2025年，全球AI竞争日益白热化，Gemini3“千问”“灵光”等迭代AI大模型轮番登场。站在岁末回望，这场竞赛已从“参数与性能”的军备比拼，转向“生态与落地”的硬仗：大模型加速演进，资本更看重回报路径，监管框架逐步清晰，行业进入以真实需求与可持续收入为衡量尺度的新阶段。
　　作为中国经济最活跃、产业链最完整的区域之一，长三角在算力、算法、制造与数字经济土壤上优势叠加，具备从底座到场景的全链条潜力。然而，技术、应用与收益间的落差也正在显影：智能制造、城市治理、医疗健康、金融风控等亮点不少，却常受项目分散、行业碎片、投入重而回报慢等牵制，应用容易停在试点与样板。
　　当前，长三角发展AI产业的现实挑战已不在于“有没有技术”，而在于能否构建一套让技术低成本进入企业、企业敢用能用、收益可衡量可复制的区域性支持系统，实现从“研发领先”到“价值变现”的关键一跃。
　　三省一市的“人工智能+”路线：错位竞合正在成形
　　在AI迈向深度商业化的关键阶段，长三角也在积极转向：从过去偏重单点“技术攻坚”，转为搭建覆盖“芯片—模型—平台—应用”的系统性生态。近期上海、杭州等地在算力供给的服务化探索、国产芯片与模型的协同组织、行业大会与社区平台供需对接等方面的尝试，均指向同一个目标——把AI从“少数人的重资产游戏”，变成更多企业“用得起、用得顺、用得出结果”的生产工具。这也意味着竞争的焦点正在从“谁的模型更强”，转向“谁能把软连接做得更好”：标准对齐、接口适配、数据流通机制、公共测试与验证平台，正在成为决定商业化效率的关键变量。
　　在这一逻辑牵引下，三省一市的“人工智能+”路线开始呈现清晰的错位竞合图景。上海以智能终端为牵引，强调底座能力与大市场贯通，试图打通从芯片、算法到AI手机、AI PC、智能汽车等消费级终端的全链条，力争到2027年智能终端产业规模突破3000亿元，用“终端放量”反推技术规模化变现。
　　浙江选择在医疗健康等优势垂直赛道做深做透，提出到2027年建成国家人工智能医疗行业应用基地，围绕医疗大模型打造智能体集群与高质量语料、重点场景，以“高壁垒场景”锻造可复制的产业解法。
　　江苏则努力把制造业“试验田”优势转化为规则优势，通过标准体系建设到2027年主导或参与制定国际、国家及行业标准20项以上、地方及团体标准50项以上，推动工业AI从“能用”走向“好用、通用、规模用”。
　　安徽面向具身智能等未来形态积极布局，提出到2027年形成“十百千”发展格局、全产业链营收达1000亿元，抢占AI从“数字形态”走向“实体形态”的增量窗口。
　　总体而言，长三角的协同不再只是“各自发力”，而是在形成一套更像产业分工的组合拳——上海做系统与市场，浙江做应用与平台，江苏做工业与标准，安徽做新形态与未来赛道，为“技术领先”向“价值变现”的区域跃迁提供了更可操作的路径。
　　突破三重梗阻：长三角AI商业化“最后一公里”卡在哪里
　　尽管长三角坐拥全国最完整的产业链与最密集的创新要素，但AI产业要从“技术高地”走向“价值高地”，真正卡住的并不是“会不会做模型”，而是“能不能把模型做成生意”。拆开看，商业化“最后一公里”至少有三重结构性壁垒，且彼此叠加、相互放大。
　　第一重梗阻在于成本。大模型训练、推理与工程化部署的高投入，仍是一张昂贵的“算力门票”。这对中小开发者意味着生存半径被算力账单直接圈定：不具备持续投入能力，就难以完成从原型到产品的长周期迭代。对传统企业而言，成本压力更以“总拥有成本”的形式体现，不仅是硬件费用，还包括数据治理、系统改造、流程再造与人才配置等隐性投入。于是，很多AI项目在立项阶段就被“算细账”否决，或只能以小规模试点维持“有AI”的姿态，却难以进入可持续采购的常态周期。
