全球AI竞赛趋势 - 全球AI竞赛从技术突破转向生态构建阶段，算力成本、数据质量与场景落地能力成为关键竞争变量 [1] - 中国应发挥"绿电+国产芯"、"数据活水"、"场景下沉"三大优势，走特色发展路径 [1] 算力供给体系 - 青海柴达木盆地光伏产业园数据中心电价仅为东部地区三分之一，内蒙古风电基地超算中心依托0.2元/度绿电将大模型训练成本压缩70% [1] - "风光富集区建机房"模式使中国算力具备成本优势，同时符合双碳目标 [1] - 中国企业采用"积木式"芯片集群方案，通过先进封装技术组合国产14纳米芯片实现等效3纳米级性能，将大模型单次训练电费从千万元级降至百万元级 [2] 数据价值释放 - 中国拥有10亿网民和4亿工业设备的超大规模数据基数 [2] - 上海数据交易所建立"行业数据空间"，通过加密技术实现跨行业数据"可用不可见"，解决数据孤岛问题 [2] - 深圳"数据要素市场"促进新能源汽车与充电桩数据交叉验证，杭州"城市大脑"整合多部门数据使早晚高峰通行效率提升15% [3] 场景应用创新 - 北京社区菜场通过AI分析交易数据优化摊位布局，山东农田利用AI图像识别提前预警病虫害 [4] - 场景下沉推动AI从实验室走向实际生产，成为普惠性生产工具 [4] - 全场景应用土壤是中国AI发展的独特优势，涵盖城市乡村、工业农业多领域 [3][4] 政策引导方向 - 政策需平衡创新试错与资源优化，把握"放"与"管"的平衡 [4]

全球AI竞赛进入生态构建阶段 - 全球AI竞赛从技术突破转向生态构建，算力成本、数据质量和场景落地能力成为关键竞争要素 [1] - 中国应发挥"绿电+国产芯"、"数据活水"、"场景下沉"三大优势，走特色发展道路 [1] 算力供给体系创新 - 中国通过"风光富集区建机房"模式降低算力成本：青海光伏产业园电价仅为东部1/3，内蒙古风电基地大模型训练成本降低70% [1] - "积木式"芯片集群方案将国产14nm芯片组合实现等效3nm性能，大模型单次训练电费从千万元级降至百万元级 [2] 数据要素市场化突破 - 中国拥有10亿网民和4亿工业设备的超大规模数据基数 [2] - 上海数据交易所"行业数据空间"模式实现跨领域数据"可用不可见"，深圳数据要素市场提升电池续航预测精度15% [2][3] - 杭州"城市大脑"整合多部门数据使早晚高峰通行效率提升15% [3] 场景下沉驱动产业变革 - 北京社区菜场AI系统优化摊位布局和营业时间，山东农田AI识别病虫害降低农药使用量并增产 [4] - 场景下沉使AI从实验室技术转变为普惠型生产工具 [4] 政策与市场协同机制 - 政策需平衡创新试错与资源管控，通过"放管结合"促进AI生态发展 [4]