作为数字经济的核心生产力和新一代信息技术的基础底座，算力不仅是人工智能、量子科技等前沿领域突破的关键支撑，更是推动产业变革的“新质生产力引擎”。一方面，算力为传统产业的转型升级提供了有力支撑；另一方面，它催生了大量新兴业态与创新模式，在产业链上下游产生了显著的直接和间接联动效应。

本文以产业链视角构建了算力产业“基础设施—基础服务—应用服务”的3层架构，并结合空间协同需求，提出城市算力产业的3大类5小类发展模式：1.均衡—协同型（分为综合—协同型与基础设施主导—协同潜力型）、2.锚点—带动型、3.场景—转化型（多元场景—转化型与单一应用—政务主导型）。通过典型城市（北京、上海、乌兰察布、和林格尔新区、杭州、长沙）案例验证，研究发现：均衡—协同型模式的城市在3层协同和跨域协同上表现突出，外溢效应显著；锚点—带动型模式的城市通过企业、平台等“锚点”，带动产业链上下游协同；场景—转化型模式的城市以场景为牵引，推动上游算力在地转化并由单场景走向多场景；而仅有基础设施，缺乏服务与场景支撑，易导致“哑铃型”产业结构的形成。

针对现实制约（专门用地缺位、地方性财税偏好、供需错配等），本文提出与3类模式对应的政策方向：完善算力专门用地与配套标准，实行竞争性遴选与专业化运营，推进“以用定建、分期投运、滚动评估”，增强供给与场景的空间匹配，促进产业链协同与区域外溢。研究为城市算力规划与政策设计提供可操作的分析框架与案例证据，旨在促进算力产业的高效协同与区域可持续发展。

算力产业的差异化发展模式与机制分析

(一）三类算力产业

基于“基础设施—基础服务—应用服务”的3层产业架构与空间协同需求，本文将城市算力产业归纳为3类：均衡—协同型、锚点—带动型、场景—转化型。

第一类，均衡—协同模式源自算力产业链3个层级之间的均衡发展和跨域协同需求。此类模式的理想状态为综合—协同型，在此类城市中，算力产业的基础设施、基础服务和应用服务3层相对均衡地发展，三者之间的协同作用显著。

具体来说，算力产业的基础设施建设（如大型数据中心、云计算平台等）与应用服务层的多元化行业场景深度融合，形成全链条协作。如北京和上海，是典型的均衡—协同型城市，它们通过建设公共算力平台，推动算力资源的跨区域协同，并通过科研机构和企业的合作，形成了较为完整的产业链条。另外一种可以观察到的模式是，有些城市的算力基础设施建设强大，但基础服务和应用层协同不足，缺乏足够的市场需求和产业链延伸，仍存在向均衡—协同模式转型的潜力，这类城市在本研究中被总结为基础设施主导—协同潜力型。

第二类，锚点—带动模式来自对行业龙头企业或平台的引领作用的观察。龙头企业或平台通过工具链和平台化能力，推动下游产业的快速发展。在这一模式中，算力产业的基础设施层和基础服务层已经较为完善，且依托龙头企业或顶尖团队的技术能力，快速扩展到应用服务层。以杭州作为典型代表，其通过阿里云等创新平台的引领作用，带动了多个行业应用场景的快速发展。该模式强调平台对产业链的辐射效应和产业集聚效应。

第三类，场景—转化模式的形成依赖于行业应用场景的驱动，强调将外部算力逐步转化为本地应用服务。此类模式的理想状态为多元场景—转化型，在此模式下，算力产业的基础设施和基础服务层可能相对薄弱，但应用服务层能够迅速通过本地场景的需求推动算力转化。长沙是典型的场景—转化型城市，通过特色行业场景（如马栏山视频文创、智能网联汽车等）形成了快速增长的算力需求，并推动了产业链的延伸和创新转型。另一种可以观察到的常见模式是，一些城市算力应用场景主要依赖政府主导的单一应用（如政务服务），缺乏多元化的行业应用和技术创新，协同效应相对较弱，这类城市在本研究中被总结为单一应用—政务主导型。

（二）不同算力类型对应的典型城市

在过去8年中，我国算力产业规模年均增长46%、数字经济年均增速13.2%，均高于全球平均水平；各区域算力稳步提升，省级算力发展指数同比平均增长17%，京津冀、长三角、粤港澳大湾区及成渝地区双城经济圈等地区表现尤为突出。同时，伴随全国一体化算力网络建设的持续推进，中西部地区在算力基础设施建设、技术创新及计算应用方面也实现快速发展。然而，从单个城市看，算力产业链的发展路径仍存在显著差异，体现出不同的策略选择与组织形态。

1.均衡—协同型城市

这一类型包括综合—协同型与基础设施主导—协同潜力型。前者在“基础设施层—基础服务层—应用服务层”3层均衡发展、协同显著。后者以基础设施集聚为优势，但中下游协同仍待补齐、具备向综合协同演进的潜力。