　　第二重是规则预期。数据安全、算法治理、生成内容责任等框架仍在动态完善中。企业真正担心的不是“监管存在”，而是合规边界不够稳定：今天投入重金搭建的数据体系、审计机制和内容治理流程，明天可能因为规则更新需要推倒重做。缺乏稳定预期时，资本与产业链就难以形成长期共同节奏。企业倾向于把AI当“可选项”而非“主引擎”，更愿意做可展示的项目，而非投入更深、更难、但回报更大的规模化改造。
　　第三重是芯模适配。国产算力与主流模型之间的适配鸿沟，本质上是一种“生态语言不通”。芯片、框架、模型与应用之间协作不足，会让企业把资源消耗在重复调优、重复迁移、重复兼容上，直接拉长产品上市周期、抬高交付成本。更关键的是，它让“成本问题”与“规则问题”被进一步放大：当底层适配不顺，企业更难算清投入产出，也更难在不确定监管环境下承担额外试错。
　　三重梗阻叠加后的现实图景便是：长三角不缺项目与示范，但缺的是能够跨行业、跨城市复制的“可算账、可交付、可持续”的商业产品。要跨过这道门槛，下一步竞争不只是模型能力之争，更是成本结构优化、规则预期稳定化与生态适配协同化的系统战。因此，长三角必须从“单点技术突进”转向“全链条生态作战”，把AI真正变成企业愿意长期为之买单的生产力工具。
　　从“技术领先”到“价值变现”：长三角需要一套更硬的解法
　　当行业从“拼参数”走向“拼落地、拼收入”，长三角要把“技术领先”稳稳转化为“价值变现”，需要的不是技术治理的宏大叙事，而是一套更硬、更可执行的制度与生态组合拳，把技术能力真正翻译成产业语言，而这仅靠市场自发演化很难完成。
　　第一步，是把“区域协同”做成机制而非口号，让资源跨域可用、可算、可信：算力层面需探索一体化调度与服务互认，推动跨省智算中心在接口、计费、服务标准上的“通票化”；数据层面在医疗、交通、城市治理等重点场景试点数据“可用不可见”，逐步厘清权属、定价与收益分配；标准层面推动跨省联合测试、评估与认证，让企业“拿着一套标准就能在多地落地”，进而减少重复建设与生态内耗。
　　第二步，是让基础设施更“普惠化、产品化”，把AI创新起步成本真正降下来。算力券、模型券等工具可直接用于企业初次使用门槛；共性技术平台、行业语料与模型微调“工厂”、中试验证基地等公共能力要更开放、更贴近产业；配套“开箱即用”的工具链与工程化支持，让中小企业不必先投入重资产，就能把AI纳入日常经营之中。
　　第三步，是扩大高质量场景供给，把“试点”变成“长期合作”。政府与园区可通过创新沙箱、联合攻关等机制，推动央国企和行业龙头开放产线、物流、能源管理等关键环节；AI企业需更深地嵌入行业，与一线共同定义问题、打磨产品，并探索按效果付费、收益分成等模式，让技术价值与商业回报直接绑定。只有当AI能被放进“真实成本—真实收益”的算式里，企业的采购逻辑才会从“试试看”转向“常态化投入”。
　　归根到底，长三角AI产业的下一个跃升不是再造几个“明星模型”，而是把AI做成一种可被产业常态使用的基础能力：成本结构要能算清账，规则边界要能给预期，生态接口要能少摩擦，场景合作要能形成长期契约。谁能率先把算力、数据、标准与行业需求编织成一张“低门槛、高确定性、可复制”的价值网络，谁就能把技术优势转化为区域生产率的持续提升，创造可观的商业价值。
　　（澎湃新闻2025-12-08，奎一鸣、付晓晴）