DeepSeek惊醒上海，输不起的人工智能之战（组图）

上海拥有全国1/3的人工智能重点企业、41%的智能芯片产能和日均处理的20PB级城市数据，却在2025年伊始遭遇了尴尬的叩问：

一家总部杭州的初创公司DeepSeek横空出世，其开源大模型的开发者调用量在一周内突破微软亚洲研究院十年累积量，直接促成全球170个国家开发者建立起47万个衍生模型，形成继TensorFlow之后最活跃的AI开发生态，英伟达被迫调整CUDA授权策略，OpenAI加速GPT-4技术细节披露。

01

抓住了机遇，又没有完全抓住

当2017年中国将人工智能上升为国家战略时，上海以超越全国平均增速三倍的力度投入产业建设。

截至2022年，全市人工智能核心产业规模突破1500亿元，集聚了商汤、依图等12家独角兽企业，形成了从芯片设计到智能终端的完整产业链。

国家新一代人工智能创新发展试验区、全国首个人工智能创新应用先导区的双牌照加持下，上海俨然坐稳国内人工智能第一梯队的宝座。

但近距离观察，却会发现某种结构性困境。商汤科技市值已较峰值蒸发逾80%；依图科技折戟科创板的教训尚未淡去，寒武纪等本土AI芯片企业又陷入技术路径之争。

更值得注意的是，在全球人工智能专利申请人TOP100榜单中，上海企业仅占5席，且集中于计算机视觉等应用层领域。

上海某自然语言处理实验室的研究员透露：“我们团队在ACL、EMNLP等顶会的论文接收量保持亚洲前三，但转化落地时总被问‘对标的是哪家硅谷公司’。”

上海人工智能实验室孵化的书生大模型在国际权威评测中斩获73项第一，但公众记忆点仍停留在“中国版GPT”的标签化认知里。

这种“跟随式创新”的困境，在于核心技术原创性、产业标准制定权等“质量维度”仍存在代际差距。

地方或许已经察觉到这种尴尬。2023年初公布的《上海市人工智能产业发展“十四五”规划》中，“突破核心基础理论”的目标排序仅次于产业规模增长。

但在实际资源配置中，大科学装置80%的机时配额仍分配给金融风控、智慧医疗等短周期项目。

清科研究中心数据也显示，2022年上海人工智能领域72.3%的融资流向场景应用类企业，而专注AI for Science、神经形态计算等前沿方向的团队，平均需要比北京同行多等待4.6个月才能获得天使轮投资。

02

上海的门槛往往是别人的天花板

在上海张江，创业者们戏称存在着一套隐形的“三三制”准入法则：三年以上国际顶尖实验室经历、三篇顶会论文或三项核心专利，构成了叩开资本市场大门的基准线。

某芯片初创公司创始人在融资酒会上坦言：“去年我们带着自主研发的存算一体架构寻求融资，投资人反反复复只问一个问题——你们的CTO发过几篇ISSCC？”

这种对学术资历的执着追求，形成了奇特的景象：张江人工智能企业的核心团队平均海归比例高达62%，高出北京中关村同类企业17个百分点，而二次创业者占比却不到北京的半数。

现象背后是上海特有的产业基因在发挥作用。截至2023年底，上海人工智能领域高端人才中，拥有博士学位的占比达38.2%，较全国平均水平高出12.5%。

某调研报告显示，张江园区内83%的企业创始团队至少包含一位IEEE Fellow或国家级人才计划入选者。

当这种人才选拔机制形成路径依赖，就像20世纪初的物理学界陷入经典力学的完美陷阱，过度强调既定标准的选拔体系，排斥具有颠覆性思维的“科学异端”。

高知人群追求确定性回报的保守倾向，在上海参与长三角产业协同的过程中凸显出来。2023年长三角人工智能产业白皮书披露，区域内66.5%的前沿技术联合攻关由上海主导，但在商业化落地层面，杭州企业的场景渗透率反而高出上海企业4.2个百分点。

