圖景中，大模型時代鮮為人知的一重維度被揭露了出來——今天如火如荼的百模大戰背后，實際上是城市間的角力。

爭做「模都」，中國城市有多拼？

打開政府門戶網站搜索人工智能，會發現大量扶持大模型企業和人工智能領域的政策。

其中，最引人注目的部分，莫過于地方政府簡直像「養孩子」一樣培養人工智能企業，比如安徽和科大訊飛。

作為安徽打造「中國聲谷」的C位主力，科大訊飛的崛起，離不開安徽政府的扶持。

「中國聲谷」是智能語音及人工智能產業基地的別稱，首次出現在《中國（合肥）智能語音及人工智能產業基地（中國聲谷）發展規劃（2018—2025年）》中。

這份放出豪言要在2025年前培育1家超500億元級企業、2家100億元級企業，孵化企業達500家的文件，出臺在2017年12月29日。

而在一個多月前的2017年11月17日，科大訊飛便入選了首批國家新一代人工智能開放創新平臺，承擔建設智能語言平臺的功能。其余三個平臺是百度、阿里云、騰訊，分別承擔建設自動駕駛、城市大腦、醫療影像平臺的功能。

從這份文件開始，科大訊成為了安徽發展人工智能產業的主要抓手，政策一路綠燈，字里行間皆是支持。

先是在半年之后將發展規劃的等級、規模和時長進行了升級，于2018年5月11日發布《安徽省新一代人工智能產業發展規劃（2018—2030年）》，之后每年或出臺政策，或披露人工智能技術在行政工作中的應用，或在公開演講中為科大訊飛背書。

比如2020年，時任安徽省委書記李錦斌就曾強調，要把科大訊飛等龍頭的作用強起來，加快培育全球性領軍企業，圍繞未來五年發展方向和今明兩年發展重點，謀劃「大手筆」戰略規劃。

細看這些文件，能找到許多今天被重點關注的領域，智能機器人、虛擬現實、智能運載工具等等，而科大訊飛、寒武紀、長鑫存儲等被點名的企業也早已邁過了百億甚至千億市值的門檻。

類似的故事也發生在百度和北京、騰訊和深圳、阿里和杭州之間。

比如，深圳國際控股有限公司與騰訊合作打造「深國際智慧園區」，攜手推動云計算、大數據、物聯網、人工智能等技術的的開發和應用，建設智慧城市；

杭州市臨平區與阿里巴巴簽署戰略合作協議，建設「工業大腦+未來工廠」為構建的未來智造樣板區、開展數字農業合作；

北京投入建設自動駕駛示范區，為百度、小馬智行等自動駕駛企業提供落地場景。

可以說，今天會是哪些大模型玩家身處第一梯隊，其實早在多年之前就已經埋下了伏筆。百模大戰背后，其實是各大城市之間的角力。

成為「模都」的不同路徑

雖然這些城市都明確地給出了支持的態度，并且出臺了許多政策為企業護航，但在側重點上仍體現出些許差異。

對比杭州、北京、上海三地促進人工智能產業發展的文件中數據管理的章節，有相同也有不同。

共通的部分在于，均致力于推動數據開放共享，建設數據流動市場。

不同點則在于，杭州更注重規則的完善，為互聯網城市豐富的數據庫挖掘出一條合法合規的使用渠道；北京強調打造數據基礎制度的示范區，搭建數據標注平臺，擴大數據庫規模，符合其側重核心軟硬件提升的風格。

而上海鼓勵上海數據交易所、大數據研究室等參與到產業中去，保障中小企業、個人開發者等公平使用開放數據，注重激活民營資本投資人工智能。

不同城市的側重點之所以有所不同，與城市本身的資源稟賦及運作邏輯有關。

以上海為例。從人工智能相關產業的產值來看，上海約在3821億元左右，領先北京和深圳的2270億元、2488億元，資本優勢較為明顯。

但上海的劣勢也同樣明顯——沒有站穩頭部的大模型企業。

今年WAIC（世界人工智能大會）舉行期間，國家標準委指導的國家人工智能標準化總體組宣布，我國首個大模型標準化專題組組長，由上海人工智能實驗室與阿里、科大訊飛、360、華為、中國移動研究院等企業聯合擔任，被視作成功入局「大模型國家隊」。