北京、上海是综合—协同型的典型。两城共同特征是“供给稳、协同强、外溢足”。北京依托科研策源和总部企业，公共算力与数据、算法、应用打通，跨园区联动顺畅，带动周边配套与人才集聚。上海在临港、张江等多点布局公共智算与超算平台，强调普惠供给与标准化服务，产业场景嵌入度高，应用端拉动明显。两城都体现出3层均衡推进、上下游协同发力的路径。

内蒙古的乌兰察布、和林格尔新区是基础设施主导—协同潜力型的典型。两地同为国家级枢纽，但路径不同。乌兰察布在大规模集群基础上引入快手、阿里、华为等项目，推动自动驾驶、视频处理等场景落地，带动运维、IDC管理、安全服务等本地岗位的增加，呈“开放协同”态势，正在向综合—协同型靠近。和林格尔新区以规模和绿电见长，远端调度能力强，但与本地就业、消费和服务业连接较弱，呈“冷算力”状态。很多中西部区域性中心城市建设的数据中心具有该类特征，主要提供服务器租赁和托管等市场吸引力有限的服务，未能充分发挥数据中心的潜在价值。如西安、贵阳、呼和浩特等，以数据处理为主，空间布局侧重于成本导向和自然资源禀赋导向。对照结果表明，要从“基建强”走向“协同强”，必须补齐基础服务与应用场景。

2.锚点—带动型城市

这一类型对应“应用创新型”路径，以龙头企业、顶尖团队、创投平台等“锚点”为核心，基础服务层能力突出，通过工具链与平台化供给显著带动中下游产业集聚与升级。

杭州是锚点—带动型的典型。城市以阿里云等平台为底座，“六小龙”（DeepSeek深度求索、宇树科技、云深处科技、游戏科学、群核科技和强脑科技）形成多赛道“锚点”。基础服务端提供训练、推理、数据治理和工具链，供需均衡，支持快速试错和工程化落地；应用端集中在3A游戏、具身智能、机器人与内容生产等，场景密度高、更新快。园区之间协作紧密，规划城西科创大走廊把杭州未来科技城（余杭）—云栖小镇（西湖）—滨江高新区—青山湖科技城（临安）串联成“研发—试验—量产”通道；高校与科研机构参与度高，浙江大学、西湖大学、之江实验室长期向企业开放平台与人才，联合阿里云、蚂蚁集团、海康威视等开展产学合作与应用验证；同时元璟资本、启明创投等社会资本跟进，在具身智能、AIGC、工业软件等方向布局，加速项目从原型到上线。总体表现符合锚点—带动型特征：基础服务强，锚点清晰，对中下游带动明显。

3.场景—转化型城市

这一类型包含两种：多元场景—转化型与单一应用—政务主导型。前者应用服务层高度发达、场景驱动需求显著。后者的应用服务层以政务为主，基础设施空间布局较为单一，产业链发展受限。这类模式是目前大部分普通城市发展数据产业的典型，以政府数据中心为主体，产业链空间协同效应不突出，发展面临一定的结构性限制。

长沙是场景—转化型的典型。以“马栏山视频文创+湘江新区智能网联”等特色应用场景为引擎，马栏山侧重渲染与AIGC生产，算力需求稳定，先通过跨省调度补足，再把高频任务在地化为边缘节点与行业集群，带动后期制作、算法服务和运营外包聚集。湘江新区围绕车路云一体化与开放测试，形成仿真、推理和边缘计算的常态化需求，供应链企业随场景完善而落地。随着场景数量与渗透率提升，本地对上游算力与基础服务的消纳能力增强，就业与服务业同步扩张，呈现“由深度应用场景向全产业链协同”的转化特征。

（三）机制与成因

均衡—协同模式通常出现或适用于具备较强创新能力和技术积累的城市，这些城市在算力基础设施、基础服务和应用服务层之间能够实现良好的均衡发展，其形成机制依赖于政策支持、市场需求、跨域协同效应等多重因素。具体来说，在此类城市，算力产业的各层次协同效应显著，能够有效推动区域创新和产业集聚。其中基础设施主导—协同潜力子模式通常存在于基础设施建设强大但服务层和应用层协同不足的城市，其机制依赖于基础设施建设（如大规模数据中心）和资源禀赋（如土地、电力等）。然而，由于市场需求和技术协同的不足，算力产业的下游应用层较为薄弱，难以形成完整产业链。中西部地区（如内蒙古和林格尔新区、乌兰察布市）多表现为这种模式。此类城市若能加强市场化应用场景，并引入高技术服务和企业合作，便具备向均衡—协同型转型的潜力。

锚点—带动模式通过龙头企业或平台的引领作用，推动下游产业的快速发展。杭州的典型性在于，依托阿里云等平台的技术支持，实现了算力产业的快速扩展和多元应用场景的开发。该模式的机制依赖于强有力的创新平台、资本支持、产业链扩展等，能够快速推动技术应用、产业集聚等。其他城市可以借鉴这一模式，聚焦产业平台的建设，提升基础服务层，带动产业链的扩展。