苏州某工业AI企业CTO道破了其中玄机：“我们和上海高校的合作项目，往往要经过三个层级的技术可行性论证，而和深圳团队对接，两次电话会议就能敲定原型开发。”

当我们将目光投向真正改变游戏规则的创新——无论是DeepMind破解蛋白质折叠难题，还是Stability AI开创开源生成模型新纪元，这些革命性突破往往源自非主流的、边缘化的技术创新路径。

今天的上海或许需要思考：当所有创业者都在既定轨道上奔跑时，谁来为试图另辟蹊径的探险者点亮灯塔？毕竟，历史不止一次证明，颠覆性创新往往诞生在制度的缝隙里，而不是标准的模具中。

03

务实是优点也是劣势

回顾上海人工智能产业发展轨迹，2015年全市首个专项扶持政策就将90%的资助额度分配给场景示范项目。

某跨国咨询公司的评估报告指出，上海AI工程师50%以上的工作内容集中在模型微调和系统集成，而在北京，这个群体有35%的精力投入在原始算法研发。

Transformer架构在2017年横空出世时，北京的研究团队迅速跟进提出具有自主知识产权的变体模型，而上海企业的反应则是加速推进该架构在证券交易系统的部署。

在产业发展初期阶段，应用端的发展必然是大大慢于技术迭代的。三年后的市场格局证明，掌握架构定义权的企业建立起跨行业的技术壁垒，而精于应用优化的参与者却陷入同质化竞争。

更值得警惕的是，即便是上海引以为傲的智能驾驶赛道，国产域控制器中有78%的深度学习编译器仍依赖英伟达CUDA生态。

二十年前，日本企业在消费电子应用创新上的极致追求，未能阻止其在操作系统、芯片架构等底层技术战场全面失守，而今OpenAI再次验证了基础创新者的规则制定权。

依附性创新模式的风险，在2023年9月美国升级AI芯片管制时显露无遗——张江超过60家AI企业的算力成本在一夜间飙升45%。

转变的曙光可能正在某些角落闪现。2023年末，上海首个人工智能基础技术攻关联盟成立。在最新的技术路线图中，类脑计算芯片架构、AI自动化训练框架等前沿方向被列为优先突破领域。

某参与联盟筹备的专家在闭门会议上警告：“如果五年内不能在这些战略制高点上取得实质性突破，上海人工智能产业将沦为技术殖民地的装配车间。”

04

民营经济：一个老生常谈却又永不落伍的问题

中科院上海分院新落成的量子计算中心占地120亩，而某本土AI芯片企业为扩建2000平方米的研发中心，已在行政审批窗口排队17个月。这种资源分配的温差，折射出上海构建人工智能产业生态的偏好。

张江科学城2022-2023年新竣工的26个重大项目中，“国家队”机构平均拿地周期为9个月，而民营企业则需要等待22个月。

某工业视觉企业创始人抱怨：“我们的用地申请被要求证明‘技术先进性达到国际领先水平’，但隔壁的某高校产业化基地项目，仅凭一纸红头文件就获批50亩科研用地。”

这种环境压力下，上海本土孵化的AI框架企业一流科技最终将总部迁往成都。

历史总是惊人地相似上世纪90年代浦东初期开发，民营企业家曾用“玻璃门”形容看得见进不去的政策壁垒；如今在人工智能竞技场，这扇门换成了更具科技感的形态——数据垄断。

2023年上海公共数据开放平台的访问记录显示，高等院校和科研机构的数据调用成功率是民营企业的4.7倍。

今天的人工智能竞赛，本质上是对创新主体多样性的终极考验。旧金山的Garage Culture（车库文化）持续孵化出改变世界的技术奇点，上海或许需要重温那个朴素的真理——真正的创新大多是在自由生长的土壤里破土而出的意外之喜。