但仔細觀察這份名單不難發現，北京有百度、360、中國移動研究院3家企業，深圳有華為，杭州有阿里，合肥有科大訊飛，而上海僅有新型研發機構上海人工智能實驗室入圍，并未出現大模型企業的身影。

之所以呈現出「強資本，弱企業」的態勢，主要是因為上海位于產業鏈中游，在人工智能芯片、機器學習等領域成果顯著，但下游應用相對弱勢，這也決定了上海相關產業政策的底色，結合民間資本與研究院所發揮動能。

反觀下游相對強勢的深圳，則在6年時間內實現了對北京的反超，奪下了人工智能「密度」第一城的桂冠。

2016年，北京、深圳、上海人工智能相關企業數量分別為3.98萬家、3.61萬家、2.65萬家，北京勇奪榜首。

而到了2023年，憑借著憑借4.26萬家企業的增量，深圳人工智能相關企業數量達到6.38萬家，一舉超過北京（4.78萬家）。

完整的人工智能產業鏈，和華為、騰訊等人工智能產業細分領域龍頭，是深圳反超北京的王牌，不僅帶來了豐富的應用場景，更為當地人工智能產業發展提供了技術保障和市場份額。這種全產業鏈協同發展的態勢，是企業落地深圳的主要原因。

除了北京、上海、深圳等勇立人工智能浪潮一線的城市外，其他新勢力城市爭做「模都」也有不小的野心。

比如，西安、合肥、杭州等新勢力不斷出臺政策，根據自身特點布局新興賽道。而技術基礎相對薄弱的城市，如河北、鄭州，則是通過投入建設和運行算力中心，構筑大模型時代的算力底座。

據「硅基研究室」不完全統計，僅七八月份就有河北、濟南、北京、武漢、福建、南京、上海、鄭州9個城市投建、落成算力中心。

挑戰與機遇并存

各大城市下注大模型企業，競逐「模都」，原因也并不難理解。顯然是看重的是它們所帶來的百億甚至千億級別的產業集群，數以百萬計的工作崗位以及國際影響力。

根據艾媒咨詢數據，2020年，中國人工智能核心產業規模為1500億元，預計在2025年將達到4000億元，衍生產業更是達到萬億級別。

除了萬億產業規模涌現的機遇外，AI產業集群的發展同樣也能拉動當地經濟與社會環境的改善。

如曾經阿里的「淘寶村」，「風投之都」合肥在新能源產業競逐中帶來的人口流入，AI與大模型技術也同樣起到類似的作用。

以人工智能背后的「老師」——數據標注產業為例，百度等科技企業已陸續在山東、山西與海口等地建立了數據標注基地，帶動當地就業環境的改善。

而站在更遠的角度，在各地政府的托舉和企業自身的努力下，中國的人工智能產業也得以站穩世界第一梯隊，「百模大戰」正是其創造力和活力的體現。

當然，在機遇之下，挑戰也依舊存在。

一方面，隨著產業形成規模，影響力逐步擴大，各地對大模型相關技術的監管將成為影響產業發展的關鍵因素之一。

近半年來，包括《生成式人工智能服務管理暫行辦法》、《網絡安全法》、《數據安全法》和《個人信息保護法》等法律一起鑄成了大模型時代的第一道門檻，或許不在不遠的未來，更具體的分類分級細則也會出現。

另一方面，大模型發展尚處初期，包括數據規模、數據質量、訓練難度等在算力、數據與算法層的問題，也同樣掣肘大模型產業化的進度。

當然，不發展就是最大的不安全。眼下來看，這場「模都」之戰也尚在早期，競爭的背后，如何在政策、資金與制度上實現人工智能技術與產業化落地，在監管與創新間尋求平衡之道，才是各地政府的長遠課題。

參考資料：

城市進化論：“模都”之戰打響，又一個城市洗牌機會？城市進化論：風口競逐，誰能晉級AI之城

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