场景—转化模式强调特定应用场景的需求驱动。在这些城市中，算力产业的基础设施建设和服务层较为薄弱，但通过市场需求的快速反应，能够实现算力产业的本地化转化。长沙作为典型的场景—转化型城市，通过视频文创、智能网联汽车等应用场景，推动了算力资源的高效利用与产业发展。此模式的机制依赖于快速响应行业应用需求和场景创新，适用于算力产业处于快速发展期的城市。其中单一应用—政务主导模式下，算力产业的基础设施建设主要集中于政府主导的数据中心，应用服务层则集中于政务应用。该模式的形成机制依赖于政府政策支持和政务需求，城市的算力产业通常较为单一，缺乏多样化的市场应用，其优势在于政府引导下的快速建设，劣势则在于缺乏足够的创新和市场需求。在此模式下，中小城市（如多数地级市）可通过提升政务云服务，扩展其他行业应用，逐步向多元化模式转型。

三、算力产业发展的现实制约与对策

在实际推进过程中，算力产业发展还面临一些更为具体的制约因素，包括土地供给、财税政策以及供需匹配等。这些因素直接制约了产业链上下游的有效互动与空间协同。因此，需要围绕上述约束精准施策，打通从基础设施到应用的协同链条。

（一）均衡—协同型城市：重点进行土地供给模式创新

对于均衡—协同型城市，算力产业对土地资源和配套设施有特殊需求，但当前多数地区并未设立专门的数据中心用地类型，主要采取传统工业厂房或企业设施改建的方式满足土地需求。这种“借壳式”用地模式虽然便于快速落地，但在基础设施配套、能源配置、冷却设施、消防安全及防灾减灾方面存在短板。特别是在一些资源受限、城市功能复合的区域，这种用地模式可能导致算力基础设施的布局效率下降。对策上，可探索专门用地分类与配套标准，同步规划能耗与管网、提升一体化配套能力，以支撑均衡—协同型城市的协同升级。此外，基础设施建设应在绿色节能、灾后恢复等方面进行创新，提升算力中心的长期运营效益。

（二）锚点—带动型城市：注意纠偏并用好“本地企业偏好”

对于锚点—带动型城市，当前一些地方在政策与资金配套上对本地企业存在明显偏好，优先使用地方投资或专项债支持本土主体，而非引入专业化程度更高的运营商或者市场化程度更高的企业等。此做法有利于培育本地企业，但可能降低产业链分工效率并抬高进入门槛，影响城市算力产业的长期竞争力。对策上，应在继续培育本地主体的同时，引入竞争性遴选、第三方专业化运营与混合出资机制，让效率更高的企业进入工具链与平台供给，增强锚点—带动型城市对中下游的带动作用，提高算力产业链整体效率。

（三）场景—转化型城市：以需求为导向的适度超前建设

部分地区将算力供给视为招商抓手，大规模新建数据中心和算力设施，但因缺乏足够的应用场景和市场需求形成闲置，难以有效带动就业、消费与产业转型升级，甚至形成财政负担。对于那些依托自然资源禀赋建设数据中心的城市而言，应在评估本地产业基础与潜在场景的前提下，实行“以用定建、分期投运、滚动评估”的节奏，在避免过度闲置的同时，为未来链条延伸与转型升级留出弹性空间。这样既可稳住投入产出比，也更符合向场景—转化型“以场景促转化、以转化促增长”的路径转化预期，有效助力城市在新一轮区域竞争中赢得发展先机。

（四）不同类型城市的算力产业发展路径提示

本文可为其他城市发展算力产业提供路径提示。例如：对于资源禀赋型城市（如部分中西部地区城市），可以依托当地的自然资源和土地优势，加快算力产业基础设施建设，提升数据存储和云计算服务等基础服务层的能力，同时加强与周边区域的协同合作，形成产业集聚效应。对于政务主导型城市（如多数地级市），可以继续通过政府主导的数据中心建设，逐步引入行业应用场景，推动算力产业多元化发展，逐步向场景—转化型模式转型。对于创新驱动型城市（如杭州、上海），可以加强产业平台建设，推动更多创新技术服务的发展，并通过资本引导加速中小企业成长，最终形成完整的算力产业链条，带动产业集聚。

[作者徐素系华东理工大学艺术设计与传媒学院副教授，通信作者汪军系华东理工大学艺术设计与传媒学院院长、教授。感谢同济大学建筑与城市规划学院赵民教授对本文的悉心指导，感谢评审专家提出的合理建议，对本文研究思路的深化与文章结构的优化具有重要启发意义。本文受上海市哲学社会科学规划课题“超大城市新城建设的功能定位与优化路径研究”（项目编号:2023BCK009）资助。本文首发于《国际大都市发展研究（中英文）》2025年第6期，原题：“城市算力产业的空间协同与差异化发展模式”，澎湃新闻经授权刊发，发表时有编辑和删节。]